探索 探査 違い 21

「探査」と「調査」。 似ています。 しかも、「査」という字が共通点。 日常的に頻繁に使われるのが「調査」ですが、「探査」はなかなか目にすることはありません…。 ということは、「探査」と「調査」は似ているようで、使い分けされているということか? 友2「取れてるよ。」(範囲:75点〜100点)     2件目のデータ:1件目に入れた1箇所以外なら衝突が起こらないので確率は 9/10 = 0.9 そんなわけで、この2つの言葉の意味を徹底的に分析してみましたよ!, やはり、「探査」と「調査」には確かな違いがありました! データの集合は昇順 or 降順に整列されている必要がある(適用できるデータの集合に. また、「探査」と「調査」とは密接な関係があります。, 「海底資源探査船」で海底資源をさぐるのですが、その後は試掘などによる「調査」へと移り変わるのですね。, それでは、ここで一度「探査」と「調査」の違いを整理します。       このページではデータの探索及び、データ探索アルゴリズムの線形探索(リニアサーチ)・二分探索(バイナリサーチ)の解説と、そのプログラム例の紹介を行なっていきたいと思います。, 探索とは「ある特定の条件を満たす物を見つけ出すこと」であり、特にデータの探索とは、集合の中から探索したいデータを見つけ出すことになります。, こんな感じで特定の項目(上記の例だと会員番号や名前)が特定の値(上位の例だと「256」や「KEI」)であるデータを見つけ出すのがデータ探索になります。, このページでは、このデータの探索のアルゴリズムの中で最も単純な下記の2つのアルゴリズムについて解説していきたいと思います。, まずは線形探索について解説していきます。線形探索は「リニアサーチ」と呼ばれることもあります。最も簡単な探索アルゴリズムだと思います。, 線形探索は、探索しているデータかどうかをデータの集合(配列やリストなど)の先頭から順に1つ1つ調べる方法になります。, まず調べるのはデータの集合の先頭のデータです。このデータが「15」であるかどうかを調べます。, 先頭のデータは「15」ではないので、次のデータが「15」であるかどうかを調べます。, こんな感じでデータの先頭から順にデータを探索したいデータと一致するかどうかを1つ1つ比較して調べていくのが「線形探索」です。, 最後のデータまで調べてもデータが見つからない場合は、データの集合の中には探索したいデータが無いということになります。, initArray で構造体の配列にランダムに数字を格納することでデータの集合を生成し、linearSearchByNumber 関数で NUM - 1 (NUM は 100000 で定義)の値の探索を行なっています。, 私が実際に実行した時の結果は下記のようになりました(データの集合をランダムに生成しているので見つからない場合もあります)。, initArray で構造体の配列にランダムに文字列を格納することでデータの集合を生成し、linearSearchByName 関数で TARO の文字列の探索を行なっています。, 続いて二分探索について解説していきます。二分探索は「バイナリサーチ」とも呼ばれます。, この「二分する」考え方は様々なアルゴリズムで出てきますのでしっかり覚えておきましょう!, 二分探索は、データの集合を二分(半分に)しながらデータの探索範囲を狭めていく探索アルゴリズムです。, この二分探索を行うためには「データの集合が昇順 or 降順に整列されている(ソートされている)こと」という制約があります。, データの集合が「降順」に整列されている場合の二分探索については大小関係等を逆に解釈してください, データの集合が整列されているので、下記のようにデータの探索を行うことができます。この方法で探索を行うのが二分探索になります。, まずは探索したいデータとデータの集合の中央の位置にあるデータとの大小関係を調べます(データ数が偶数の倍は中央が2つありますが、この場合はどちらを調べても良いです)。, 探索したいデータの方が小さいですね。ここでデータの集合が昇順に整列されていることを思い出してください。, データの集合が昇順に整列されているので、中央の位置よりも後方のデータは全て中央の位置のデータ以上のデータになります。, したがって、「探索したいデータ」が「中央の位置のデータ」よりも小さいのであれば、中央の位置から後方には探索したいデータは存在しないことになります。