「探索アルゴリズムって何？」
応用情報技術者試験でもアルゴリズム分野で超頻出ですが、

線形探索？
二分探索？
どっちが速い？
ソート必要？

で混乱する人がかなり多いテーマです。

この記事では、

探索とは？
線形探索
二分探索
試験での頻出ポイント

を5分で理解できるように解説します！

まず結論

探索とは？

「目的のデータを探す処理」

です！

超簡単にいうと

例えば：

[3, 8, 2, 10, 5]

から：

「10を探す」

これが探索。

本棚で理解しよう

かなり分かりやすい👇

線形探索

1冊ずつ順番確認

二分探索

真ん中を見て半分ずつ絞る

探索アルゴリズムの種類

応用情報で超頻出！

種類	特徴
線形探索	順番確認
二分探索	半分に絞る

線形探索とは？

先頭から順番に探す

イメージ

3 → 8 → 2 → 10

特徴

シンプル
ソート不要
遅め

例

[5, 9, 1, 7]

から7を探す。

↓

5 → 9 → 1 → 7

順番確認。

計算量

超頻出！

線形探索

O(n)

意味

データ数増加で：

探索回数も増える

二分探索とは？

真ん中から判定

超重要条件

ソート済み！

例

[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13]

から11を探す。

① 真ん中確認

11 > 7

だから：

右半分だけ見る

② 真ん中確認

発見！

ポイント

毎回半分に減る

だから超高速。

計算量

O(log n)

なぜ速い？

例えば：

データ数	回数
1000件	約10回
100万件	約20回

線形探索との違い

比較	線形探索	二分探索
方法	順番確認	半分絞り
ソート	不要	必要
速度	遅め	高速

応用情報で超頻出

かなり狙われる👇

線形探索
二分探索
ソート済み条件
計算量
O(n)
O(log n)

よくあるひっかけ

「二分探索はソート不要」

→ 違う！

二分探索には：

ソート済み必須

ハッシュ探索

発展知識！

特徴

キーから直接場所計算

メリット

超高速。

デメリット

ハッシュ衝突

がある。

1分で復習！

探索

データを探す処理

線形探索

順番確認

二分探索

半分ずつ絞る

二分探索条件

ソート済み

練習問題

問題

二分探索の特徴として最も適切なものはどれか。

ア

先頭から順番に探す

イ

ソート済みデータを半分ずつ絞って探す

ウ

データを並び替える

エ

複数CPUで同時探索する

解答

正解：イ

解説

二分探索は、ソート済みデータに対して中央値を利用し、探索範囲を半分ずつ絞る高速な探索手法です。

まとめ

探索とは

「目的データを探す処理」

超重要

線形探索
二分探索
O(n)
O(log n)
ソート済み条件

まずは、

「線形＝順番」

「二分＝半分」

このイメージを持つとかなり理解しやすくなります！

リンク一覧（5分で理解）はこちら

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