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アルゴリズム

2008年11月21日(金) 11:00
これまでの2回で、増減するデータを格納して検索するための方法を2つ紹介しました。1つはリスト構造(linked list)、もう1つは二分探索木(binary search tree)です。この2つは、配列に対する線形探索(linear search)と二分探索(binary search)と同様の探索性能があることを示しました。アルゴリズム性能を表すオーダーOで表すと、それぞれO(n)とO(log2(n))です。
2008年11月14日(金) 11:00
リンクトリストでは要素を探索する場合、リンク(ポインタ)を順にたどるしかないため、線形探索と等しい時間がかかってしまいます。今回は、リストと同 様にポインタでつながった構造でありながら、探索時間は二分探索と同じ性能の構造である二分木(Binary Tree)を紹介します。これはB-Tree や Balanced Tree(バランス木)と言葉も機能も似ていますが、少し違います。今回は、探索目的に使う二分木である二分探索木(Binary Search Tree)と呼ぶものを扱います。
2008年11月7日(金) 11:00
「【一気に覚えるPHP!】アルゴリズムで頭の体操」では、定石と呼べる基本的なソートのアルゴリズムを勉強することで、より本質的なプログラムの考え方を身につけることを目指しました。今回は、好評だったこの連載の続編として、サーチ(探索)のアルゴリズムをPHPで書いてみましょう。  
2008年5月30日(金) 11:00
バブルソートからはじめて、本質的には同じことをする2つのバージョンを作りました。プログラムというものは、どうしても技巧的になりますが、一方では もっと直感的な方法をそのままプログラムにできるということを示しました。
2008年5月23日(金) 11:00
バブルソートのアルゴリズムからプログラムを考える本連載ですが、「第3回:コンパクトなプログラムvs.直感でわかるプログラム」 では、一見異なるアプローチながらバブルソートと同じような方法でプログラムを書きました。今回はまた少し違うアプローチをしてみましょう。
2008年5月16日(金) 11:00
「第2回:直感的にわかるソートの方法は?(/article/62/2/index.html)」では、バブルソートの原理に従ったプログラミング方法 を紹介しました。しかしこの方法は、理屈はわかるのですが、筆者には複雑すぎて直感的には理解しにくいものでした。それで別のアプローチを考えました。
2008年5月9日(金) 11:00
「第1回:アルゴリズムからプログラムを学ぼう!」 では、バブルソートの原理を説明しましたが、今回はまずこれをプログラムにしてみましょう。
2008年5月2日(金) 11:00
今回の連載では「言語としての」PHPについてはある程度わかっているのだけれど、いまひとつプログラミングに自信が持てないという、初級または中級の方 々を主な対象として、プログラミングの基礎を解説します。本連載は、「ソート」に焦点をあててその考え方を具体的に説明していきましょう。
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