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class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">3</span> <span>文字列探索</span> </div> </a> <ul id="toc-文字列探索-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-木探索・グラフ探索" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded"> <a class="vector-toc-link" href="#木探索・グラフ探索"> <div class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">4</span> <span>木探索・グラフ探索</span> </div> </a> <ul id="toc-木探索・グラフ探索-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-知識を用いた探索" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-1 vector-toc-list-item-expanded"> <a class="vector-toc-link" href="#知識を用いた探索"> <div class="vector-toc-text"> <span class="vector-toc-numb">5</span> <span>知識を用いた探索</span> </div> </a> <button aria-controls="toc-知識を用いた探索-sublist" class="cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle"> <span class="vector-icon mw-ui-icon-wikimedia-expand"></span> <span>知識を用いた探索サブセクションを切り替えます</span> </button> <ul id="toc-知識を用いた探索-sublist" 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wb-otherproject-wikibooks mw-list-item"><a href="https://ja.wikibooks.org/wiki/%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" hreflang="ja"><span>ウィキブックス</span></a></li><li id="t-wikibase" class="wb-otherproject-link wb-otherproject-wikibase-dataitem mw-list-item"><a href="https://www.wikidata.org/wiki/Special:EntityPage/Q755673" title="関連付けられたデータリポジトリ項目へのリンク [g]" accesskey="g"><span>ウィキデータ項目</span></a></li> </ul> </div> </div> </div> </div> </div> </div> </nav> </div> </div> </div> <div class="vector-column-end"> <div class="vector-sticky-pinned-container"> <nav class="vector-page-tools-landmark" aria-label="ページツール"> <div id="vector-page-tools-pinned-container" class="vector-pinned-container"> </div> </nav> <nav class="vector-appearance-landmark" aria-label="表示"> <div id="vector-appearance-pinned-container" class="vector-pinned-container"> <div id="vector-appearance" class="vector-appearance vector-pinnable-element"> <div class="vector-pinnable-header vector-appearance-pinnable-header vector-pinnable-header-pinned" data-feature-name="appearance-pinned" data-pinnable-element-id="vector-appearance" data-pinned-container-id="vector-appearance-pinned-container" data-unpinned-container-id="vector-appearance-unpinned-container" > <div class="vector-pinnable-header-label">表示</div> <button class="vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-pin-button" data-event-name="pinnable-header.vector-appearance.pin">サイドバーに移動</button> <button class="vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-unpin-button" data-event-name="pinnable-header.vector-appearance.unpin">非表示</button> </div> </div> </div> </nav> </div> </div> <div id="bodyContent" class="vector-body" aria-labelledby="firstHeading" data-mw-ve-target-container> <div class="vector-body-before-content"> <div class="mw-indicators"> </div> <div id="siteSub" class="noprint">出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』</div> </div> <div id="contentSub"><div id="mw-content-subtitle"></div></div> <div id="mw-content-text" class="mw-body-content"><div class="mw-content-ltr mw-parser-output" lang="ja" dir="ltr"><style data-mw-deduplicate="TemplateStyles:r101346560">.mw-parser-output .hatnote{margin:0.5em 0;padding:3px 2em;background-color:transparent;border-bottom:1px solid #a2a9b1;font-size:90%}html.skin-theme-clientpref-night .mw-parser-output .hatnote>table{color:inherit}@media screen and (prefers-color-scheme:dark){html.skin-theme-clientpref-os .mw-parser-output .hatnote>table{color:inherit}}</style><div class="hatnote dablink noprint"><table style="width:100%; background:transparent;"> <tbody><tr><td style="width:25px;"><span typeof="mw:File"><a href="/wiki/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB:Disambig_gray.svg" class="mw-file-description" title="曖昧さ回避"><img alt="曖昧さ回避" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/5f/Disambig_gray.svg/25px-Disambig_gray.svg.png" decoding="async" width="25" height="19" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/5f/Disambig_gray.svg/38px-Disambig_gray.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/5f/Disambig_gray.svg/50px-Disambig_gray.svg.png 2x" data-file-width="220" data-file-height="168" /></a></span></td> <td>この項目では、検索アルゴリズムについて説明しています。動物の探索行動については「<a href="/wiki/%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E8%A1%8C%E5%8B%95" title="探索行動">探索行動</a>」をご覧ください。</td> </tr></tbody></table></div> <p><b>探索</b>（たんさく、<a href="/wiki/%E8%8B%B1%E8%AA%9E" title="英語">英</a>: <span lang="en">search</span>）とは、特定の制約条件を満たす物を見つけ出す行動のこと。 </p><p>何か問題を解くに当たって、有効な解析的な解法を用いることのできない場合は、試行錯誤によって解を得る場合もある。 </p><p>一部のアルゴリズムは、元々、<a href="/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92" title="機械学習">機械学習</a>と並んで<a href="/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD" title="人工知能">人工知能</a>の分野のアルゴリズムであるが、現在はその他の分野にも応用されている。類義語として<a href="/wiki/%E6%A4%9C%E7%B4%A2" title="検索">検索</a>（<a href="/wiki/%E8%8B%B1%E8%AA%9E" title="英語">英</a>: <span lang="en">search</span>）も参照。 </p> <meta property="mw:PageProp/toc" /> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="概要"><span id=".E6.A6.82.E8.A6.81"></span>概要</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=%E6%8E%A2%E7%B4%A2&action=edit&section=1" title="節を編集: 概要"><span>編集</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p><b>探索アルゴリズム</b>とは、大まかに言えば、問題を<a href="/wiki/%E5%85%A5%E5%8A%9B" title="入力">入力</a>として、考えられるいくつもの解を評価した後、解を返す<a href="/wiki/%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="アルゴリズム">アルゴリズム</a>である。 </p><p>まず解くべき問題を<b>状態</b>（<a href="/wiki/%E8%8B%B1%E8%AA%9E" title="英語">英</a>: <span lang="en">state</span>）と<b>状態変化</b>（行動、<a href="/wiki/%E8%8B%B1%E8%AA%9E" title="英語">英</a>: <span lang="en">action</span>）に分ける。最初に与えられる状態を<b>初期状態</b>（<a href="/wiki/%E8%8B%B1%E8%AA%9E" title="英語">英</a>: <span lang="en">initial state</span>）といい、目的とする状態は<b>最終状態</b>（ゴール、<a href="/wiki/%E8%8B%B1%E8%AA%9E" title="英語">英</a>: <span lang="en">final state, goal</span>）と呼ばれる。初期状態から最終状態に至る、状態及び状態変化の並びが解である。 <a href="/wiki/%E5%B0%86%E6%A3%8B" title="将棋">将棋</a>ならば、盤面の駒の配置と指し手の持ち駒が状態であり、交互に駒を動かすことが状態変化に当たる。 </p><p>問題を解く類として研究されているアルゴリズムの多くは探索アルゴリズムである。ある問題の考えられるあらゆる解の集合を<a href="/w/index.php?title=%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E7%A9%BA%E9%96%93&action=edit&redlink=1" class="new" title="「探索空間」 (存在しないページ)">探索空間</a>と呼ぶ。<a href="/wiki/%E5%8A%9B%E3%81%BE%E3%81%8B%E3%81%9B%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="力まかせ探索">力まかせ探索</a>や素朴な（知識を用いない）探索アルゴリズムは、探索空間を探索する手法としては最も単純で直観的である。一方、知識を用いた探索アルゴリズムは<a href="/wiki/%E3%83%92%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%AF%E3%82%B9" class="mw-redirect" title="ヒューリスティクス">ヒューリスティクス</a>を使って探索空間の構造に関する知識を利用し、探索にかかる時間を削減しようとする。 </p> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="知識を用いない探索"><span id=".E7.9F.A5.E8.AD.98.E3.82.92.E7.94.A8.E3.81.84.E3.81.AA.E3.81.84.E6.8E.A2.E7.B4.A2"></span>知識を用いない探索</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=%E6%8E%A2%E7%B4%A2&action=edit&section=2" title="節を編集: 知識を用いない探索"><span>編集</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>知識を用いない探索（<a href="/wiki/%E8%8B%B1%E8%AA%9E" title="英語">英</a>: <span lang="en">uninformed search</span>）アルゴリズムは、その問題の性質を考慮しない手法である。そのため汎用的に<a href="/wiki/%E5%AE%9F%E8%A3%85" title="実装">実装</a>可能であり、<a href="/wiki/%E6%8A%BD%E8%B1%A1%E5%8C%96_(%E8%A8%88%E7%AE%97%E6%A9%9F%E7%A7%91%E5%AD%A6)" title="抽象化 (計算機科学)">抽象化</a>のおかげで幅広い問題に同じ実装を適用可能である。問題は、探索空間が一般に非常に大きいため、問題が小さいものでもそれなりの時間がかかる点である。処理を高速化するため、知識を用いた探索だけを行う場合がある。 </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="リスト探索"><span id=".E3.83.AA.E3.82.B9.E3.83.88.E6.8E.A2.E7.B4.A2"></span>リスト探索</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=%E6%8E%A2%E7%B4%A2&action=edit&section=3" title="節を編集: リスト探索"><span>編集</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <ul><li><a href="/wiki/%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="線形探索">線形探索</a></li> <li><a href="/wiki/%E4%BA%8C%E5%88%86%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="二分探索">二分探索</a></li> <li><a href="/w/index.php?title=%E5%86%85%E6%8C%BF%E6%8E%A2%E7%B4%A2&action=edit&redlink=1" class="new" title="「内挿探索」 (存在しないページ)">内挿探索</a></li></ul> <p>リスト探索（<a href="/wiki/%E8%8B%B1%E8%AA%9E" title="英語">英</a>: <span lang="en">list search</span>）アルゴリズムは、おそらく最も基本的な探索アルゴリズムである。その目的は、リストから何らかのキーを持つ要素を探すことである。<a href="/wiki/%E8%A8%88%E7%AE%97%E6%A9%9F%E7%A7%91%E5%AD%A6" title="計算機科学">計算機科学</a>では最もよく研究されている分野であり、それらのアルゴリズムの<a href="/wiki/%E8%A8%88%E7%AE%97%E8%A4%87%E9%9B%91%E6%80%A7%E7%90%86%E8%AB%96" title="計算複雑性理論">計算量</a>もよく研究されている。 </p><p>その中でも最も単純なアルゴリズムが<a href="/wiki/%E7%B7%9A%E5%9E%8B%E6%8E%A2%E7%B4%A2" class="mw-redirect" title="線型探索">線型探索</a>であり、単純にリスト上の各要素を調べていく。その実行時間は <a href="/wiki/%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%83%80%E3%82%A6%E3%81%AE%E8%A8%98%E5%8F%B7" title="ランダウの記号">O</a>(n) であり、<i>n</i> はリスト上のアイテムの数だが、どんなリストでも適用可能である。 </p><p>より洗練されたリスト探索アルゴリズムとして<a href="/wiki/%E4%BA%8C%E5%88%86%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="二分探索">二分探索</a>があり、実行時間は <a href="/wiki/%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%83%80%E3%82%A6%E3%81%AE%E8%A8%98%E5%8F%B7" title="ランダウの記号">O</a>(log <i>n</i>) である。データが多ければ多いほど<a href="/wiki/%E7%B7%9A%E5%9E%8B%E6%8E%A2%E7%B4%A2" class="mw-redirect" title="線型探索">線型探索</a>よりも性能がよくなるが、探索の前に<a href="/wiki/%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="ソート">ソート</a>しておく必要があり、また<a href="/wiki/%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%83%80%E3%83%A0%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%82%BB%E3%82%B9" title="ランダムアクセス">ランダムアクセス</a>が可能でなければならない。 </p><p>特別なデータ構造を使った別の探索法として、<a href="/wiki/%E5%B9%B3%E8%A1%A12%E5%88%86%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E6%9C%A8" class="mw-redirect" title="平衡2分探索木">平衡2分探索木</a>を使った探索があり、実行時間は二分探索と同様にO(log <i>n</i>) である。これは、二分探索の考え方を拡張して、挿入と削除を高速化できるようにしたものである。 </p><p><a href="/w/index.php?title=%E5%86%85%E6%8C%BF%E6%8E%A2%E7%B4%A2&action=edit&redlink=1" class="new" title="「内挿探索」 (存在しないページ)">内挿探索</a>は分布が偏っていないソートされた大きなリストでは二分探索よりも性能が良いが、最悪ケースでは O(<i>n</i>) となる。 </p><p><a href="/wiki/%E3%82%B0%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%90%E3%83%BC%E3%81%AE%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="グローバーのアルゴリズム">グローバーのアルゴリズム</a>は<a href="/wiki/%E9%87%8F%E5%AD%90%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF" title="量子コンピュータ">量子コンピュータ</a>用アルゴリズムで、ソートされていないリストでの線型探索に対して二乗の性能向上をもたらす。しかし、量子コンピュータはまだ実用化されていない。 </p><p><a href="/wiki/%E3%83%8F%E3%83%83%E3%82%B7%E3%83%A5%E3%83%86%E3%83%BC%E3%83%96%E3%83%AB" title="ハッシュテーブル">ハッシュテーブル</a>もリスト探索に使われ、実行時間は平均ケースでO(1)であるが、必要とする領域は他のデータ構造よりも多く、最悪ケースでは O(<i>n</i>) もかかる。リスト探索のデータ構造については、<a href="/wiki/%E3%83%8F%E3%83%83%E3%82%B7%E3%83%A5%E3%83%86%E3%83%BC%E3%83%96%E3%83%AB" title="ハッシュテーブル">ハッシュテーブル</a>も参照されたい。 </p><p>なお、線型探索、二分探索、平衡2分探索木といったリスト探索アルゴリズムの多くは、若干のコスト追加で、与えられたキー以下（あるいは以上）の全ての値を探すことができる。このような探索を「範囲探索(<a href="/wiki/%E8%8B%B1%E8%AA%9E" title="英語">英</a>: <span lang="en">range search</span>)」と呼ぶ。例外はハッシュテーブルであり、そのような探索を効率的には行えない。 </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="文字列探索"><span id=".E6.96.87.E5.AD.97.E5.88.97.E6.8E.A2.E7.B4.A2"></span>文字列探索</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=%E6%8E%A2%E7%B4%A2&action=edit&section=4" title="節を編集: 文字列探索"><span>編集</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="rellink" style="margin-bottom: 0.5em; padding-left: 2em; font-size: 90%;" role="note">→詳細は「<a href="/wiki/%E6%96%87%E5%AD%97%E5%88%97%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="文字列探索">文字列探索</a>」を参照</div> <p><a href="/wiki/%E6%96%87%E5%AD%97%E5%88%97" title="文字列">文字列</a>内のパターンを探索する。<a href="/wiki/%E6%8E%A5%E5%B0%BE%E8%BE%9E%E6%9C%A8" title="接尾辞木">接尾辞木</a>などのデータ構造で効率化することもある。 </p> <ul><li><a href="/wiki/%E3%82%AF%E3%83%8C%E3%83%BC%E3%82%B9-%E3%83%A2%E3%83%AA%E3%82%B9-%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%83%E3%83%88%E6%B3%95" class="mw-redirect" title="クヌース-モリス-プラット法">クヌース-モリス-プラット法</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%83%9C%E3%82%A4%E3%83%A4%E3%83%BC-%E3%83%A0%E3%83%BC%E3%82%A2%E6%96%87%E5%AD%97%E5%88%97%E6%A4%9C%E7%B4%A2%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="ボイヤー-ムーア文字列検索アルゴリズム">ボイヤー-ムーア文字列検索アルゴリズム</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%82%A8%E3%82%A4%E3%83%9B-%E3%82%B3%E3%83%A9%E3%82%B7%E3%83%83%E3%82%AF%E6%B3%95" class="mw-redirect" title="エイホ-コラシック法">エイホ-コラシック法</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%83%A9%E3%83%93%E3%83%B3-%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%83%97%E6%96%87%E5%AD%97%E5%88%97%E6%A4%9C%E7%B4%A2%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="ラビン-カープ文字列検索アルゴリズム">ラビン-カープ文字列検索アルゴリズム</a></li> <li><a href="/wiki/Bitap%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="Bitapアルゴリズム">Bitapアルゴリズム</a></li></ul> <p>複数のファイルにまたがる物を<a href="/wiki/%E5%85%A8%E6%96%87%E6%A4%9C%E7%B4%A2" title="全文検索">全文検索</a>という。 </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="木探索・グラフ探索"><span id=".E6.9C.A8.E6.8E.A2.E7.B4.A2.E3.83.BB.E3.82.B0.E3.83.A9.E3.83.95.E6.8E.A2.E7.B4.A2"></span>木探索・グラフ探索</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=%E6%8E%A2%E7%B4%A2&action=edit&section=5" title="節を編集: 木探索・グラフ探索"><span>編集</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <p>木探索・グラフ探索共通 </p> <ul><li><a href="/wiki/%E5%B9%85%E5%84%AA%E5%85%88%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="幅優先探索">幅優先探索</a></li> <li><a href="/wiki/%E6%B7%B1%E3%81%95%E5%84%AA%E5%85%88%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="深さ優先探索">深さ優先探索</a> <ul><li><a href="/wiki/%E5%8F%8D%E5%BE%A9%E6%B7%B1%E5%8C%96%E6%B7%B1%E3%81%95%E5%84%AA%E5%85%88%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="反復深化深さ優先探索">反復深化深さ優先探索</a></li> <li><a href="/wiki/%E6%B7%B1%E3%81%95%E5%88%B6%E9%99%90%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="深さ制限探索">深さ制限探索</a></li></ul></li> <li><a href="/wiki/%E5%9D%87%E4%B8%80%E3%82%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="均一コスト探索">均一コスト探索</a></li> <li><a href="/wiki/%E5%8F%8C%E6%96%B9%E5%90%91%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="双方向探索">双方向探索</a></li></ul> <p>グラフ探索固有 </p> <ul><li><a href="/wiki/%E6%9C%80%E7%9F%AD%E7%B5%8C%E8%B7%AF%E5%95%8F%E9%A1%8C" title="最短経路問題">最短経路問題</a> <ul><li><a href="/wiki/%E3%83%80%E3%82%A4%E3%82%AF%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%A9%E6%B3%95" title="ダイクストラ法">ダイクストラ法</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%83%99%E3%83%AB%E3%83%9E%E3%83%B3-%E3%83%95%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%83%89%E6%B3%95" class="mw-redirect" title="ベルマン-フォード法">ベルマン-フォード法</a></li></ul></li> <li>最小<a href="/wiki/%E5%85%A8%E5%9F%9F%E6%9C%A8" title="全域木">全域木</a> <ul><li><a href="/wiki/%E3%83%97%E3%83%AA%E3%83%A0%E6%B3%95" title="プリム法">プリム法</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%82%AF%E3%83%A9%E3%82%B9%E3%82%AB%E3%83%AB%E6%B3%95" title="クラスカル法">クラスカル法</a></li></ul></li> <li><a href="/wiki/%E6%9C%80%E5%A4%A7%E3%83%95%E3%83%AD%E3%83%BC%E5%95%8F%E9%A1%8C" title="最大フロー問題">最大フロー問題</a>・最小カット問題 <ul><li><a href="/wiki/%E3%83%95%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%83%89%E3%83%BB%E3%83%95%E3%82%A1%E3%83%AB%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%82%BD%E3%83%B3%E3%81%AE%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="フォード・ファルカーソンのアルゴリズム">フォード・ファルカーソンのアルゴリズム</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%82%A8%E3%83%89%E3%83%A2%E3%83%B3%E3%82%BA%E3%83%BB%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%83%97%E3%81%AE%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="エドモンズ・カープのアルゴリズム">エドモンズ・カープのアルゴリズム</a></li></ul></li> <li><a href="/wiki/%E5%B7%A1%E5%9B%9E%E3%82%BB%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%82%B9%E3%83%9E%E3%83%B3%E5%95%8F%E9%A1%8C" title="巡回セールスマン問題">巡回セールスマン問題</a> <ul><li><a href="/wiki/%E6%9C%80%E8%BF%91%E5%82%8D%E6%B3%95" title="最近傍法">最近傍法</a></li></ul></li> <li>連結度 <ul><li><a href="/w/index.php?title=%E6%9C%80%E5%A4%A7%E9%9A%A3%E6%8E%A5%E9%A0%86%E5%BA%8F&action=edit&redlink=1" class="new" title="「最大隣接順序」 (存在しないページ)">最大隣接順序</a></li> <li><a href="/w/index.php?title=%E6%9C%80%E5%B0%8F%E6%AC%A1%E6%95%B0%E9%A0%86%E5%BA%8F&action=edit&redlink=1" class="new" title="「最小次数順序」 (存在しないページ)">最小次数順序</a></li></ul></li></ul> <p><a href="/wiki/%E6%9C%A8%E6%A7%8B%E9%80%A0_(%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%A7%8B%E9%80%A0)" title="木構造 (データ構造)">木探索</a>（<a href="/wiki/%E8%8B%B1%E8%AA%9E" title="英語">英</a>: <span lang="en">tree search</span>）アルゴリズムは、探索技法の中心である。<a href="/wiki/%E6%9C%A8_(%E6%95%B0%E5%AD%A6)" title="木 (数学)">木</a>のノードを探索するもので、最初から木が明示される場合と動的に木を生成する場合がある。基本原則は、<a href="/wiki/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%A7%8B%E9%80%A0" title="データ構造">データ構造</a>から1つのノードを選び、その後者を調べてデータ構造に追加していく。