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この記事では
- 探索アルゴリズム（Search Algorithms）とは？
- 探索アルゴリズムの種類
- 現実の例に言い換えると？
を紹介していきます。
主要なほかのアルゴリズムについて知りたい方はこちら！
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探索アルゴリズム（Search Algorithms）とは
探索アルゴリズム（Search Algorithms）は、データ構造内で特定の要素を見つけるための手順や方法を指します。データベース、ファイルシステム、グラフ、ツリーなど、さまざまなデータ構造で使用されます。
以下に、いくつかの代表的な探索アルゴリズムを詳しく解説します。
線形探索（Linear Search）
- 説明: 配列やリストの最初から最後まで順番に要素を比較して、目的の要素を見つける方法です。
- 時間計算量: 最悪の場合 O(n)。
- 使用例: 小規模なデータセットや、データが無作為に並んでいる場合。
現実の例にすると
「本棚で特定の本を探す」
例えば、あなたが本棚に並んでいる本の中から特定の本を探しているとします。線形探索では、最初の本から順番に1冊ずつ確認していきます。
例えば、あなたが本棚に並んでいる本の中から特定の本を探しているとします。線形探索では、最初の本から順番に1冊ずつ確認していきます。
目的の本を見つけるまで、1冊ずつチェックしていく方法です。
詳しくはこちらから。
二分探索（Binary Search）
- 説明: ソートされた配列やリストに対して、中央の要素と比較し、目的の要素が中央よりも小さいか大きいかを判断して探索範囲を半分に絞り込む方法です。これを繰り返して目的の要素を見つけます。
- 時間計算量: 最悪の場合 O(logn)。
- 使用例: ソートされたデータセット。
現実の例にすると
「辞書で単語を探す」
例えば、辞書で特定の単語を探しているとします。辞書はアルファベット順に並んでいるので、まず辞書の真ん中あたりを開きます。探している単語がそのページにない場合、単語がそのページより前にあるか後にあるかを確認します。もし後にあるなら、辞書の後半部分をさらに半分に分けて再度探します。
例えば、辞書で特定の単語を探しているとします。辞書はアルファベット順に並んでいるので、まず辞書の真ん中あたりを開きます。探している単語がそのページにない場合、単語がそのページより前にあるか後にあるかを確認します。もし後にあるなら、辞書の後半部分をさらに半分に分けて再度探します。
このプロセスを繰り返して、探している単語にたどり着くまで範囲を絞り込んでいきます。
詳しくはこちらから。
深さ優先探索（Depth-First Search, DFS）
- 説明: グラフやツリーの探索で、スタートノードから始めて、可能な限り深く探索してからバックトラックする方法です。
- 時間計算量: O(V+E)（Vはノード数、Eはエッジ数）。
- 使用例: グラフやツリーの全体を探索する場合。
現実の例にすると
「迷路を解く」
例えば、迷路の出口を見つけるために探索しているとします。DFSでは、まず一つの道を選んで進みます。行き止まりにぶつかるか、出口にたどり着くまでその道を進み続けます。行き止まりにぶつかった場合は、最後の分岐点に戻り、別の道を選んで再び進みます。
例えば、迷路の出口を見つけるために探索しているとします。DFSでは、まず一つの道を選んで進みます。行き止まりにぶつかるか、出口にたどり着くまでその道を進み続けます。行き止まりにぶつかった場合は、最後の分岐点に戻り、別の道を選んで再び進みます。
このプロセスを繰り返して、すべての可能な道を探索していきます。
詳しくはこちらから。
幅優先探索（Breadth-First Search, BFS）
- 説明: グラフやツリーの探索で、スタートノードから始めて、隣接するノードをすべて探索してから次のレベルに進む方法です。
- 時間計算量: O(V+E)（Vはノード数、Eはエッジ数）。
- 使用例: 最短経路を見つける場合や、レベルごとの探索が必要な場合。
現実の例にすると
「友達の家を探す」
例えば、あなたが新しい街で友達の家を探しているとします。まず、現在地から近い家をすべて訪ねてみます。どの家も友達の家でない場合、次に少し遠い範囲の家を訪ねます。
