「アルゴリズムとデータ構造」の3章　リストをまとめた。 研究室の課題として作成。

1. アルゴリズムとデータ構造
3 章 リスト
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2. データ構造とは？
データ構造とは、データを保存しておく形式である。
データ構造の選択によって、計算の効率に影響を与える。
データ構造の例
配列、リスト、スタック、キュー、マップ、ツリー など
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3. リストとは?
データ構造の⼀種。順序付けられたデータ要素の集合。
特徴としては
・ノードがポインタで前後の位置関係を把握している
・要素の追加や削除、リストの連結、削除が容易にできる
・可変⻑である。
がある。
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4. リストの表現
構造体やクラスを使って作成する。
ノードが前後のノードのポインタとデータを保持。
前 前 前
後 後 後
データデータデータ
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5. ノードを先頭に追加
リストの先頭に追加したいノードのポインタを設定する
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追加する
ノード

6. ノードを途中に追加
追加するノードの前のノード、後ろのノードにポインタを追加
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7. ノードを末尾に追加
リストの末尾のノードに追加するノードのポインタを追加
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追加する
ノード

8. ノードの削除
1. 除きたいノードの前後のノード同⼠をつなぐ
8
取り除きたいノード

9. ノードの削除
2. 切り離したノードを削除する
9

10. リストのサーチ
リストの中に格納されているデータをサーチする⽅法は
リニアサーチである。
リニアサーチ
先頭（または末尾）から順にたどっていって、⽬的のデー
タを持つ要素があるかどうかを調べていく⽅法
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11. リストでのリニアサーチ
リストの中から9のデータを持つ要素を探す。
リストの前から順番に⾒ていく。
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1 3 5 9 8 6 2

12. ⾃⼰組織化探索とは？
⾃⼰組織化探索
サーチで⾒つかったデータを先頭に移動させる探索⽅法
リニアサーチでの探索処理が探索される
リストは⾃⼰組織化探索に適したデータ構造である
データを先頭に移動させるための計算オーダがO(1)なので
⾃⼰組織化探索が容易に実装できる
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13. リストでの⾃⼰組織化探索
“apple”の⽂字列が検索されたとき
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banana peach orange apple grape
apple banana peach orange grape
先頭へ

14. リストと配列の違い
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リスト
・動的にメモリを確保
・データを順番にたどる
・データの追加・削除が容易
・可変⻑である
配列
・最初にメモリを確保
・とびとびでデータに
アクセス可能
・⻑さが決まっている

15. リストまとめ
・データ構造の⼀種
・動的にメモリを確保・解放するので可変⻑
・データを順番にたどってアクセスする
・ポインタを使って前後の位置関係を把握
・ノードの追加・削除が容易
・⾃⼰組織化探索に向いている
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