ソートアルゴリズムBeginner

バブルソート

隣接する要素を繰り返し比較し、順序が間違っている場合に交換する最も基本的なソートアルゴリズムです。泡が水面に上がるように、大きな値が徐々に配列の末尾に移動します。小規模なデータセットやソートの基礎を理解するための教育目的に最適です。

#sorting#comparison#stable#in-place#beginner-friendly

Complexity Analysis

Time (Average)

O(n²)

Expected case performance

Space

O(1)

Memory requirements

Time (Best)

O(n)

Best case performance

Time (Worst)

O(n²)

Worst case performance

📚 CLRS Reference

Introduction to Algorithms•Chapter 2•Section Exercise 2.2-2

Input Array (comma-separated numbers, 1-100, max 20 elements)

Quick Presets:

Step: 1 / 0

Animation Speed500ms

SlowFast

Keyboard Shortcuts

Space Play/Pause← → StepR Reset1-4 Speed

Real-time Statistics

Algorithm Performance Metrics

Progress0%

Comparisons

Swaps

Array Accesses

Steps

1/ 0

Algorithm Visualization

Step 1 of 0

Initialize array to begin

Default

Comparing

Swapped

Sorted

Code Execution

Currently executing

Previously executed

Implementation

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選択ソート

Beginner

最小の要素を見つけて繰り返し前方に移動させます。各反復で残りの要素から最小値を「選択」し、ソート済み部分の後ろに配置します。メモリ使用量は最小限でシンプルに実装できますが、入力に関係なく常にO(n²)の時間がかかります。

クイックソート

Intermediate

ピボット要素を選択し、小さい値を左側、大きい値を右側に配置して配列を分割する非常に効率的なソートアルゴリズムです。平均O(n log n)で、実際に最も広く使用されているソート方法です。ほとんどのプログラミング言語の組み込みソート関数の基盤となっています。

O(n log n)

O(log n)

sortingdivide-and-conquer

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ヒープソート

Advanced

最大ヒープを構築し、ルート要素を繰り返し抽出してソートする二分ヒープデータ構造を使用します。すべての場合でO(n log n)の時間計算量を保証し、追加メモリを必要としません。優先度付きキューの実装の基礎にもなっています。