アルゴリズムとは、特定の課題を解決するための処理手順のことです。
探索アルゴリズムの代表例として、線形探索法、２分探索法、ハッシュ法があります。
データの先頭から順に探索していく方法を線形探索法といいます。
探索データが昇順や降順になっている等、規則性のあるデータを探索する方法を２分探索法といいます。
特殊な計算式を用いてデータの格納位置を参照する探索方法をハッシュ法といいます。
線形探索法に関する説明です。
記述の通りです。
２分探索法に関する説明です。
探索対象が同一の場合でも、探索に必要な計算量は並び順によって異なるため、必ずしも２分探索法の計算量が少なくなるとは限りません。
探索アルゴリズムには、2分探索法、線形探索法、ハッシュ探索法があります。
本設問では、2分探索法と線形探索法を正しく理解できているかどうかの問題です。
2分探索法とは、データが昇順もしくは降順に整列していることを前提に、データ群を2つに分け、探索しているデータがどちらのグループに属しているかを判断し、さらに属しているグループを2つに分けるというこを繰り返す探索方法です。効率的にデータを探索できるという特徴がありますが、データが昇順もしくは降順に整列していることが前提となってしまいます。
線形探索法とは、データ群を先頭から順に探索していく探索方法です。データの整列は求められていませんが、効率的とはいえません。
探索対象となる配列の先頭の要素から順に探索するのは、線形探索法です。
よって本選択肢の内容は誤りです。
線形探索法は、探索するデータが多ければ多いほど探索する量は増えます。
よって本選択肢の内容は正しいです。
探索対象となる配列の要素は要素の値で昇順又は降順にソートされている必要があるのは、2分探索法です。
よって本選択肢の内容は誤りです。
線形探索法は、データを先頭から順に探索していくため、先頭に該当データがある場合もあります。この場合は、線形探索法のほうが必要な計算量は少なくて済みます。一概に２分探索法の方が少ないとはいえません。
よって本選択肢の内容は誤りです。
探索アルゴリズムの手順についても、概要を覚えるようにしましょう。