このデータ構造の操作にあたっては、同じレベルのノードから順に見ていく<a href="/wiki/%E5%B9%85%E5%84%AA%E5%85%88%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="幅優先探索">幅優先探索</a>と葉ノードまで見ていってバックトラックする<a href="/wiki/%E6%B7%B1%E3%81%95%E5%84%AA%E5%85%88%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="深さ優先探索">深さ優先探索</a>がある。 </p><p><a href="/wiki/%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95%E7%90%86%E8%AB%96" title="グラフ理論">グラフ理論</a>の問題の多くは、グラフ探索アルゴリズムで解くことができる。いくつかの物は木探索アルゴリズムを拡張したものと見ることもできる。 </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="知識を用いた探索"><span id=".E7.9F.A5.E8.AD.98.E3.82.92.E7.94.A8.E3.81.84.E3.81.9F.E6.8E.A2.E7.B4.A2"></span>知識を用いた探索</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=%E6%8E%A2%E7%B4%A2&action=edit&section=6" title="節を編集: 知識を用いた探索"><span>編集</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="rellink" style="margin-bottom: 0.5em; padding-left: 2em; font-size: 90%;" role="note">→「<a href="/wiki/%E3%83%92%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%AF%E3%82%B9" class="mw-redirect" title="ヒューリスティクス">ヒューリスティクス</a>」も参照</div> <p>知識を用いた探索（<a href="/wiki/%E8%8B%B1%E8%AA%9E" title="英語">英</a>: <span lang="en">informed search</span>）では、問題に固有の<a href="/wiki/%E3%83%92%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%AF%E3%82%B9" class="mw-redirect" title="ヒューリスティクス">ヒューリスティクス</a>（評価関数）を補助として使う。良いヒューリスティックを使えば、探索は劇的に改善される。知識を用いた探索アルゴリズムの多くは木探索である。<a href="/wiki/%E6%9C%80%E8%89%AF%E5%84%AA%E5%85%88%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="最良優先探索">最良優先探索</a>や <a href="/wiki/A*" title="A*">A*</a> などがある。知識を用いない探索と同様、これらはグラフ向けにも拡張可能である。 </p> <ul><li><a href="/wiki/%E5%B1%80%E6%89%80%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E6%B3%95" title="局所探索法">局所探索法</a>・<a href="/wiki/%E5%B1%B1%E7%99%BB%E3%82%8A%E6%B3%95" title="山登り法">山登り法</a></li> <li><a href="/wiki/%E6%9C%80%E8%89%AF%E5%84%AA%E5%85%88%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="最良優先探索">最良優先探索</a></li> <li><a href="/wiki/A*" title="A*">A*</a></li></ul> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="メタヒューリスティクス"><span id=".E3.83.A1.E3.82.BF.E3.83.92.E3.83.A5.E3.83.BC.E3.83.AA.E3.82.B9.E3.83.86.E3.82.A3.E3.82.AF.E3.82.B9"></span>メタヒューリスティクス</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=%E6%8E%A2%E7%B4%A2&action=edit&section=7" title="節を編集: メタヒューリスティクス"><span>編集</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="rellink" style="margin-bottom: 0.5em; padding-left: 2em; font-size: 90%;" role="note">→詳細は「<a href="/wiki/%E3%83%A1%E3%82%BF%E3%83%92%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%AF%E3%82%B9" title="メタヒューリスティクス">メタヒューリスティクス</a>」を参照</div> <p>汎用的に使えるヒューリスティクスをメタヒューリスティクスという。 </p> <ul><li><a href="/wiki/%E7%84%BC%E3%81%8D%E3%81%AA%E3%81%BE%E3%81%97%E6%B3%95" title="焼きなまし法">焼きなまし法</a> - <a href="/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87" title="確率">確率</a>的探索アルゴリズムの一種</li> <li><a href="/wiki/%E3%82%BF%E3%83%96%E3%83%BC%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%81" title="タブーサーチ">タブーサーチ</a> - 探索が局所解で停滞するのを防ぐ技法</li> <li><a href="/wiki/%E9%81%BA%E4%BC%9D%E7%9A%84%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="遺伝的アルゴリズム">遺伝的アルゴリズム</a> - 探索空間を縮小させるヒューリスティクスとして<a href="/wiki/%E9%80%B2%E5%8C%96" title="進化">進化</a>の考え方を使う。</li> <li><a href="/wiki/%E8%9F%BB%E3%82%B3%E3%83%AD%E3%83%8B%E3%83%BC%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96" title="蟻コロニー最適化">蟻コロニー最適化</a></li> <li><a href="/wiki/%E7%B2%92%E5%AD%90%E7%BE%A4%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96" title="粒子群最適化">粒子群最適化</a></li></ul> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="連想配列"><span id=".E9.80.A3.E6.83.B3.E9.85.8D.E5.88.97"></span>連想配列</h3><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=%E6%8E%A2%E7%B4%A2&action=edit&section=8" title="節を編集: 連想配列"><span>編集</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="rellink" style="margin-bottom: 0.5em; padding-left: 2em; font-size: 90%;" role="note">→詳細は「<a href="/wiki/%E9%80%A3%E6%83%B3%E9%85%8D%E5%88%97" title="連想配列">連想配列</a>」を参照</div> <p>問題に関する知識に基づいてハッシュ関数を定義したハッシュテーブルは知識を用いたリスト探索アルゴリズムである。 </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="敵対探索"><span id=".E6.95.B5.E5.AF.BE.E6.8E.A2.E7.B4.A2"></span>敵対探索</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=%E6%8E%A2%E7%B4%A2&action=edit&section=9" title="節を編集: 敵対探索"><span>編集</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <ul><li><a href="/wiki/%E3%83%9F%E3%83%8B%E3%83%9E%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%B9%E6%B3%95" title="ミニマックス法">ミニマックス法</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%83%95%E3%82%A1%E3%83%BB%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%B3%95" title="アルファ・ベータ法">アルファ・ベータ法</a></li> <li><a href="/wiki/%E5%88%86%E6%9E%9D%E9%99%90%E5%AE%9A%E6%B3%95" title="分枝限定法">分枝限定法</a></li> <li><a href="/wiki/Negascout" title="Negascout">NegaScout</a></li> <li><a href="/wiki/MTD-f" title="MTD-f">MTD(f)</a></li></ul> <p><a href="/wiki/%E3%83%81%E3%82%A7%E3%82%B9" title="チェス">チェス</a>のようなゲームでは、考えられる全ての「手」で構成される<a href="/wiki/%E3%82%B2%E3%83%BC%E3%83%A0%E6%9C%A8" title="ゲーム木">ゲーム木</a>があり、この木を使って最良の手を捜すことができる。この種の問題は、相手も自分にとって最良の手を選択すると想定するという興味深い特徴がある。そのため、ゲームを行う<a href="/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD" title="人工知能">人工知能</a>などでは、<a href="/wiki/%E3%83%9F%E3%83%8B%E3%83%9E%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%B9%E6%B3%95" title="ミニマックス法">ミニマックス法</a>、<a href="/w/index.php?title=%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E6%9C%A8%E3%81%AE%E5%88%88%E3%82%8A%E8%BE%BC%E3%81%BF&action=edit&redlink=1" class="new" title="「探索木の刈り込み」 (存在しないページ)">探索木の刈り込み</a>、<a href="/wiki/%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%83%95%E3%82%A1%E3%83%BB%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%B3%95" title="アルファ・ベータ法">アルファ・ベータ法</a>といった特徴的な探索アルゴリズムを使う。 </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="制約充足"><span id=".E5.88.B6.E7.B4.84.E5.85.85.E8.B6.B3"></span>制約充足</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=%E6%8E%A2%E7%B4%A2&action=edit&section=10" title="節を編集: 制約充足"><span>編集</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <div class="rellink" style="margin-bottom: 0.5em; padding-left: 2em; font-size: 90%;" role="note">→詳細は「<a href="/wiki/%E5%88%B6%E7%B4%84%E5%85%85%E8%B6%B3%E5%95%8F%E9%A1%8C" title="制約充足問題">制約充足問題</a>」を参照</div> <p><a href="/wiki/%E5%88%B6%E7%B4%84%E5%85%85%E8%B6%B3%E5%95%8F%E9%A1%8C" title="制約充足問題">制約充足問題</a>を解くアルゴリズムも探索アルゴリズムの一種である。この場合、経路を探し出すのではなく、一連の変数群の値の組合せを探す。変数の処理は任意の順序で可能であるため、木探索アルゴリズムでは効率的ではない。解法には問題の自由度を利用した<a href="/wiki/%E7%B5%84%E5%90%88%E3%81%9B%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96" title="組合せ最適化">組合せ最適化</a>や<a href="/wiki/%E3%83%90%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%A9%E3%83%83%E3%82%AD%E3%83%B3%E3%82%B0" title="バックトラッキング">バックトラッキング</a>が使われる。<a href="/wiki/%E3%83%90%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%A9%E3%83%83%E3%82%AD%E3%83%B3%E3%82%B0" title="バックトラッキング">バックトラッキング</a>での一般的な技法として制約伝播（<a href="/wiki/%E8%8B%B1%E8%AA%9E" title="英語">英</a>: <span lang="en">constraint propagation</span>）がある。他にも競合を最小化する局所探索アルゴリズムもある。 </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="関連分野"><span id=".E9.96.A2.E9.80.A3.E5.88.86.E9.87.8E"></span>関連分野</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=%E6%8E%A2%E7%B4%A2&action=edit&section=11" title="節を編集: 関連分野"><span>編集</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <ul><li><a href="/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD" title="人工知能">人工知能</a></li></ul> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="関連項目"><span id=".E9.96.A2.E9.80.A3.E9.A0.85.E7.9B.AE"></span>関連項目</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=%E6%8E%A2%E7%B4%A2&action=edit&section=12" title="節を編集: 関連項目"><span>編集</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <ul><li><a href="/wiki/%E6%A4%9C%E7%B4%A2" title="検索">検索</a></li> <li><a href="/wiki/%E9%81%B8%E6%8A%9E%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="選択アルゴリズム">選択アルゴリズム</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%83%8E%E3%83%BC%E3%83%95%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%83%81%E5%AE%9A%E7%90%86" title="ノーフリーランチ定理">ノーフリーランチ定理</a></li> <li><a href="/wiki/%E7%A7%98%E6%9B%B8%E5%95%8F%E9%A1%8C" title="秘書問題">秘書問題</a> - 不完全な情報を伴う<a href="/wiki/%E3%82%AA%E3%83%B3%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="オンラインアルゴリズム">オンライン</a>探索問題の一種であり、統計的な最適化戦略。</li> <li><a href="/wiki/%E6%8D%9C%E7%B4%A2" title="捜索">捜索</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="ソート">ソート</a> - 一部の探索アルゴリズムで必須となる。</li> <li><a href="/wiki/%E3%83%AC%E3%82%B3%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%80%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%A0" title="レコメンダシステム">レコメンダシステム</a></li></ul> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="関連図書"><span id=".E9.96.A2.E9.80.A3.E5.9B.B3.E6.9B.B8"></span>関連図書</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=%E6%8E%A2%E7%B4%A2&action=edit&section=13" title="節を編集: 関連図書"><span>編集</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <ul><li>宝崎隆祐, 飯田耕司：「捜索理論における確率モデル」、コロナ社、<a href="/wiki/%E7%89%B9%E5%88%A5:%E6%96%87%E7%8C%AE%E8%B3%87%E6%96%99/9784339028331" class="internal mw-magiclink-isbn">ISBN 978-4339028331</a>（2019年3月）。※ORの意味での探索理論である。</li> <li>今野紀雄：「量子探索 ―量子ウォークが拓く最先端アルゴリズム- 」、近代科学社、<a href="/wiki/%E7%89%B9%E5%88%A5:%E6%96%87%E7%8C%AE%E8%B3%87%E6%96%99/9784764906303" class="internal mw-magiclink-isbn">ISBN 978-4764906303</a>（2021年3月2日）。</li> <li>阪田義隆：「クリギング入門 - 空間データ推定の確率論的アプローチ -」、コロナ社、<a href="/wiki/%E7%89%B9%E5%88%A5:%E6%96%87%E7%8C%AE%E8%B3%87%E6%96%99/9784339052756" class="internal mw-magiclink-isbn">ISBN 978-4339052756</a>（2021年4月5日）。※ORの意味での探索理論である。</li></ul> <p><br /> </p> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="外部リンク"><span id=".E5.A4.96.E9.83.A8.E3.83.AA.E3.83.B3.E3.82.AF"></span>外部リンク</h2><span class="mw-editsection"><span class="mw-editsection-bracket">[</span><a href="/w/index.php?title=%E6%8E%A2%E7%B4%A2&action=edit&section=14" title="節を編集: 外部リンク"><span>編集</span></a><span class="mw-editsection-bracket">]</span></span></div> <ul><li><a class="external text" href="https://en.wikiversity.org/wiki/Uninformed_Search_Project">Self-Guided Lesson on Uninformed Search</a> ウィキバーシティ</li></ul> <div class="navbox" aria-labelledby="アルゴリズム" style="border-collapse:collapse;padding:3px"><table class="nowraplinks hlist mw-collapsible autocollapse navbox-inner" style="background:transparent;color:inherit;min-width:100%;border-spacing:0px;border-collapse:separate"><tbody><tr><th scope="col" class="navbox-title" colspan="2"><div style="float:left;width:6em;text-align:left"><div class="noprint plainlinks navbar hlist" style="white-space:nowrap;font-size:60%;font-weight:normal;background-color:transparent;padding:0;color:#000;;border:none;"><ul style="display:inline"><li><a href="/wiki/Template:%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="Template:アルゴリズム"><span title="このテンプレートを表示します" style="font-size:125%;;;border:none;">表</span></a></li><li><a href="/w/index.php?title=Template%E2%80%90%E3%83%8E%E3%83%BC%E3%83%88:%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0&action=edit&redlink=1" class="new" title="「Template‐ノート:アルゴリズム」 (存在しないページ)"><span title="このテンプレートのノートを表示します" style="font-size:125%;color:#002bb8;;;border:none;">話</span></a></li><li><a class="external text" href="https://ja.wikipedia.org/w/index.php?title=Template%3A%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0&action=edit"><span title="このテンプレートを編集します。