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システムアーキテクト2010年度 秋期午前I3

2010年度 秋期 システムアーキテクト 午前I3

難度標準

探索表の構成法を例とともに a~c に示す。探索の平均計算量が最も小さい探索手法の組合せはどれか。ここで、探索表のコードの空欄は表の空きを示す。

a コード順に格納し

た探索表

コード データ

120380 ......

120381 ......

120520 ......

140140 ......

b コードの使用頻度

順に格納した探索表

コード データ

120381 ......

140140 ......

120520 ......

120380 ......

c コードから一意に

決まる場所に格納し

た探索表

コード データ

120381

120520

140140

120380

.....

選択肢

2分探索 線形探索 ハッシュ表探索
2分探索 ハッシュ表探索 線形探索
線形探索 2分探索 ハッシュ表探索
線形探索 ハッシュ表探索 2分探索

解説

結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成

展開
結論Layer 1

正解の組合せは、aの2分探索、bのハッシュ表探索、cの線形探索です。

詳細Layer 2

aの「コード順に格納した探索表」は、コードが整列されているため、探索範囲を半分ずつに絞り込める2分探索に適しています。2分探索の平均計算量はO(log n)です。

補足Layer 3

bの「コードの使用頻度順に格納した探索表」は、使用頻度の高いデータが先頭に近いほど効率が良いという特性を示唆しており、これはハッシュ表探索における衝突解決を考慮した配置や、頻度に基づいたアクセス効率の最適化とも関連しますが、一般的にコードから直接位置が決まるものではなく、頻度順に格納することで、頻繁にアクセスされるデータが探索の初期段階で見つかりやすくなり、平均計算量を改善する効果が期待できます。ハッシュ表探索の平均計算量は、理想的にはO(1)ですが、衝突が多い場合はO(n)に近づきます。

cの「コードから一意に決まる場所に格納した探索表」は、コード値から直接格納場所が計算できる、いわゆるハッシュ表の構造を示しています。ハッシュ表探索は、コード(キー)をハッシュ関数に通すことで直接データ(値)の格納場所を計算するため、理想的には探索計算量はO(1)となります。

誤った選択肢について分析します。

アは、aを2分探索、bを線形探索、cをハッシュ表探索としていますが、cはコードから一意に決まる場所に格納しているため、ハッシュ表探索が最も適切であり、線形探索ではありません。線形探索はO(n)の計算量であり、cの構造には不向きです。

イは、aを2分探索、bをハッシュ表探索、cを線形探索としていますが、cの「コードから一意に決まる場所」という構造はハッシュ表探索の概念に合致するため、線形探索とするのは誤りです。

エは、aを線形探索、bをハッシュ表探索、cを2分探索としていますが、aはコード順に格納されているため、線形探索よりも効率の良い2分探索が適しており、不適切です。また、cはコードから一意に場所が決まるため、2分探索よりもハッシュ表探索が適しています。

この解説は?
この解説は AI 生成です(詳細)

解説テキストは Google Gemini に IPA 公式の問題文・公式解答を入力して生成しました。 人間によるレビューを行ったものと、未レビューのものが混在します。

AI は事実誤認・選択肢の取り違え・最新法令の反映漏れ等を含む可能性があります。 重要な判断は必ず IPA 公式 PDF または最新の参考書でご確認ください。

解説の検証プロセス・誤り報告フローは 運営透明性レポートで公開しています。

※ AI 生成の解説は誤りを含む可能性があります。重要な判断は IPA 公式資料でご確認ください。

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