基本情報技術概論（第10回） 埼玉大学 理工学研究科 堀山 貴史

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1 基本情報技術概論（第10回） 埼玉大学 理工学研究科 堀山 貴史
2009/6/18 基本情報技術概論 (第10回) アルゴリズム と データ構造 （ソフトウェアの基礎） 埼玉大学 理工学研究科 堀山 貴史 2008/01/23

2 データ構造 … データをどのように記憶するか 基本的なデータ構造 配列 (array)
前回の復習： データ構造 データ構造 … データをどのように記憶するか 基本的なデータ構造 配列 (array) リスト (list) 30 50 20 A [1] 30 A [2] 50 A [3] 20 … ・ データを順番に並べる ・ 添え字でアクセスする ・ となりの要素の位置を ポインタとして持つ

3 その他のデータ構造 スタック (stack) 待ち行列 (queue，キュー) 木 (tree) 来週 enqueue push pop
前回の復習： データ構造 その他のデータ構造 スタック (stack) 待ち行列 (queue，キュー) enqueue push pop 30 30 50 50 20 dequeue 20 3 ・ L I FO ( Last-In First-Out ) ・ F I FO ( First-In First-Out ) 木 (tree) 来週

4 問題を解決するための、有限ステップからなる手順 自然言語や、流れ図（フローチャート）で示す
前回の復習： アルゴリズム アルゴリズム 問題を解決するための、有限ステップからなる手順 自然言語や、流れ図（フローチャート）で示す 重要 ・ 問題を解く鍵になるアイデアを把握 ・ アイデアを実現する手順を考える 1 → i A(i) = K i + 1 → i 探索成功の処理 探索失敗の処理 No Yes i > n 開 始 終 了 生協に行く 棚のチョコレートを手に持つ レジに行く 財布から代金を払う お釣りがあれば、受け取る チョコレートを食べる

5 制御の流れを図で表したもの 基本的な記号 繰り返しの開始と終了 （ループ名、終了条件を 開始や終了 記述） 処理 参考： その他の記号
前回の復習： 流れ図 （フローチャート） 制御の流れを図で表したもの 基本的な記号 繰り返しの開始と終了 （ループ名、終了条件を 記述） 開始や終了 処理 参考： その他の記号 処理の流れ データの入出力 条件に応じて、 次の処理を変える （分岐条件を記述） 書類を印刷 ディスプレイに表示

6 情報処理技術者試験での 疑似言語 記述形式 説明 ○ 手続, 変数の名前, 型などの宣言 /* 文 */ 注釈 処 理 ・ 変数 ← 式
処　　理 ・ 変数 ← 式 変数に式を代入する ・ 手続 ( 引数, … ) 手続を呼び出す 条件式 処理１ 処理２ 選択処理 ( if then else ) 処理 前判定繰返し処理 ( while ループ ) 変数：初期値, 条件式, 増分 繰返し処理 ( for ループ )

7 アルゴリズム： 線形探索 (linear search)
________________ 配列を先頭から順番に探索する 探索キーと同じキーが 配列の中に見つかれば 探索成功 最後まで行っても 見つからなければ 探索失敗 探索キー （探索データ） 70 A [1] 30 A [2] 50 A [3] 20 A [4] 70 A [5] 10 …

8 アルゴリズム： 線形探索 (linear search)
配列を先頭から順番に探索する n 100 開 始 n： 配列の要素数 K： 探索キー K 70 1 → i i Yes A(i) = K No A [1] 30 i + 1 → i A [2] 50 Yes A [3] 20 i > n No A [4] 70 探索失敗の処理 探索成功の処理 A [5] 10 終 了 …

9 ループの中の比較回数を減らす n 100 n： 配列の要素数 K： 探索キー 開 始 K 90 i 1 → i K → A(n+1) Yes
アルゴリズム：　番兵付き の 線形探索 ループの中の比較回数を減らす n 100 n： 配列の要素数 K： 探索キー 開 始 K 90 i 1 → i K → A(n+1) Yes A [1] 30 A(i) = K Yes No i > n A [2] 50 No A [3] 20 i + 1 → i A [4] 70 探索成功の処理 探索失敗の処理 A [5] 10 終 了 …