保存の前にプレビューを忘れずに。" style="font-size:125%;color:#002bb8;;;border:none;">編</span></a></li><li><a class="external text" href="https://ja.wikipedia.org/w/index.php?title=Template%3A%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0&action=history"><span title="このテンプレートの過去の版を表示します" style="font-size:125%;color:#002bb8;;;border:none;">歴</span></a></li></ul></div></div><div id="アルゴリズム" style="font-size:110%;margin:0 6em"><a href="/wiki/%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="アルゴリズム">アルゴリズム</a></div></th></tr><tr><th scope="row" class="navbox-group" style="width:1%"><a href="/wiki/%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="ソート">ソート</a></th><td class="navbox-list navbox-odd" style="text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid;width:100%;padding:0px"><div style="padding:0em 0.25em"> </div><table class="nowraplinks navbox-subgroup" style="min-width:100%;border-spacing:0px;border-collapse:separate"><tbody><tr><th scope="row" class="navbox-group" style="width:1%">比較ソート</th><td class="navbox-list navbox-odd" style="text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid;width:100%;padding:0px"><div style="padding:0em 0.25em"> <ul><li><a href="/wiki/%E3%83%90%E3%83%96%E3%83%AB%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="バブルソート">バブルソート</a></li> <li><a href="/wiki/%E9%81%B8%E6%8A%9E%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="選択ソート">選択ソート</a></li> <li><a href="/wiki/%E6%8C%BF%E5%85%A5%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="挿入ソート">挿入ソート</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%82%B7%E3%82%A7%E3%83%AB%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="シェルソート">シェルソート</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%82%AF%E3%82%A4%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="クイックソート">クイックソート</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%83%9E%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="マージソート">マージソート</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%83%92%E3%83%BC%E3%83%97%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="ヒープソート">ヒープソート</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%82%B7%E3%82%A7%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="シェーカーソート">シェーカーソート</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%82%B3%E3%83%A0%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="コムソート">コムソート</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%83%8E%E3%83%BC%E3%83%A0%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="ノームソート">ノームソート</a></li> <li><a href="/wiki/%E5%9B%B3%E6%9B%B8%E9%A4%A8%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="図書館ソート">図書館ソート</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%88%E3%83%AD%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="イントロソート">イントロソート</a></li> <li><a href="/wiki/%E5%A5%87%E5%81%B6%E8%BB%A2%E7%BD%AE%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="奇偶転置ソート">奇偶転置ソート</a></li></ul> </div></td></tr><tr><th scope="row" class="navbox-group" style="width:1%">線形時間ソート</th><td class="navbox-list navbox-even" style="text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid;width:100%;padding:0px"><div style="padding:0em 0.25em"> <ul><li><a href="/wiki/%E9%B3%A9%E3%81%AE%E5%B7%A3%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="鳩の巣ソート">鳩の巣ソート</a></li> <li><a href="/wiki/%E5%9F%BA%E6%95%B0%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="基数ソート">基数ソート</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%83%90%E3%82%B1%E3%83%83%E3%83%88%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="バケットソート">バケットソート</a></li></ul> </div></td></tr><tr><th scope="row" class="navbox-group" style="width:1%">並行ソート</th><td class="navbox-list navbox-odd" style="text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid;width:100%;padding:0px"><div style="padding:0em 0.25em"> <ul><li><a href="/wiki/%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF" title="ソーティングネットワーク">ソーティングネットワーク</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%83%90%E3%83%83%E3%83%81%E3%83%A3%E3%83%BC%E5%A5%87%E5%81%B6%E3%83%9E%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="バッチャー奇偶マージソート">バッチャー奇偶マージソート</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%82%B7%E3%82%A7%E3%82%A2%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="シェアソート">シェアソート</a></li></ul> </div></td></tr><tr><th scope="row" class="navbox-group" style="width:1%">非効率的</th><td class="navbox-list navbox-even" style="text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid;width:100%;padding:0px"><div style="padding:0em 0.25em"> <ul><li><a href="/wiki/%E3%83%9C%E3%82%B4%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="ボゴソート">ボゴソート</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%82%B9%E3%83%88%E3%82%A5%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="ストゥージソート">ストゥージソート</a></li></ul> </div></td></tr><tr><th scope="row" class="navbox-group" style="width:1%"><a href="/wiki/%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95_(%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%A7%8B%E9%80%A0)" title="グラフ (データ構造)">グラフ</a></th><td class="navbox-list navbox-odd" style="text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid;width:100%;padding:0px"><div style="padding:0em 0.25em"> <ul><li><a