, なので、次は中央の位置から後方のデータは探索範囲から外して、つまり中央の位置よりも前方のデータのみを新しいデータの集合として再度二分探索を行なっていきます。, 続いて、「探索したいデータ」と「新たなデータの集合の中央のデータ」の大小関係を調べます。, 探索したいデータの方が大きいので、今度はデータの集合の中央の位置よりも後方のみを新たなデータの集合として二分探索を行なっていきます。, 今度は探索したいデータと新たなデータ集合の中央の値の大小関係を比較すると、値が一致するためデータが見つかったことになり、この時点で探索を終了します。, こんな感じで探索したいデータと中央のデータの大小関係からどんどん探索範囲を狭めながら探索を行うのが二分探索になります。, 探索範囲が1つ未満になっても探索したいデータが見つからない場合は、探索したいデータはデータの集合の中に存在しないことになります。, ここまで解説してきたように二分探索は「データが整列されている」ことを前提としてデータの集合を二分しながらデータの探索を行うアルゴリズムになります。, もし整列されていないデータに二分探索を行う際には、事前にデータの集合の整列(ソート)を行う必要があります。, initArray で構造体の配列にランダムに数字を格納することでデータの集合を生成し、BinarySearchByNumber 関数で NUM - 1 (NUM は 100000 で定義)の値の探索を行なっています。, 二分探索(BinarySearchByNumber)を行う前に、main 関数で事前にクイックソート関数(quickSortByNumber)を呼び出しています。, クイックソートに関しては下記ページで解説していますので、プログラムで何をやっているかがわからない方やソートに興味のある方はぜひ読んでみてください。, initArray で構造体の配列にランダムに文字列を格納することでデータの集合を生成し、BinarySearchByName 関数で TARO の文字列の探索を行なっています。, 二分探索(BinarySearchByName)を行う前に、main 関数で事前にクイックソート関数(quickSortByName)を呼び出しています。, strcmp 関数は引数で指定した2つの文字列が同じであるかだけでなく、どちらの文字列が文字コードとして大きいか小さいかも引数で教えてくれる関数になります。, 文字列の探索においても線形探索に比較して処理時間が短いことが確認できると思います。, ここからはここまで解説してきた線形探索と二分探索の比較を行っていきたいと思います。, 線形探索では、集合内のデータの数を N とした時、線形探索における演算量(比較回数)のオーダーは O(N) となります。つまり、データ数に比例して比較回数が増加していくことになります。, 最悪のケース(探索したいデータが無い、探索したいデータがデータの集合の末尾にある)では比較回数が N 回となり、平均比較回数は (N + 1) / 2 となります。, 例えばデータ数が16で、探索したいデータが集合の末尾にある場合は、探索が完了するまでに必要な比較回数は16回となります。, 集合内のデータの数を N とした時、二分探索における演算量(比較回数)のオーダーは O(logN) となります(log の底は2)。, 要はデータの集合が1つになるまで二分できる回数に比例して演算量が増加していくということになります(下記はデータ数が16の集合が4回二分 [log16 = 4] できる様子)。, 最悪のケース(探索したいデータが無い、探索したいデータがデータの集合の末尾にある)では比較回数が logN +1回となり、平均比較回数は logN となります。, 例えばデータ数が16で、探索したいデータが集合の末尾にある場合は、探索が完了するまでに必要な比較回数は5回(log16 + 1)となります。, 例えばデータ数が 65536 個の場合、各アルゴリズムにおける最悪演算量は下記のようになります。, こんな感じでデータ数が多ければ多いほど、線形探索と二分探索との演算量(特に平均比較回数・最悪平均比較回数)の差が大きくなります。, 最後に線形探索と二分探索をそれぞれ比較したメリットとデメリットをまとめておきます。, ここまで解説してきたように、探索自体は線形探索よりも二分探索の方が基本的に高速です。