10 アルゴリズムの性能評価 計算量 （時間計算量） 大きさ n の入力に対して、 最悪の場合に必要な計算時間 例） 線形探索 A [1] 30
50 最悪の場合、 n 個全部 調べてね A[1] の探索は簡単だから アルゴリズムの 計算時間は一瞬？ A [3] 20 A [4] 70 A [5] 10 …

11 アルゴリズムの性能評価 計算量 （時間計算量） 大きさ n の入力に対して、 最悪の場合に必要な計算時間
線形探索の 比較回数 最大 n 平均 n / 2 アルゴリズムの性能評価 計算量 （時間計算量） 大きさ n の入力に対して、 最悪の場合に必要な計算時間 n に対する大まかな振舞いを見たいので O （オーダ）表記をして、定数倍は無視する 失敗 成功 例） 線形探索 ・ 最悪の場合、n 個全部調べる 計算時間 … O(n)

12 アルゴリズム： ２分探索 (binary search)
________________ キーがソートされた配列に対し、高速に探索できる 探索キーと配列中央のキーを比較 A [ ] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 2 5 10 35 50 70 100 110 150 190 191 200 300 400 探索キー 70 同じなら 探索キー ＜ 中央のキー 探索キー ＞ 中央のキー … 探索成功 … 前半分を探せばよい … 後半分を探せばよい

13 アルゴリズム： ２分探索 (binary search)
K： 探索キー n 15 開 始 K 70 1 → L n → H L → M L + H 2 （小数点以下 切り捨て） M ＞ ＝ H A(M) = K ＜ A [1] 1 探索成功の処理 M - 1 → H M + 1 → L A [2] 2 A [3] 5 No A [4] 10 L > H A [5] 35 Yes A [6] 50 探索失敗の処理 A [7] 70 終 了 …

14 アルゴリズム： ２分探索 (binary search)
２分探索の 比較回数 最大 log 2 n + 1 平均 log 2 n アルゴリズム：　 ２分探索 (binary search) 計算量 １回調べるごとに、探索範囲は半分になる 最悪でも、log 2 n + 1 回調べれば良い 計算量は O( log n ) A [ ] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 2 5 10 35 50 70 100 110 150 190 191 200 300 400 探索キー 70

15 補足説明：　 ２ ｎ と ｌｏｇ 2 ｎ 0 回 1 0 回 1 回 2 回 3 回 4 回 5 回 6 回 log 2 n 回 … 1 2 4 8 16 32 64 2 倍 n 2 倍 1 回 2 2 倍 2 回 4 2 倍 3 回 8 2 倍 4 回 16 2 倍 5 回 32 2 倍 6 回 64 2 倍 … … 2 倍 n 回 2 n

16 アルゴリズムの性能評価 (比較) 計算量 （時間計算量） 50 Q： 図の線を どう分類する？ 40 30 20 10 n 10 20 30
アルゴリズムの性能評価 (比較) 計算量 （時間計算量） 50 Q： 図の線を どう分類する？ 40 30 20 10 n 10 20 30 40 50 16

17 アルゴリズムの性能評価 (比較) 計算量 （時間計算量） O （オーダ）表記をする 例) 線形探索 O( n )
アルゴリズムの性能評価 (比較) 計算量 （時間計算量） O （オーダ）表記をする 例) 線形探索 O( n ) ２分探索 O( log n ) O(1) < O( log n ) < O( n ) < O( n log n ) < O( n2 ) < … 50 40 n2 n2/2 n 30 n/2 20 10 log n n 10 20 30 40 50 17

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20 この文面は、TOKYO TECH OCW の利用 条件を参考にしました
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この powerpoint ファイルの著作者 堀山 貴史　 改変等を加えられた場合は、お名前等を追加してください 図の著作者 p. 7, 10, 12, 14 クリップアート : Microsoft Office Online / クリップアート その他 堀山 貴史