IT用語集– archive –

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、アルゴリズムの現実的な性能を評価するために用いられる、確率論に...

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）が必要になるかを評価するものです。これは、ア...

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指標です。これは、アルゴリズムと計算量とい...

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メモリ使用量が、入力サイズ $N$ の増加に対して...

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メモリ使用量が、入力サイズ $n$ が無限に大きく...

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」の一つです。これは、入力データ量（通常Nで表されます）が増大...

動的計画法 英語表記: Dynamic Programming 概要 動的計画法（Dynamic Programming, DP）は、複雑な問題を小さな部分問題に分割し、その解を再利用しながら全体の問題を最適に解くための強力な設計パラダイムの一つです。特に、同じ部分問題が繰り返し現れ...

分割統治 英語表記: Divide and Conquer 概要 分割統治（ぶんかつとうち）は、アルゴリズム設計における最も基本的かつ強力な設計パラダイムの一つです。これは、そのままでは手に負えない大きな問題を、同じ構造を持つ小さな部分問題に分割し、それぞれを...

貪欲法 英語表記: Greedy Algorithm 概要 貪欲法（Greedy Algorithm）は、アルゴリズムの設計パラダイムの一つであり、問題を解決する際に、その時点での最善（局所最適）と思われる選択肢を繰り返し選び続ける手法です。これは、各ステップで最も利益の大...

停止性 英語表記: Finiteness 概要 停止性（Finiteness）とは、アルゴリズムが、どのような正当な入力に対しても、必ず有限の時間とステップ数で処理を終え、結果を出力するか、または処理の失敗を通知しなければならないという、最も基本的な要件の一つで...