■出る順14位のリスト構造
『情報処理教科書 出るとこだけ!応用情報技術者[午後]』によると、
選択分野:プログラミング
の中では、
配列に次ぐ出題頻度で、
図や処理を理解する読解力、トレース力が必要となる分野のようです。
■出る順14位のリスト構造のポイント
の出る順14位「リスト構造」
の内容を参考に、覚えるべきポイントを以下に記載します。
① リスト構造、ノード、参照、nullとは。
▼リスト構造
データの個数が増減する場合に適したデータ構造で、
ノードの中にデータと次ノードの参照を示すポイントが含まれる。
▼ノード
ノードとは、節点などの意味を持つ英単語。ITの分野では網状構造の構成要素をこのように呼ぶ。点と線で構成図を書いたときの点の部分を意味する。
▼参照
ノード自体でなく、ノードの存在する場所を示す情報である。
▼null
値が格納されてないことを意味する値
② 配列とリスト構造の違いは。
配列とリスト構造も、プログラムで利用されるデータの格納方法であるが、
配列は、目的のデータにすぐに到達できるのが特徴で、リスト構造は、データを追加、削除しやすいのが特徴である。
▼配列は、目的のデータにすぐに到達できるという点の解説
配列は、例えば「array[5]」と記述できる。この場合、添字を使って、目的のデータへとすぐ到達できる。 リスト構造は、先頭や末尾からノードを1つずつたどらないと目的のデータに到達できない。
▼リスト構造は、データを追加、削除しやすいという点の解説
配列はデータが満杯で、新しいデータを追加する場合、元の配列より、新しい大きな配列を作成して、元の配列のデータを新しい配列にコピーする手順が必要である。
データの追加、削除について、配列とリスト構造の違いは、以下の通りです。
配列は、新しくデータを追加する場合、時間と負荷がかかるので、配列はデータの追加、削除には適さない。
リスト構造は、新しくデータと追加、削除する場合、参照を変更するだけでよい。
つまり、リスト構造は、データの追加、削除に適したデータ構造である。
③ 先頭に新しいノードを追加する場合の処理を図で示せ。
④ 末尾の次に、新しいノードを追加する場合の処理を図で示せ。
⑤ 先頭から末尾へ先頭ノードを削除する場合の処理を図で示せ。
⑥ 先頭から末尾へ先頭ノード以外を削除する場合の処理を図で示せ。
⑦ 末尾から先頭へ末尾ノードを削除する場合の処理を図で示せ。
⑧ 末尾から先頭へ、末尾ノード以外を削除する図を示せ。
⑨ O記法と計算量について説明せよ。
O記法とは計算量を表すための表記法で、計算量とはアルゴリズムの評価指標の一つで、「処理対象のデータ量の増加に伴って、処理の回数がどれだけ増加するか」を示す指標です。
計算量は、プログラムの処理回数そのものでなく、データの量が増加した場合、
何に比例して、処理の回数が増加するかを示す。
例えば、データが増加しても処理の回数が一定であれば、0記法ではO(1)と表し、
処理の回数などデータ量nに正比例であれば、0記法では0(n)と表す。
代表的な0記法の例と説明は、次の通りです。
▼0(1)
データ量が増加しても、処理の回数は一定である。例えば、偶数奇数を判別する場合、
1で割った余りが0なら偶数、そうでないなら奇数のため、
データ量が増加しても1回の処理で結果が得られる。
▼0(n)
データの量の増加に正比例して、処理の回数などが増加する。例えば、線形探索法で
n個のデータを探索した場合、データ量(要素数)が10(n=10)なら平均10回、要素数が20(n=20)なら平均20回の処理により探索できる。
▼0(n2)
データ量の2乗に比例して、処理の回数が増加する。
例えば、挿入ソートで、n個のデータを並び替えする場合、データ量(要素数)が10なら平均100回(102)、要素数20なら平均400回(202)の処理で整理できる。
データ量が増えると、計算量は加速度的に増える。
0記法は、計算量を表すため、値が変動しない定数を無視して表記する。
0(n+2)の場合は +2は無視して、O(n)を表記するし、0(0.5n)のうち、定数0.5は無視して0(n)と表記する。
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■関連ブログ
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