線形探索を図解で解説
はじめに:
データの集合の中から特定のアイテムを探すとき、アルゴリズムは必要なものを効率よく見つけるために重要な役割を担います。そんなアルゴリズムの一つに、線形探索があります。これは基本的で直感的な方法です。この記事では、線形探索の概念を、初心者でも理解しやすいように図を使って説明します。
線形探索とは何か?
線形探索は、直列探索とも呼ばれ、最も単純な探索アルゴリズムです。データセット内の各要素を一つ一つ調べて、一致するものを見つけるか、全ての要素をチェックし終えるまで探索を続けます。
線形探索の仕組み:
数字の配列があると想像してください:
[70,40,30,11,57,41,25,14,52]
画像出典: Javatpoint
そしてこの配列の中から数字の41を線形探索で見つけたいとします。
-
始めからスタート:
配列の最初の要素、この場合は70から始めます。 -
目標と比較:
現在調べている要素(70)を目標となる値(41)と比較します。 -
一致しない? 次へ移動:
70は41と等しくないので、配列の次の要素(40)へと移動します。 -
探し続ける:
目標を見つけるか、配列の最後に到達するまでこのプロセスを続けます。 -
見つけた!
この場合、5番目の要素を調べたところで目標の値(41)を見つけることができます。
線形探索の疑似コード:
以下は線形探索のシンプルな疑似コードです:
function linearSearch(array, target):
for each element in array:
if element equals target:
return element found at index
return element not found
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長所と短所:
長所:
- 理解して実装するのがシンプル。
- 未ソートのデータで動作する。
短所:
- 大規模なデータセットには非効率。
- 目標を見つける前に全ての要素をチェックする必要があるかもしれず、大規模なリストでは他のアルゴリズムより遅くなる。
結論:
線形探索は直感的で理解しやすい探索アルゴリズムです。大規模なデータセットには最も効率的な選択肢ではありませんが、コンピュータサイエンスやプログラミングにおいて基本的な概念として機能します。ステップバイステップで図を使った表現は、線形探索の動作を視覚化するのに役立ち、プログラミングのスキルセットにとって価値あるものでしょう。
こちらの記事はdev.toの良い記事を日本人向けに翻訳しています。
https://dev.to/easewithtuts/linear-search-explained-with-diagrams-26i9
