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C++での検索アルゴリズムと応用例
記事の紹介:C++ の検索アルゴリズムとアプリケーション例 C++ では、検索アルゴリズムとは、データ セット内の特定の要素を検索するアルゴリズムを指します。これは、コンピューター プログラムで最も基本的で一般的に使用されるアルゴリズムの 1 つであり、さまざまな実際の問題で広く使用されています。この記事では、C++ で一般的に使用されるいくつかの検索アルゴリズムを紹介し、読者がこれらのアルゴリズムをよりよく理解して習得できるように、対応するアプリケーション例を示します。 1. 線形探索アルゴリズム 線形探索アルゴリズム (逐次探索アルゴリズムとも呼ばれます) は、最も単純で最も基本的な探索アルゴリズムです。その基本的な考え方は、まずデータから始めることです
2023-08-22
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C++ で検索アルゴリズムを使用する方法
記事の紹介:C++ で検索アルゴリズムを使用する方法 検索アルゴリズムは、コンピューター サイエンスにおいて非常に重要なアルゴリズムであり、データ コレクション内の特定の要素を見つけるために使用されます。 C++ 言語には、線形検索、二分検索など、多くの組み込み検索アルゴリズムが用意されています。この記事では、C++ で検索アルゴリズムを使用する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。 1. 線形検索 線形検索は、単純かつ直接的な検索アルゴリズムであり、その原理は、一致する要素が見つかるまで、またはデータ セット全体を走査するまで、検索対象の要素とデータ セット内の各要素を 1 つずつ比較することです。
2023-09-19
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幅優先探索アルゴリズムとは
記事の紹介:幅優先検索アルゴリズムは、[幅優先検索] または [水平優先検索]、または略して BFS とも呼ばれます。これはグラフの検索アルゴリズムです (グラフを使用して問題の相関関係を表す機能が必要です)。 BFS は最も単純なグラフ検索アルゴリズムの 1 つであり、多くの重要なグラフ検索アルゴリズムのプロトタイプでもあります。
2017-09-18
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Java プログラミングで検索アルゴリズムと並べ替えアルゴリズムをすばやくマスターする方法
記事の紹介:1. 検索アルゴリズム 二分アルゴリズム 二分検索アルゴリズム (BinarySearch) は、二分検索とも呼ばれ、効率的な検索アルゴリズムです。その基本的な考え方は、順序付けされた配列 (またはセット) を 2 つに分割することです。現在の中央の要素がターゲット要素と等しい場合、検索は成功します。現在の中央の要素がターゲット要素より大きい場合、左半分が検索されます。 ; 現在の中央の要素がターゲット要素より小さい場合、右半分を検索します。目的の要素が見つかるか、検索範囲が空になって検索が失敗するまで、上記の手順を繰り返します。以下は、Java で実装されたバイナリ アルゴリズムです。 publicstaticintbinarySearch(int[]arr,inttarget){if(arr==null||arr.length
2023-04-25
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検索アルゴリズム
記事の紹介:PHP の二分探索を理解する
二分探索は、ソートされた配列内の要素を見つけるためのより効率的なアルゴリズムです。これは、検索間隔を繰り返し半分に分割することで機能します。 binarySearch 関数の詳細な内訳は次のとおりです。
2024-07-19
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C++ でグラフ検索アルゴリズムを使用する方法
記事の紹介:C++ でのグラフ検索アルゴリズムの使用方法 グラフ検索アルゴリズムは、グラフ構造内のパスの検索、ノードのトラバース、またはその他のグラフ関連の問題の解決に一般的に使用されるアルゴリズムです。 C++ では、深さ優先検索 (DFS)、幅優先検索 (BFS)、ダイクストラ アルゴリズム、A* アルゴリズムなど、グラフ検索アルゴリズムの実装が多数あります。この記事では、C++ でのグラフ検索アルゴリズムの使用方法と具体的なコード例を紹介します。 1. 深さ優先検索 (DFS) 深さ優先検索は古典的な画像検索です。
2023-09-19
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Pythonで実装された線形探索アルゴリズムの詳細説明
記事の紹介:線形検索は最も単純な検索アルゴリズムです。データ セットの先頭から開始して、一致するものが見つかるまでデータの各項目をチェックします。ターゲットが見つかると、検索は終了します。線形探索アルゴリズムのデメリット 線形探索アルゴリズムはシンプルですが、データを1つずつ比較するため、データ量が多いほど時間がかかり、大規模なデータには適していません。線形検索アルゴリズムの利点: 1. データ セットは順序付けする必要がなく、構造化データも必要ありません 2. 挿入や削除の影響を受けません。線形探索はソート対象のリストを呼び出さないため、追加要素の挿入や削除が可能 3. データ量が少ないほど線形探索アルゴリズムの効率が高い 線形探索アルゴリズムの例 Set k= 1 を入力し、配列から対応する値を見つけます。 1. 最初の要素から始めて、K と各要素 X を比較します。
2024-01-22
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PHP配列の検索アルゴリズムとは何ですか?どうやって見つけますか?