例えば、あなたが新しい街で友達の家を探しているとします。まず、現在地から近い家をすべて訪ねてみます。どの家も友達の家でない場合、次に少し遠い範囲の家を訪ねます。
このプロセスを繰り返して、友達の家を見つけるまで範囲を広げていきます。ちょっとこわいですね笑
詳しくはこちらから。
ジャンプ探索（Jump Search）
- 説明: ソートされた配列に対して、一定のステップサイズでジャンプしながら探索し、目的の範囲に到達したら線形探索を行う方法です。
- 時間計算量: 最悪の場合 O(n)。
- 使用例: ソートされたデータセットで、二分探索よりも効率的な場合。
現実の例にすると
「辞書で単語を探す（ジャンプしながら）」
例えば、辞書で特定の単語を探しているとします。ジャンプ探索では、まず辞書のページを一定の間隔（例えば10ページごと）でジャンプしながら確認します。目的の単語がそのページにない場合、次のジャンプを行います。もしジャンプしたページを超えてしまった場合、その前のジャンプから1ページずつ戻って確認します。
例えば、辞書で特定の単語を探しているとします。ジャンプ探索では、まず辞書のページを一定の間隔（例えば10ページごと）でジャンプしながら確認します。目的の単語がそのページにない場合、次のジャンプを行います。もしジャンプしたページを超えてしまった場合、その前のジャンプから1ページずつ戻って確認します。
このようにして、効率的に単語を見つけることができます。
詳しくはこちらから。
補間探索（Interpolation Search）
- 説明: ソートされた配列に対して、目的の要素の位置を補間して探索する方法です。データが均等に分布している場合に効果的です。
- 時間計算量: 最悪の場合 O(n)、平均 O(loglogn)。
- 使用例: 均等に分布したソートされたデータセット。
現実の例にすると
「本棚で特定の本を探す（本の高さを考慮して）」
例えば、本棚に並んでいる本の中から特定の本を探しているとします。補間探索では、本の高さや厚さなどの情報を利用して、目的の本がどのあたりにあるかを予測します。例えば、探している本が薄い本であれば、薄い本が多く並んでいるエリアを重点的に探します。
例えば、本棚に並んでいる本の中から特定の本を探しているとします。補間探索では、本の高さや厚さなどの情報を利用して、目的の本がどのあたりにあるかを予測します。例えば、探している本が薄い本であれば、薄い本が多く並んでいるエリアを重点的に探します。
このようにして、効率的に目的の本を見つけることができます。
詳しくはこちらから。
A探索（A Search）
- 説明: グラフ探索アルゴリズムで、スタートノードからゴールノードまでの最短経路を見つけるために、ヒューリスティック関数を使用して探索を行う方法です。
- 時間計算量: 最悪の場合 O(E)（Eはエッジ数）。
- 使用例: パスファインディングやナビゲーションシステム。
現実の例にすると
「最短ルートで目的地に到達する」
例えば、地図を使って最短ルートで目的地に到達しようとしているとします。A*探索では、現在地から目的地までの距離（コスト）と、各道の進みやすさ（ヒューリスティック）を考慮して、最も効率的なルートを選びます。まず、最も近い道を選び、次にその道からさらに進むべき道を選びます。
例えば、地図を使って最短ルートで目的地に到達しようとしているとします。A*探索では、現在地から目的地までの距離（コスト）と、各道の進みやすさ（ヒューリスティック）を考慮して、最も効率的なルートを選びます。まず、最も近い道を選び、次にその道からさらに進むべき道を選びます。
このプロセスを繰り返して、最短かつ最も効率的なルートを見つけることができます。
詳しくはこちらから。
まとめ
今回のポイントをまとめます。
- 探索アルゴリズムは、データ構造内で特定の要素を見つけるための手順や方法
- 探索アルゴリズムの種類
-
- 線形探索（Linear Search）
- 二分探索（Binary Search）
- 深さ優先探索（Depth-First Search, DFS）
- 幅優先探索（Breadth-First Search, BFS）
- ジャンプ探索（Jump Search）
- 補間探索（Interpolation Search）
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