線形探索 (センケイタンサク) とは | 意味や読み方など丁寧でわかりやすい用語解説

線形探索 (センケイタンサク) の読み方

日本語表記

線形探索 (センケイタンサク)

英語表記

Linear search (リニアサーチ)

線形探索 (センケイタンサク) の意味や用語解説

線形探索は、探索アルゴリズムの中で最も基本的かつ直感的な手法である。その名の通り、データの集まりを線形に、つまり先頭から終端に向かって一つずつ順番に調べていき、目的のデータを見つけ出す方法である。主に配列やリストといった、要素が一直線に並んだデータ構造に対して用いられる。その単純さから、アルゴリズム学習の初歩として扱われることが多い。 線形探索の具体的な手順は非常に明快である。まず、探索を開始するデータ群の先頭の要素を取り出し、それが探している目的のデータと一致するかどうかを比較する。もし一致すれば、その時点で探索は成功となり、処理を終了する。一致しなかった場合は、次の要素、つまり二番目の要素に進み、同様の比較を行う。この操作をデータ群の終端に向かって順次繰り返していく。目的のデータが見つかればその場で探索は完了するが、データ群の最後の要素まで比較しても見つからなかった場合、そのデータはデータ群の中に存在しないと判断し、探索は失敗として終了する。この一連の流れは、まるで本棚から特定の本を探す際に、左端から一冊ずつタイトルを確認していく作業に似ている。 このアルゴリズムの性能、すなわち計算量を考える上で、いくつかのケースを想定する必要がある。最も運が良い「最良の場合」は、探しているデータがデータ群の先頭に存在するケースである。この場合、比較は一度だけで済み、即座に探索が完了する。逆に、最も運が悪い「最悪の場合」は、探しているデータがデータ群の末尾に存在するか、あるいはデータ群の中に全く存在しないケースである。この場合、データ群の全要素を一つずつ最後まで確認する必要があるため、データ数をnとすると、n回の比較が必要となる。そして「平均の場合」を考えると、目的のデータはデータ群の中の様々な位置に均等な確率で存在すると仮定すれば、平均しておおよそn/2回の比較が必要になると見積もられる。このように、線形探索の実行時間は、最悪の場合も平均の場合も、データ数nに比例して増加する。この性能は、計算量の指標であるオーダー記法を用いてO(n)と表現される。これは、データ量が2倍になれば、探索にかかる時間も約2倍になることを意味する。 線形探索には明確な長所と短所が存在する。最大の長所は、その実装の容易さである。アルゴリズムの構造が単純であるため、プログラミング初心者でも容易にコード化することが可能である。また、もう一つの重要な長所として、探索対象のデータ群が事前にソート（整列）されている必要がない点が挙げられる。データがどのような順序で並んでいても、先頭から順番に確認するという手法は変わらないため、データの追加や削除が頻繁に行われ、ソート状態を維持するのが困難な状況でも問題なく適用できる。この汎用性の高さは、線形探索が広く利用される理由の一つである。 一方で、短所はデータ量が多くなった場合の性能の低さである。前述の通り、計算量がO(n)であるため、数万、数百万といった大規模なデータ群から特定のデータを探す場合、探索に非常に長い時間がかかってしまう可能性がある。システムによっては、このような遅延が致命的な性能問題を引き起こすこともあるため、大規模データを扱う際には、より高速な他の探索アルゴリズムを検討する必要がある。 以上の特性から、線形探索が有効な場面は限定される。具体的には、探索対象のデータ数が比較的小さい場合や、アルゴリズムの実装を迅速かつ簡潔に行いたい場合、または探索の実行頻度が低く、性能が最優先事項ではない場合に適している。データがソートされていない、あるいはソートのコストが高い状況でも、線形探索は有効な選択肢となる。しかし、性能が要求されるシステムや、巨大なデータセットを扱う場合には、二分探索やハッシュ法といった、より効率的なアルゴリズムの採用が不可欠である。システムエンジニアは、これらの特性を理解し、扱うデータの規模や性質、システムの要件に応じて最適な探索手法を選択する能力が求められる。