メモリ連続性

2025年10月22日

メモリ連続性

英語表記: Memory Contiguity

概要

メモリ連続性とは、データ構造を構成する要素が、コンピュータの物理メモリ上で途切れることなく、隣接した状態で配置されている状態を指します。この概念は、私たちが今学んでいる「データ構造（リスト, スタック, キュー, ツリー）→ 配列とリスト → 配列系データ構造」という分類において、配列の最大の強みを支える根幹となる要素です。具体的には、配列の各要素が、メモリ上の連続したアドレス空間を占有することで、非常に高速なデータアクセス（ランダムアクセス）を実現しています。

詳細解説

配列系データ構造におけるメモリ連続性の重要性

メモリ連続性は、配列（Array）が連結リスト（Linked List）などの他のデータ構造と一線を画す、決定的な特徴です。配列系データ構造は、格納するデータの型と要素数が事前に決まっている場合が多く、その全ての要素をメモリの特定のブロックに一括で確保します。これが「連続性」です。

この連続性がなぜ重要なのかというと、それはアクセス効率に直結するからです。

高速なランダムアクセス（O(1)）の実現:
配列がメモリ連続性を保っているおかげで、私たちは配列の先頭アドレスさえ知っていれば、任意のインデックス（添字）を持つ要素のアドレスを、簡単な計算で瞬時に求めることができます。
- 計算式は非常にシンプルです。「要素のアドレス = 配列の先頭アドレス + (インデックス × データ型のサイズ)」となります。
- この計算は、データの量（N）が増えても常に一定時間で完了するため、計算機科学ではオーダー1 (O(1))という最高の効率性を持つアクセス方法として位置づけられています。これは本当に素晴らしい性能ですよね。
キャッシュメモリの効率的な利用:
現代のコンピュータは、メインメモリ（主記憶装置）よりも非常に高速なキャッシュメモリを持っています。CPUが特定のメモリ位置にアクセスするとき、その周辺のデータもまとめてキャッシュに読み込む「局所性の原理」が働きます。
配列が連続していると、最初の要素にアクセスしただけで、次の要素、その次の要素が自動的にキャッシュに載りやすくなります。これにより、連続する要素へのアクセスが超高速化され、プログラム全体のパフォーマンスが劇的に向上します。特に、大規模な行列計算や画像処理など、配列を順番に処理するタスクでは、このキャッシュ効率の恩恵が絶大です。

動作の仕組みと構成要素

メモリ連続性を確保するためには、OSやプログラミング言語のランタイム環境が、メモリの空き領域から、要求された配列サイズ（要素数 × データサイズ）にぴったりの連続したブロックを見つけ出し、割り当てる必要があります。

構成要素:
- 先頭アドレス: 配列の最初の要素が格納されているメモリ上の物理的な開始位置。
- データ型サイズ: 格納されるデータの種類（例：整数型は4バイト、倍精度浮動小数点型は8バイトなど）によって決まる、一要素あたりのサイズ。
- インデックス: 論理的な位置を示す番号（添字）。

これらの情報が揃うことで、論理的なインデックス（例：5番目の要素）が、物理的なメモリ上のどこにあるのかを瞬時にマッピングできるのです。

この「配列とリスト」のタキソノミで考えるとき、連続性を持たない連結リスト（Linked List）と比較すると、その違いが際立ちます。連結リストはデータ要素がメモリのあちこちに飛び飛びに配置され、ポインタ（次の要素へのアドレス情報）を辿ってアクセスするため、ランダムアクセスには時間がかかります（O(N)）。一方、配列のO(1)アクセスは、メモリ連続性という物理的な保証によって成り立っていると言えるでしょう。