, ただし、二分探索では前述のように事前にデータをソートしておく必要があり、このデータのソートは探索に比較して処理が非常に遅いです。, 例えば、二分探索のプログラム例(数字の探索)で示したプログラムでソートを行うために要した処理時間を表示すると下記のようになりました。, つまり、二分探索の前にソートを行うことを考えると、実は線形探索の方が二分探索よりも高速です。, 例えばデータが追加された際に集合の末尾にデータを追加するのではなく、データの整列が保たれた状態になるように追加すれば、二分探索時実行時に事前にわざわざソート処理を行う必要がなく、常に高速に探索を行うことができます。, また、二分木というデータ構造を利用すれば、常にデータの整列が保たれた状態でデータの追加や削除が可能になります。, こんな感じで、探索方法に合わせてデータ構造を工夫することで、二分探索の効果を最大限に発揮することができます。, ただし、整列した状態でデータを追加するためには、データの追加に必要な時間が増加してしまうことになります。, データの追加とデータの探索のどちらを高速に処理を行いたいかをアプリやシステムのユースケースの特性から考え、適切にデータ構造とアルゴリズムを選択することが重要です。, このページでは基本的な探索アルゴリズムである「線形探索」と「二分探索」について解説を行いました。, これらのアルゴリズム自体は比較的簡単なので、アルゴリズムの入門としては最適なテーマだと思います。, アルゴリズム自体(どのように処理が行われるか)のみだけでなく、アルゴリズムを比較することも重要ですので、この際に一緒に学んでいただければと思います。, 特に二分探索に関しては、探索の直前にデータのソートを行うと逆に線形探索よりも遅くなってしまいますので、常にデータが整列された状態で保つなど、データ構造に関しても一緒に考えてシステム全体の最適化を図りましょう!, だえうホームページのプライバシーポリシー・免責事項についてはこちらに記載しております。. 線形探索:データを先頭から順番に探すので最大で n 回調べる必要がある。よってコーダーは イ:衝突が発生するのがハッシュ探索法の欠点。NG。 イ:2分探索は線形探索より常に速く探索できる。 出身地:東北地方(現在も) たとえば、「選挙の出口調査」といった使い方。, これは、「選挙の当落をいち早く把握する」といった目的が最初にあり、報道機関が各投票所で行います。, この「出口調査」を参考にして、どの候補者が当選するのかを判断するわけですね。 友2「取れてないよ。」(範囲:75点〜88点) 探索(たんさく、英: search)とは、特定の制約条件を満たす物を見つけ出す行動のこと。何か問題を解くに当たって、有効な解析的な解法を用いることのできない場合は、試行錯誤によって解を得る場合もある。一部のアルゴリズムは、元々、機械学習と並んで人工知能の分野のアルゴリズムであるが、現在はその他の分野にも応用されている。類義語として検索(英: search)も参照。, 探索アルゴリズムとは、大まかに言えば、問題を入力として、考えられるいくつもの解を評価した後、解を返すアルゴリズムである。, まず解くべき問題を状態(英: state)と状態変化(行動、英: action)に分ける。 「補充」と「補給」。 まぎらわしいですよね…。 意味に違いはあるのか?と思ってしまいます。     「商品棚へ商品を補充する」 「商品棚へ商品を補給する」 ん~、どち ... 「景気」と「景況」。 似ていますよね…。     どちらも、「経済活動」に関係する言葉だと思うのですが…。 実際に新聞記事を読んでも、「景気」と「景況」の違いがよくわ ... 「日にち」と「日付」。 えっ…、これ同じ意味でしょ…? と、思っていたのですが…。     よくよく調べてみたら、意外な違いがあるようで…。 そもそも「日付」の意味も ... 「汚損」と「破損」。 似ていますよね…。     「損」という字が共通していますので、どちらも「損なう」ということだと思うのですが…。 では、どのように「損なう」のか ... 「余剰」と「剰余」。 まぎらわしいですよね…。 意味に違いがあるのか?それとも同じなのか?     たとえば、「余剰人員」といいますが、「剰余人員」は聞いたことがない ... 「古墳」と「遺跡」。 「古墳」というと、大阪の仁徳天皇陵が有名ですが…。 もしかして、この「古墳」と「遺跡」って、くくりが違うのだろうか…。     