静的配列

2025年10月22日

静的配列

英語表記: Static Array

概要

静的配列（Static Array）は、プログラムの実行前にあらかじめサイズ（要素数）が確定し、一度決定されると実行中にそのサイズを変更できないデータ構造です。メモリ上に連続した領域を確保し、データの並びを管理する、最も基礎的な「配列系データ構造」の一つで、高速なデータアクセスを実現するために利用されます。

このデータ構造（リスト, スタック, キュー, ツリー）の分類において、静的配列は「配列とリスト」カテゴリの出発点、すなわち「配列」の最も純粋な形として位置づけられます。シンプルさと確実な性能が求められる場面で非常に重宝される存在なのですね。

詳細解説

静的配列の基本原理と目的

静的配列の最大の特徴は、「サイズが固定されている」点にあります。このサイズは、プログラムがコンパイルされる段階、あるいは実行が開始される直前の初期化時に決定されます。この性質は、メモリ管理の観点から非常に大きなメリットをもたらします。

静的配列が宣言されると、その要素数と各要素のデータ型に基づいて、必要なメモリ領域がオペレーティングシステムによって連続的に確保されます。この「連続性」こそが、静的配列が「配列系データ構造」として優れている理由です。連続しているため、配列の先頭アドレス（基底アドレス）がわかれば、「インデックス（添字）」を使って、どのデータにも瞬時にアクセスできるのです。

動作の仕組み：高速アクセス（O(1)）

データ構造の効率を考える上で、アクセス速度は非常に重要です。静的配列では、任意のインデックス$i$にある要素にアクセスする際の時間計算量は$O(1)$（定数時間）となります。これは、要素数が増えてもアクセスにかかる時間が変わらないことを意味します。

なぜこんなに速いのでしょうか？それは、コンピュータが以下の簡単な計算で目的の要素のアドレスを特定できるからです。

$$
目的のアドレス = 基底アドレス + (インデックス \times 要素のサイズ)
$$

この計算は非常に高速であるため、静的配列は読み出しや更新において最高のパフォーマンスを発揮します。これは、私たちが今扱っている階層（データ構造 → 配列とリスト）において、「配列」がリスト構造と一線を画す、決定的な強みと言えるでしょう。

柔軟性の代償

静的配列は高速アクセスという利点を持つ一方で、「配列とリスト」カテゴリのもう一方の雄である「リスト」と比較すると柔軟性に欠けます。一度サイズが決定されると、後から要素を追加してサイズを拡張することはできません。もし、データ量が増えて現在の配列が満杯になってしまった場合、開発者は以下の手順を踏まなければなりません。

現在の配列よりも大きな新しい静的配列をメモリ上に確保する。
古い配列のデータを新しい配列にすべてコピーする。
古い配列のメモリ領域を解放する。

この再配置とコピーの処理は非常にコストがかかるため、データ量が事前に予測できない場合には、静的配列は不向きとされます。しかし、サイズが明確な固定データ（例：曜日、月名、設定値など）を扱う際には、そのシンプルさと速度から、静的配列が最適解となることが多いですね。

階層における位置づけ

私たちが議論している「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」という文脈において、静的配列は動的配列（サイズ変更が可能）や連想配列（キーによるアクセス）といった、より高度な配列系データ構造の土台となっています。メモリの効率的な利用とインデックスアクセスという基本概念を理解する上で、静的配列の存在は欠かせません。

具体例・活用シーン

静的配列は、一見地味ですが、プログラムの内部処理において非常に多用されています。特に、速度と予測可能性が求められる場面で力を発揮します。

1. ゲーム開発における固定リソース管理

ゲーム開発では、テクスチャID、サウンドファイル名、キャラクターの初期ステータスなど、ゲーム開始後に変更されない静的なデータを管理することがよくあります。

活用例: 100種類のアイテムの基礎データを格納する場合、100個分の静的配列を定義すれば、インデックス10番のアイテム情報に$O(1)$でアクセスできます。これにより、ゲームプレイ中の処理遅延を防ぐことができます。

