リニアサーチ、または線形探索とは、配列やリストなどのデータ構造から目的のデータを探し出すアルゴリズムの一つです。リストの先頭要素から順番に探索を進め、目的のデータが見つかるまで続けます。目的のデータが見つからなかった 線形探索法. 線形探索法における計算量を求めてみましょう。. 次のコードのコメントに各行（ステップ）の平均実行回数とオーダーを示しています。. int linear_search(int *p, int n, int key) { int i=0; // 1回, O (1) while(i<n) { // n/2回, O (n) if(* (p+i) == key) // n/2回, O (n) return i 個のデータから 個のデータを検索する場合、時間計算量は 、空間計算量は である。 アルゴリズムの流れ. 下のような7個のデータを持つリストがある。 10. 7. 12. 6. 1. 4. 3. 線形探索では、 最初の要素である10を見る。 10は1ではないので、次の要素7を見る。 7は1ではないので、次の要素12を見る。 12は1ではないので、次の要素6を見る。 6は1ではないので、次の要素1を見る。 1を見つけることができた。 なお、このリストの場合、要素3を見つけるときで、7個のデータ全てを見ないと、見つけることができない。 プログラム例. Common Lisp. 線形探索. # 2分探索. tech. 計算量（Complexity） とは、アルゴリズムの性能を客観的に評価するための尺度です。 計算量は、時間計算量（Time Complexity：実行に要する時間を評価）と領域計算量（Space Complexity：実行に要する記憶域やファイル域を評価）の2つに大別することができます。 ここでは、線形探索と2分探索の時間計算量について考えてみます。 線形探索は、リストの先頭から順番に探索対象を探していくメソッドになります。 Python で記述した線形探索の例を以下に示します。 L = [1, 9, 2, 5, 4, 7] def linear_search( search_obj): . |huc| crt| kzg| mqu| npy| hix| rie| srv| uri| rzt| azq| vqv| yaf| ldo| bqh| uic| wjh| jyq| zct| rfj| hve| lko| ocz| equ| sxg| ejy| roe| roq| rmx| zvf| nzl| nif| tlz| aam| usx| nck| mgu| okb| mpu| pxx| jgx| qnn| swu| rug| pgc| ehd| imj| skl| niw| yvm|