記事の紹介:PHP には多くの検索アルゴリズムがありますが、どれを知っていますか?検索アルゴリズムの意味をどのように理解していますか?この記事では、アルゴリズムに関するいくつかの謎を探っていきます。配列内の検索アルゴリズムとは何なのかについて説明しましょう。どうやって見つけますか?
2021-06-23
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C++ で補間検索アルゴリズムを使用する方法
記事の紹介:C++ で補間検索アルゴリズムを使用する方法 はじめに: 多くのアプリケーションでは、順序付けされた配列または順序付けされたデータ コレクション内の特定の要素を検索して見つける必要があることがよくあります。従来の二分探索アルゴリズムは最も一般的に使用される方法の 1 つですが、場合によっては十分な効率が得られない場合があります。補間検索アルゴリズムは、既知のデータの分布に基づいてターゲット要素をより速く見つけることができる改良された検索アルゴリズムです。この記事では、補間検索アルゴリズムとは何か、C++ での使用方法を紹介し、コード例を示します。補間検索アルゴリズムの概要 補間
2023-09-19
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アルゴリズム: 線形探索と二分探索
記事の紹介:ロジックとデータ構造の基本概念を導入する単純なアルゴリズムもあれば、より複雑なアルゴリズムを目指すものもあります。
検索アルゴリズムは、大量のデータ内の連絡先を見つけるなど、大量のデータ内の情報を見つけるのに役立ちます。
2024-12-10
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C# を使用して二分探索アルゴリズムを作成する方法
記事の紹介:C# を使用してバイナリ検索アルゴリズムを作成する方法。バイナリ検索アルゴリズムは効率的な検索アルゴリズムです。時間計算量 O(logN) で順序付けられた配列内の特定の要素の位置を見つけます。 C# では、次の手順で二分探索アルゴリズムを作成できます。ステップ 1: データを準備する まず、検索対象のデータとしてソートされた配列を準備する必要があります。配列内の特定の要素の位置を見つけたいとします。 int[]data={1,3,5,7,9,11,13
2023-09-19
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Python で線形探索アルゴリズムを記述するにはどうすればよいですか?