href="/wiki/%E3%83%88%E3%83%9D%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%82%AB%E3%83%AB%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%83%88" title="トポロジカルソート">トポロジカルソート</a></li></ul> </div></td></tr></tbody></table><div> </div></td></tr><tr><th scope="row" class="navbox-group" style="width:1%"><a class="mw-selflink selflink">探索</a></th><td class="navbox-list navbox-even" style="text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid;width:100%;padding:0px"><div style="padding:0em 0.25em"> </div><table class="nowraplinks navbox-subgroup" style="min-width:100%;border-spacing:0px;border-collapse:separate"><tbody><tr><th scope="row" class="navbox-group" style="width:1%"><a href="/wiki/%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88_(%E6%8A%BD%E8%B1%A1%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%9E%8B)" title="リスト (抽象データ型)">リスト</a></th><td class="navbox-list navbox-odd" style="text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid;width:100%;padding:0px"><div style="padding:0em 0.25em"> <ul><li><a href="/wiki/%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="線形探索">線形探索</a></li> <li><a href="/wiki/%E4%BA%8C%E5%88%86%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="二分探索">二分探索</a></li></ul> </div></td></tr><tr><th scope="row" class="navbox-group" style="width:1%"><a href="/wiki/%E6%9C%A8%E6%A7%8B%E9%80%A0_(%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%A7%8B%E9%80%A0)" title="木構造 (データ構造)">木</a>・<a href="/wiki/%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95_(%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%A7%8B%E9%80%A0)" title="グラフ (データ構造)">グラフ</a></th><td class="navbox-list navbox-even" style="text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid;width:100%;padding:0px"><div style="padding:0em 0.25em"> <ul><li><a href="/wiki/%E5%B9%85%E5%84%AA%E5%85%88%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="幅優先探索">幅優先探索</a> <ul><li><a href="/wiki/%E6%9C%80%E8%89%AF%E5%84%AA%E5%85%88%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="最良優先探索">最良優先探索</a></li> <li><a href="/wiki/%E5%9D%87%E4%B8%80%E3%82%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="均一コスト探索">均一コスト探索</a></li> <li><a href="/wiki/A*" title="A*">A*</a></li></ul></li> <li><a href="/wiki/%E6%B7%B1%E3%81%95%E5%84%AA%E5%85%88%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="深さ優先探索">深さ優先探索</a> <ul><li><a href="/wiki/%E5%8F%8D%E5%BE%A9%E6%B7%B1%E5%8C%96%E6%B7%B1%E3%81%95%E5%84%AA%E5%85%88%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="反復深化深さ優先探索">反復深化深さ優先探索</a></li> <li><a href="/wiki/%E6%B7%B1%E3%81%95%E5%88%B6%E9%99%90%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="深さ制限探索">深さ制限探索</a></li></ul></li> <li><a href="/wiki/%E5%8F%8C%E6%96%B9%E5%90%91%E6%8E%A2%E7%B4%A2" title="双方向探索">双方向探索</a></li> <li><a href="/wiki/%E5%88%86%E6%9E%9D%E9%99%90%E5%AE%9A%E6%B3%95" title="分枝限定法">分枝限定法</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%83%93%E3%83%BC%E3%83%A0%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%81" title="ビームサーチ">ビームサーチ</a></li></ul> </div></td></tr><tr><th scope="row" class="navbox-group" style="width:1%">文字列</th><td class="navbox-list navbox-odd" style="text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid;width:100%;padding:0px"><div style="padding:0em 0.25em"> <ul><li><a href="/wiki/%E3%82%AF%E3%83%8C%E3%83%BC%E3%82%B9%E2%80%93%E3%83%A2%E3%83%AA%E3%82%B9%E2%80%93%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%83%E3%83%88%E6%B3%95" title="クヌース–モリス–プラット法">クヌース–モリス–プラット法</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%83%9C%E3%82%A4%E3%83%A4%E3%83%BC-%E3%83%A0%E3%83%BC%E3%82%A2%E6%96%87%E5%AD%97%E5%88%97%E6%A4%9C%E7%B4%A2%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="ボイヤー-ムーア文字列検索アルゴリズム">ボイヤー-ムーア法</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%82%A8%E3%82%A4%E3%83%9B%E2%80%93%E3%82%B3%E3%83%A9%E3%82%B7%E3%83%83%E3%82%AF%E6%B3%95" title="エイホ–コラシック法">エイホ–コラシック法</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%83%A9%E3%83%93%E3%83%B3-%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%83%97%E6%96%87%E5%AD%97%E5%88%97%E6%A4%9C%E7%B4%A2%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="ラビン-カープ文字列検索アルゴリズム">ラビン-カープ法</a></li> <li><a href="/wiki/Bitap%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="Bitapアルゴリズム">Bitap法</a></li></ul> </div></td></tr></tbody></table><div> </div></td></tr><tr><th scope="row" class="navbox-group" style="width:1%"><a href="/wiki/%E6%9C%80%E7%9F%AD%E7%B5%8C%E8%B7%AF%E5%95%8F%E9%A1%8C" title="最短経路問題">最短経路問題</a></th><td class="navbox-list navbox-odd" style="text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid;width:100%;padding:0px"><div style="padding:0em 0.25em"> <ul><li><a href="/wiki/%E3%83%80%E3%82%A4%E3%82%AF%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%A9%E6%B3%95" title="ダイクストラ法">ダイクストラ法</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%83%99%E3%83%AB%E3%83%9E%E3%83%B3%E2%80%93%E3%83%95%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%83%89%E6%B3%95" title="ベルマン–フォード法">ベルマン–フォード法</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A3%E3%83%AB%E2%80%93%E3%83%95%E3%83%AD%E3%82%A4%E3%83%89%E6%B3%95" title="ワーシャル–フロイド法">ワーシャル–フロイド法</a></li></ul> </div></td></tr><tr><th scope="row" class="navbox-group" style="width:1%">最小<a href="/wiki/%E5%85%A8%E5%9F%9F%E6%9C%A8" title="全域木">全域木</a></th><td class="navbox-list navbox-even" style="text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid;width:100%;padding:0px"><div style="padding:0em 0.25em"> <ul><li><a href="/wiki/%E3%83%97%E3%83%AA%E3%83%A0%E6%B3%95" title="プリム法">プリム法</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%82%AF%E3%83%A9%E3%82%B9%E3%82%AB%E3%83%AB%E6%B3%95" title="クラスカル法">クラスカル法</a></li></ul> </div></td></tr><tr><th