具体例・活用シーン

具体例：マンションの部屋番号と倉庫のアドレス

メモリ連続性を理解するための最もわかりやすいメタファーは、「マンションの部屋番号」と「飛び飛びの倉庫」の対比です。

1. メモリ連続性（配列）のメタファー：マンションの部屋番号

あなたが巨大なマンションの管理人だと想像してください。このマンション（メモリ）には、101号室、102号室、103号室…と、部屋番号（インデックス）が連続して割り当てられています。

もし誰かが「105号室の住人は誰ですか？」と尋ねた場合、あなたは「101号室（先頭アドレス）から数えて4つ隣の部屋だ」と、迷うことなくすぐに場所を特定できます。
部屋の大きさ（データ型サイズ）が全て同じであれば、先頭アドレスから部屋番号までの距離を計算するだけで、物理的な場所（アドレス）が一瞬で確定します。
これが配列におけるメモリ連続性です。データが連続しているため、検索やアクセスが非常に高速なのです。

2. 非連続性（連結リスト）のメタファー：飛び飛びの倉庫

一方、連結リストのようにメモリ連続性がないデータ構造は、街中に点在する「飛び飛びの倉庫」に例えられます。

あなたは最初の倉庫（先頭要素）のアドレスだけを知っています。
この最初の倉庫の中には、「次のデータはA区の3番倉庫にある」というメモ（ポインタ）が入っています。
A区の3番倉庫に行くと、「さらに次のデータはB区の15番倉庫にある」というメモが入っています。
もし誰かが「5番目のデータはどこですか？」と尋ねたら、あなたは最初の倉庫から順番にメモを辿っていかなければなりません。瞬時に5番目の場所を特定することはできないのです。

この比較から、配列がなぜ「配列系データ構造」という分類の中で高速アクセスを実現できるのか、メモリ連続性がいかに強力な保証であるかが理解できるかと思います。

活用シーン

静的データ管理: 要素数が固定されている設定情報やルックアップテーブルなど、頻繁にアクセスされるがサイズが変わらないデータの管理に最適です。
多次元配列（行列）: グラフィックス処理や科学計算で利用される行列（2次元配列など）は、メモリ上に一次元の連続したブロックとして格納されます。これにより、効率的な行列演算が可能になります。
バッファリング: I/O処理やネットワーク通信において、一時的にデータを保持するためのバッファ領域は、通常、連続したメモリブロックとして確保されます。

資格試験向けチェックポイント

「データ構造（リスト, スタック, キュー, ツリー）→ 配列とリスト」の文脈で「メモリ連続性」が出題される場合、その多くは配列と連結リストの比較に焦点を当てています。ITパスポートから応用情報技術者試験まで、この概念の理解は必須です。

| 試験レベル | 頻出パターンと学習のヒント |
| :— | :— |
| ITパスポート/基本情報技術者 | 配列のメリット・デメリットの理解 |
| | ランダムアクセス速度: 配列がO(1)である理由（メモリ連続性によるアドレス計算）を問う問題が頻出します。連結リストのO(N)との明確な違いを理解してください。 |
| | 挿入/削除のコスト: 配列は連続性を保つために、途中の要素を削除・挿入すると、後続の要素を全てずらさなければならず、コストが高い（O(N)）というデメリットもセットで覚えておきましょう。 |
| 基本情報技術者/応用情報技術者 | アドレス計算とキャッシュ効率 |
| | 論理アドレスから物理アドレスへの変換: 配列の先頭アドレスとデータサイズが与えられたとき、特定のインデックスの要素が格納されているアドレスを計算させる問題が出ることがあります。計算式の理解が重要です。 |
| | 記憶階層と局所性の原理: メモリ連続性が、キャッシュメモリのヒット率向上にどのように貢献するか（空間的局所性）を問う、応用的な知識が必要です。「配列はキャッシュフレンドリーである」と覚えておくと良いでしょう。 |
| | 動的確保との関連: C言語などでは、実行時に動的にメモリを確保する際にも、連続した領域（mallocなど）を要求することがあります。なぜ連続性が重要なのかを説明できるようにしておきましょう。 |