2. ルックアップテーブル（検索表）

計算コストの高い処理の結果をあらかじめ計算しておき、配列に格納しておく「ルックアップテーブル」は静的配列の典型的な応用例です。

活用例: 三角関数や対数関数など、計算に時間がかかる値を事前に配列に格納しておき、必要な時にインデックスから参照します。これにより、計算をスキップして高速に値を取得できます。

アナロジー：集合ポストの物語

静的配列の動作を初心者の方に理解していただくために、「集合ポスト」のアナロジーをご紹介しましょう。

ある日、新しいアパート「データ構造ハイツ」が建設されました。このハイツの大家さん（コンピュータ）は、入居者（データ）が最大100人だと知っていました。そこで大家さんは、建物の設計時に、100個のポストをズラッと横一列に、隙間なく（連続メモリ）設置しました。これが静的配列です。

このポストの特徴は以下の通りです。

サイズ固定: 100個と決めたら、入居者が50人しかいなくても、空のポストはそのまま残ります。そして、101人目の入居者が来ても、ポストを新しく追加することはできません。追加するには、101個のポストを持つ全く新しいハイツを建て直す（メモリを再確保し、コピーする）必要があります。
高速アクセス: 郵便配達員（プログラム）は、手紙を届けに来たとき、「55番のポストに入れてください」と指示を受ければ、最初から数え始める必要はありません。ポストは等間隔に並んでいるため、計算によって一瞬で55番の位置を特定し、手紙（データ）を出し入れできます。

この「集合ポストの物語」からわかるように、静的配列は、必要なスペースを確保したら、あとはインデックスという住所を使って、迷うことなくデータに到達できる、非常に効率的な仕組みなのですね。

資格試験向けチェックポイント

ITパスポート試験、基本情報技術者試験、応用情報技術者試験において、「静的配列」はデータ構造の基礎として頻出します。特に動的配列との違いや、メモリ効率に関する知識が問われます。

1. 動的配列との明確な区別

出題パターン: 静的配列と動的配列の特性を比較させ、どちらがメモリの再配置を必要とするか、あるいは初期化時にサイズを決定するかを問う問題が出ます。
対策: 静的配列は「固定サイズ」、動的配列（ArrayListなど）は「実行時にサイズ変更可能」と、対義語としてしっかり覚えておきましょう。動的配列は、内部で静的配列を使い、満杯になったら新しい配列にコピーするという処理を行っている、という背景も理解しておくと完璧です。

2. 時間計算量（オーダー記法）の理解

出題パターン: 配列における要素のアクセス、挿入、削除の効率を$O$（オーダー）記法で問う問題。
対策:
- アクセス（読み出し/更新）: $O(1)$（定数時間）。これが静的配列の最大の強みです。
- 末尾以外の挿入/削除: $O(N)$（線形時間）。要素を挿入・削除する際、その後に続く要素を一つずつずらす必要があるため、要素数$N$に比例した時間がかかります。この非効率さが弱点としてよく問われます。

3. メモリの連続性とインデックスの役割

出題パターン: 静的配列がメモリ上に連続して配置される理由や、インデックスを使ったアドレス計算の仕組みを問う問題。
対策: 連続メモリの確保が、$O(1)$アクセスを実現するための前提条件であることを理解してください。また、多くの言語でインデックスが「0」から始まる点（0-based indexing）も基本的な知識として確認しておきましょう。

4. 階層構造における意味

試験対策上のヒント: データ構造（リスト, スタック, キュー, ツリー）の分類において、スタックやキューの実装基盤として静的配列が使われることがあります。静的配列をベースに実装されたスタックやキューは、サイズが固定される（オーバーフローのリスクがある）という特徴を理解しておくと、応用的な問題に対応できます。静的配列は「配列系データ構造」の基礎であり、他のより複雑なデータ構造を支える土台なのですね。