探索アルゴリズム
データ構造内の要素を効率的に見つける技術を学びましょう。未ソートデータの線形探索（O(n)）とソート済み配列の二分探索（O(log n)）を比較します。補間探索やジャンプ探索などの高度な手法を学び、探索アルゴリズムがデータベースからオートコンプリートシステムまであらゆるものを支えている仕組みを理解します。
2 アルゴリズム
二分探索
Beginner目標値を中央の要素と比較し、探索空間を繰り返し半分にする非常に効率的な探索方法です。O(log n)時間で、100万個の要素からわずか20回の比較で項目を見つけることができます。辞書で単語を調べるように機能します。
O(log n)
O(1)
searchingdivide-and-conquer
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線形探索
Beginner最初から最後まで各要素を順番にチェックする最も基本的な探索方法です。未ソートデータや、シンプルさが重要な小規模配列に使用されます。実装は簡単ですが、O(n)時間を必要とする大規模データセットでは遅くなります。
O(n)
O(1)
searchingsimple
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💡 学習のヒント
基礎を固めるために初級レベルのアルゴリズムから始め、中級および上級のトピックに進んでください。各アルゴリズムには、インタラクティブな可視化、複雑度分析、複数の言語でのコード例が含まれています。