IT用語集– archive –

線形探索 英語表記: Linear Search 概要 線形探索（リニアサーチ）は、「アルゴリズムと計算量」という分野の中でも、特に「探索アルゴリズム」に分類される、最も基本となるデータ探索手法の一つです。これは、特定のデータ構造（リストや配列など）に格...

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。これは、アルゴリズムが実行を完了するために一時...

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...