IT用語集– archive –

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、処理が順序立てて（逐次に）実行される標準的な計算モデルにおいて、入力...

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、アルゴリズムと計算量という大きな枠組みの中で...

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...