記事の紹介:Python で線形探索アルゴリズムを記述するにはどうすればよいですか?線形検索は最も単純な検索アルゴリズムの 1 つであり、逐次検索とも呼ばれます。その原理は非常に単純で、検索対象のデータセットを最初から最後まで走査し、検索対象とデータセット内の要素を1つずつ比較します。以下では、Python を使用して線形探索アルゴリズムを作成する方法と、具体的なコード例を紹介します。アルゴリズムの実装手順: 検索するデータ セットを走査し、ターゲットと要素を 1 つずつ比較します。ターゲットが見つかった場合は、要素のインデックス位置が返されます。すべての要素を走査してもターゲットが見つからない場合は、
2023-09-20
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PHP 配列内の特定の要素を見つけるための最適なアルゴリズム
記事の紹介:配列の特定の要素を見つけるための PHP の最適なアルゴリズム: 線形検索: すべての要素を反復処理して、一致するものを探します。二分探索: 配列を半分に分割し、ターゲット値と中央値を比較することで機能します。実際のシナリオでは、大規模な配列の場合、二分探索アルゴリズムは線形探索アルゴリズムよりも効率的で、はるかに高速です。
2024-05-01
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二分探索アルゴリズムの JavaScript 実装
記事の紹介:この記事では、線形探索アルゴリズムと二分探索アルゴリズムを比較します。線形アルゴリズムとバイナリ アルゴリズムの擬似コードを学習し、両方のアプローチを示す例を表示し、時間計算量を理解し、アルゴリズムの実装方法に関する段階的なガイドを取得します。はじめに プログラマは、コードが正しいだけでなく効率的になるように、問題に対する最適な解決策を見つけたいと考えています。最適ではないアルゴリズムを選択すると、完了時間が長くなったり、コードが複雑になったり、最悪の場合はプログラムがクラッシュする可能性があります。データ コレクション内の項目を見つけるために検索アルゴリズムを使用したことがあるかもしれません。 JavaScript 言語には、配列内の項目を検索するためのさまざまなメソッド (find など) があります。ただし、これらの方法では線形検索が使用されます。線形検索アルゴリズムはリストの先頭から開始し、各要素を次の条件と一致させます。
2023-08-29
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C++ で二分探索アルゴリズムを使用する方法
記事の紹介:C++ での二分探索アルゴリズムの使い方 二分探索アルゴリズム (BinarySearch) は、順序付けされたデータセットを 2 つに分割し、毎回データセットの中央の位置を検索し、中央の位置を比較することで効率的な検索アルゴリズムです。値と目標値との関係および探索範囲は、目標値が見つかるか、目標値が存在しないと判断されるまで絞り込まれ続ける。ここでは、C++ での二分探索アルゴリズムの使用方法と具体的なコード例を紹介します。二分探索アルゴリズムを使用する前に検索範囲を決定します。
2023-09-22
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C# を使用して幅優先検索アルゴリズムを作成する方法
記事の紹介:C# を使用して幅優先検索アルゴリズムを作成する方法 幅優先検索 (BFS) は、幅に従ってグラフまたはツリーを走査するために使用される、一般的に使用されるグラフ検索アルゴリズムです。この記事では、C# を使用して幅優先検索アルゴリズムを作成する方法を検討し、具体的なコード例を示します。アルゴリズムの原理 幅優先検索アルゴリズムの基本原理は、アルゴリズムの開始点から開始して、ターゲットが見つかるかグラフ全体が走査されるまで、検索範囲を層ごとに拡大することです。通常、キューを通じて実装されます。
2023-09-19
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Javaを使用して幅優先検索アルゴリズムを実装する方法
記事の紹介:Java を使用して幅優先検索アルゴリズムを実装する方法 幅優先検索アルゴリズム (Breadth-FirstSearch、BFS) は、グラフ理論で一般的に使用される検索アルゴリズムであり、グラフ内の 2 つのノード間の最短パスを見つけることができます。 BFS は、迷路内の最短経路の検索や Web クローラーなど、多くのアプリケーションで広く使用されています。この記事では、Java 言語を使用して BFS アルゴリズムを実装する方法を紹介し、具体的なコード例を添付します。まず、グラフ ノードを格納するクラスを定義する必要があります。このクラスにはノードが含まれます。
2023-09-19
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PHPを使用して二分探索アルゴリズムを実装する方法
記事の紹介:PHP を使用して二分探索アルゴリズムを実装する方法 二分探索アルゴリズムは、順序付けられた配列内の指定された要素を見つけるのに適した効率的な検索アルゴリズムです。この記事では、PHP 言語を使用して二分探索アルゴリズムを実装する方法を紹介し、コード例を添付します。二分探索アルゴリズムの考え方は、配列を 2 つの部分に分割し、ターゲット値と中央の要素の大小関係を比較することで、ターゲット値がどちらの部分にあるかを判断することです。中間要素がターゲット値と等しい場合、検索は成功します。そうでない場合は、中間要素とターゲット値の関係に従って、対応する部分で続行します。
2023-07-07
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