計算量解析

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スタック深度英語表記: Stack Depth 概要スタック深度（Stack Depth）とは、プログラムの実行中に、関数呼び出しや再帰処理によって使用されるコールスタック（実行スタック）の最大深さを指す用語です。こ […]

逐次空間英語表記: Sequential Space 概要逐次空間（Sequential Space）とは、アルゴリズムが問題を解くために必要とする「空間計算量」を評価する際に用いられる概念です。特に、処理が順序立て […]

スペース O 英語表記: Space O 概要スペース O（Space O）は、アルゴリズムが実行される際に必要とするメモリ使用量（空間）を、入力サイズ $n$ の関数として表現する計算量解析の手法の一つです。これは、 […]

期待計算量英語表記: Expected Complexity 概要期待計算量（Expected Complexity）は、「アルゴリズムと計算量」の分野における「計算量解析」の中でも、特に「ケース別解析」において、ア […]

平均計算量英語表記: Average-case Complexity 概要平均計算量とは、アルゴリズムの実行効率を評価する指標の一つであり、あらゆる可能な入力データの中で、平均的にどれくらいの計算資源（時間やメモリ） […]

最悪計算量英語表記: Worst-case Complexity 概要最悪計算量とは、与えられたアルゴリズムが、最も処理時間を要する入力データ（最悪ケース）を受け取った場合に必要となる計算ステップ数やリソース量を表す […]

ビッグ Θ 記法英語表記: Big Theta Notation 概要ビッグ Θ 記法は、アルゴリズムと計算量という広範な分野における、計算量解析の手法の一つである漸近記法に属します。これは、アルゴリズムの実行時間や […]

ビッグ Ω 記法英語表記: Big Omega Notation 概要ビッグ Ω 記法は、アルゴリズムと計算量という広大な分野における「計算量解析」で使用される「漸近記法」の一つです。これは、アルゴリズムの実行時間や […]

ビッグ O 記法英語表記: Big O Notation 概要ビッグ O 記法（Big O Notation）は、「アルゴリズムと計算量」という大きな分野における「計算量解析」で用いられる、最も重要な「漸近記法」の一 […]