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データ構造の基礎知識 前編 メモリとポインタ、配列と連結リスト

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WEB+DB(vol91)で使えそうな連載記事がありますのでブログにメモリます。

テーマはデータ構造です。

データ構造とは?

主にハッシュと配列。

  • 配列:データを順番に入れる
  • ハッシュ:ラベルにより検索できるがデータの順番は通常保持されない

計算量

コンピューターが行わなければいけない計算の量

プログラムとメモリ

通常プログラムではデータをメモリ(データを置く場所)におく。

ポインタはメモリの番地を指し示すもの(参照なのでデータ自体は入っていない)が入っている。

配列について

配列の宣言

  • 要素分のアドレスが連続した領域に確保される
  • その領域の先頭のアドレスが変数に保存される

メリット

要素が連続して並んでいることと、変数のサイズがわかっていれば、アドレスがわかればその場所をすぐに特定できるため、計算量が少ない

デメリット

逆に要素数の増減に弱い。要素数5→6にしようと思ったときにすぐに増やせない(5番目のメモリの隣がすでに使われていることがあるため、確保できない。)6個分の値がコピーできる領域を探して、一度コピーする必要がある

配列の欠点を補うべくして連結リストが生まれた。

連結リストについて

配列と同じデータ群だが、4つのアドレスが連続している必要はなく、自分自身の値と、次の値の参照だけをもつ

メリット

次の値の参照を持っているので、値の増減が楽。

デメリット

任意のアドレスに飛ぶ場合、各アドレスがばらばらに配置されているため、リストの要素に応じた時間がかかってしまう(100個あった場合、98番目を探したりするのが大変)

ここらへんはWEB+DBの図を見るのがわかりやすいかも.

オーダー記法

アルゴリズムの計算量を測る方法

  • O(1) データ量が増えても変わらない
  • O(logn) データが増えても計算量はゆっくりとしか増えない。数学のlog
  • O(n) データ量に正比例して増える
  • O(n^2) データ量の2乗になる

JavaでいうとArrayListは配列の要素があるのでアクセスに強い

中央部のデータの増減に関してはO(n)になる一方、検索に対してはO(1)

逆にLinkedListは参照なのでデータの増減に対してはO(1)になる一方、検索はO(n)になる。

下記のリンクがわかりやすい

http://d.hatena.ne.jp/syttru/20080406/1207499238

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