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配列・リストの探索

データの配列・リストの中から特に前提知識や予備知識を用いずに探索する方法についてまとめています.主なものに線形探索や二分探索などがあります.
2018.7.22
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配列・リストの探索の新規投稿

二分探索
二分探索はデータを持つ配列やリストをあらかじめある大きさを基準にソートしておき効率的に探索する手法です.配列の真ん中の値を見てそれが探したい値より大きいか小さいかで対象を絞りこんでいきます.計算量はO(log(n))になります.
PV 246
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2018.07.22
自己組織化探索
自己組織化探索はデータを含む配列やリストなどから線形探索のようなしらみつぶしの探索をした後に見つけ出した要素を配列から削除して先頭に挿入する探索アルゴリズムです.これは複数回探索を行うことで効率的に探索ができるようになっていきます.探索するデータに偏りがありデータによって頻繁に探索されることが前提です.
PV 96
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2018.07.22
線形探索
線形探索はデータが入っている配列やリストの中から目的の数字をしらみつぶしに全て確認することで探索する最も単純な探索アルゴリムです.特に事前準備は必要ありません.データ数がnのとき探索の計算量はO(n)です.
PV 71
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2018.07.22

配列・リストの探索人気知識・質問

二分探索
二分探索はデータを持つ配列やリストをあらかじめある大きさを基準にソートしておき効率的に探索する手法です.配列の真ん中の値を見てそれが探したい値より大きいか小さいかで対象を絞りこんでいきます.計算量はO(log(n))になります.
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2018.07.22
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自己組織化探索はデータを含む配列やリストなどから線形探索のようなしらみつぶしの探索をした後に見つけ出した要素を配列から削除して先頭に挿入する探索アルゴリズムです.これは複数回探索を行うことで効率的に探索ができるようになっていきます.探索するデータに偏りがありデータによって頻繁に探索されることが前提です.
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線形探索
線形探索はデータが入っている配列やリストの中から目的の数字をしらみつぶしに全て確認することで探索する最も単純な探索アルゴリムです.特に事前準備は必要ありません.データ数がnのとき探索の計算量はO(n)です.
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