これは、ハッキリ ... 「検索」と「探索」。 似ていますし、まぎらわしですよね…。 ちなみに「索」という字が共通点ですが、「索」は「さがす」という意味があります。 ですから、どちらも「さがす」こと。   ... 「ゆとり」と「余裕」。 まぎらわしいです…。 確かに、「時間にゆとりがある」といいますし、「時間に余裕がある」ともいいますよね…。     では、意味は同じなのか?… ... 「口惜しい」と「悔しい」。 似ていて、まぎらわしいですよね…。 なんとなく、使う場面がほとんど同じような…。 違いはあるのだろうか…??       という ... 「訓練」と「練習」。 「脱出の訓練」といった場合、「脱出の練習」にすると意味に違いはあるのだろうか? なんとなく、同じ意味に思えてしまう…。     ですが、実は似て ... H N:ブラッド 友2「うん。」(点数の範囲:50点〜100点) イ:格納場所の衝突が発生しない方法である。 最初に与えられる状態を初期状態(英: initial state)といい、目的とする状態は最終状態(ゴール、英: final state, goal)と呼ばれる。     3件目のデータ:1,2 件目に入れた2箇所以外なら衝突が起こらないので確率は 8/10 = 0.8, よって3件データを入れたときに衝突する確率は上の3つの積で求められるので、\[ 「こんなことが知りたい!」「ここが分からない!」などありましたら、Twitterもしくは本サイトにコメントいただければ、(極力)解説ページ作ります!         性 格:几帳面/マイナス思考 友2「なんでわかったの!? 友2「教えないよ。」 趣 味:読書/映画鑑賞     線形探索のプログラム例(数字の探索) 下記がC言語で線形探索(数字の探索)を実装した例となります。 initArray で構造体の配列にランダムに数字を格納することでデータの集合を生成し、linearSearchByNumber 関数で NUM - 1 (NUM は 100000 で定義)の値の探索を行なっています。 1 \times 0.9 \times 0.8 = 0.72   ザ・コンサルタント   怖!」, もう少し丁寧に書くと、目的のデータとの大小を比べることでデータを探し出すアルゴリズムが2分探索です。, データの大小を利用して探すので、あらかじめデータが小さい順(昇順)もしくは大きい順(降順)にソートしておく必要があります。, 目標データは7に対し基準データは11なので、目標データのほうが基準データよりも小さいですね。, すると、11以上のデータは目標データではないことがわかり、目標データがある場所を左半分にしぼりこむことができます。, 今度は目標データが7に対し基準データが4なので目標データのほうが基準データよりも大きいですね。, すると、4以上のデータは目標データではないことがわかり、目標データがある場所を左半分にしぼりこむことができます。, 逆に探索データが1つのときに「目標データ=基準データ」とならなければ探索失敗です。, このように2分探索は、データを半分ずつにしぼりこんでいくので線形探索よりも効率よく目的データの場所(有無)を調べることができます。, なお、プログラムでは探索範囲(データがありそうな場所)の先頭を left、最後尾を right と表現します。, 要素数 n の配列 data から2分探索法でデータ x を探すプログラムは、下のようになります。, 線形探索のときと同じくデータが見つかれば見つけた場所(配列番号)を、見つからなければ-1を返しています。, n個のデータがある配列から2分探索で目的データを探す場合の効率性(計算量)を探索回数で考えていきましょう。, 2分探索の場合、データを半分ずつしぼりこみながら探索します。そのため、データ数が2倍になってはじめて探索回数が1回増えますね。, データ数が1個の場合、必ず1回で見つけ出せるので n回の探索で 個のデータを探索することができます。, 実はデータ数が100億あっても、たったの34回で必ずデータを発見できちゃいます! 日常的に頻繁に使われるのが「調査」ですが、「探査」はなかなか目にすることはありません…。, ということは、「探査」と「調査」は似ているようで、使い分けされているということか??

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