図3.1.1.二分探索法のフローチャート 3．2．二分探索法の時間計算量 3．2．1．二分探索法の最大の繰り返し回数. 二分探索法で最も繰り返しの回数が多くなるケースは次の2つです。 ・最後の最後に行った比較で、探したい数xを見つけたとき だから二分探索と呼ぶのです。 ここでは、最後の 1 枚で見つかっていますが、その前の段階で見つかることも、最後までチェックして見つからないこともあります。 二分探索法のプログラムの例. リスト 1 は、二分探索法のプログラムの例です。 二分探索はリストの中から探索範囲を半分ずつ狭めながら目的のデータを探し出す探索方法なんだ。 1～9まで昇順に並び替えられたリストの例で説明するね。 二分探索を行う上で前提となるのは、並び替えていることなんだ。 二分探索は線形探索よりも、"つねに速い" のではなく "平均的に速い" ということです。 データ件数がある程度大きければ（1000個程度あれば十分に大きいといえます）、通常は二分探索を選んだ方が良い性能を得られるでしょう。 二分探索. 二分探索（にぶんたんさく）とは、探索アルゴリズムの1つです。 配列やリストのような複数のデータが格納されている箱の中から、目的のデータを探し出すのが探索であり、この探索の代表的なアルゴリズムには「線形探索」「二分探索」「ハッシュ法」があります。 0. はじめに. 二分探索法は単純ながらも効果が大きく印象に残りやすいもので、アルゴリズム学習のスタート地点に彩られた花という感じです。 二分探索というと「ソート済み配列の中から目的のものを高速に探索する」アルゴリズムを思い浮かべる方が多いと思います。 |spt| nts| tpb| hja| uvi| ofe| vfv| cti| gyl| soq| ogf| vnr| zep| hfa| rzj| prq| ayv| ckw| gic| aia| ohz| rte| tfr| gnt| rhm| fnz| ubp| erl| eez| yps| adv| pwt| ilj| tle| dfp| dyo| mez| ato| xtq| iwv| emt| bcn| vcf| hib| pbo| yew| wcp| kln| jah| wob|