【応用情報技術者試験】線形探索と二分探索の特徴

線形探索はデータが整列されていなくても使えるが効率が悪く、二分探索は整列されたデータに対して高速に探索できるが、データがソート済みである必要があるという特徴があります。線形探索はデータが少なく、データが整列されていない場合に適しており、二分探索はデータ数が多く、データがソートされている場合に圧倒的な速さを発揮します。

線形探索

• 特徴:
  • データの先頭から順に、目的の値が見つかるまで比較していく方法です。
  • データが整列されていない場合でも利用できます。
  • 実装が簡単で、多くの状況で応用できる汎用性があります。
• 欠点:
  • データサイズが大きいと、探索に時間がかかり効率が悪いです。

二分探索

• 特徴:
  • あらかじめデータが昇順または降順に整列されている必要があります。
  • 探索範囲の真ん中にある値と比較し、目的の値が中央値より大きいか小さいかによって、探索範囲を半分ずつ絞り込んでいきます。
  • 線形探索と比べて、データ数が多くなるほど検索時間が大幅に短縮され、非常に高速です。
• 欠点:
  • 適用するためには、データが事前にソートされていることが必須条件です。

どちらを使うべきか？

• データが少なく、整列されていない場合:線形探索が手軽で適切です。
• データが多く、ソートされている場合:二分探索を使用することで、処理時間を劇的に短縮できます。
• データが大量にあり、一度だけ検索する場合:ソートのコストを考慮しても、二分探索の方が圧倒的に効率的です。