scope="row" class="navbox-group" style="width:1%"><a href="/wiki/%E6%9C%80%E5%A4%A7%E3%83%95%E3%83%AD%E3%83%BC%E5%95%8F%E9%A1%8C" title="最大フロー問題">最大フロー問題</a><br />最小カット問題</th><td class="navbox-list navbox-odd" style="text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid;width:100%;padding:0px"><div style="padding:0em 0.25em"> <ul><li><a href="/wiki/%E3%83%95%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%83%89%E3%83%BB%E3%83%95%E3%82%A1%E3%83%AB%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%82%BD%E3%83%B3%E3%81%AE%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="フォード・ファルカーソンのアルゴリズム">フォード・ファルカーソン法</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%82%A8%E3%83%89%E3%83%A2%E3%83%B3%E3%82%BA%E3%83%BB%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%83%97%E3%81%AE%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="エドモンズ・カープのアルゴリズム">エドモンズ・カープ法</a></li></ul> </div></td></tr><tr><th scope="row" class="navbox-group" style="width:1%"><a href="/wiki/%E7%B7%9A%E5%9E%8B%E8%A8%88%E7%94%BB%E5%95%8F%E9%A1%8C" title="線型計画問題">線型計画問題</a></th><td class="navbox-list navbox-even" style="text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid;width:100%;padding:0px"><div style="padding:0em 0.25em"> <ul><li><a href="/wiki/%E3%82%B7%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%AC%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%B9%E6%B3%95" title="シンプレックス法">シンプレックス法</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%83%9E%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%81%AE%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="カーマーカーのアルゴリズム">カーマーカー法</a></li></ul> </div></td></tr><tr><th scope="row" class="navbox-group" style="width:1%"><a href="/wiki/%E9%A0%86%E5%BA%8F%E7%B5%B1%E8%A8%88%E9%87%8F" title="順序統計量">順序統計量</a></th><td class="navbox-list navbox-odd" style="text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid;width:100%;padding:0px"><div style="padding:0em 0.25em"> <ul><li><a href="/wiki/%E9%81%B8%E6%8A%9E%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="選択アルゴリズム">選択アルゴリズム</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%82%AF%E3%82%A4%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%BB%E3%83%AC%E3%82%AF%E3%83%88" title="クイックセレクト">クイックセレクト</a></li> <li><a href="/wiki/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E5%80%A4%E3%81%AE%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E5%80%A4" title="中央値の中央値">中央値の中央値</a></li></ul> </div></td></tr><tr><th scope="row" class="navbox-group" style="width:1%"><a href="/wiki/%E8%A8%88%E7%AE%97%E5%B9%BE%E4%BD%95%E5%AD%A6" title="計算幾何学">計算幾何学</a></th><td class="navbox-list navbox-even" style="text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid;width:100%;padding:0px"><div style="padding:0em 0.25em"> <ul><li><a href="/wiki/%E5%87%B8%E5%8C%85%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="凸包アルゴリズム">凸包アルゴリズム</a></li></ul> </div></td></tr><tr><th scope="row" class="navbox-group" style="width:1%">種類</th><td class="navbox-list navbox-odd" style="text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid;width:100%;padding:0px"><div style="padding:0em 0.25em"> <ul><li><a href="/wiki/%E8%BF%91%E4%BC%BC%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="近似アルゴリズム">近似アルゴリズム</a></li> <li><a href="/wiki/%E4%B9%B1%E6%8A%9E%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="乱択アルゴリズム">乱択アルゴリズム</a></li> <li><a href="/wiki/%E4%B8%A6%E5%88%97%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="並列アルゴリズム">並列アルゴリズム</a></li> <li><a href="/wiki/%E5%88%86%E6%95%A3%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="分散アルゴリズム">分散アルゴリズム</a></li> <li><a href="/wiki/%E5%8F%AF%E7%A9%8D%E5%88%86%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="可積分アルゴリズム">可積分アルゴリズム</a></li></ul> </div></td></tr><tr><th scope="row" class="navbox-group" style="width:1%">その他</th><td class="navbox-list navbox-even" style="text-align:left;border-left-width:2px;border-left-style:solid;width:100%;padding:0px"><div style="padding:0em 0.25em"> <ul><li><a href="/wiki/%E5%88%86%E5%89%B2%E7%B5%B1%E6%B2%BB%E6%B3%95" title="分割統治法">分割統治法</a></li> <li><a href="/wiki/%E5%8B%95%E7%9A%84%E8%A8%88%E7%94%BB%E6%B3%95" title="動的計画法">動的計画法</a></li> <li><a href="/wiki/%E8%B2%AA%E6%AC%B2%E6%B3%95" title="貪欲法">貪欲法</a></li> <li><a href="/wiki/%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0%E4%BD%9C%E6%9B%B2%E6%B3%95" title="アルゴリズム作曲法">アルゴリズム作曲法</a></li></ul> </div></td></tr><tr><td class="navbox-abovebelow" colspan="2"> <b><a href="/wiki/Category:%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" title="Category:アルゴリズム">カテゴリ</a></b></td></tr></tbody></table></div>    </div><noscript><img src="https://login.wikimedia.org/wiki/Special:CentralAutoLogin/start?type=1x1" alt="" width="1" height="1" style="border: none; position: absolute;"></noscript> <div class="printfooter" data-nosnippet="">「<a dir="ltr" href="https://ja.wikipedia.org/w/index.php?title=探索&oldid=93405190">https://ja.wikipedia.org/w/index.php?title=探索&oldid=93405190</a>」から取得</div></div> <div id="catlinks" class="catlinks" data-mw="interface"><div id="mw-normal-catlinks" class="mw-normal-catlinks"><a href="/wiki/%E7%89%B9%E5%88%A5:%E3%82%AB%E3%83%86%E3%82%B4%E3%83%AA" title="特別:カテゴリ">カテゴリ</a>: <ul><li><a href="/wiki/Category:%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD" title="Category:人工知能">人工知能</a></li><li><a href="/wiki/Category:%E6%A4%9C%E7%B4%A2%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0" 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