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
b コードの使用頻度順に格納した探索表
c コードから一意に決まる場所に格納した探索表
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
正解の根拠は、探索手法の平均計算量の特性に基づいています。
a の「コード順に格納した探索表」では、データがソートされているため、二分探索が最も効率的であり、平均計算量は O(log n) です。
b の「コードの使用頻度順に格納した探索表」では、使用頻度の高いデータが先頭付近に配置されるため、線形探索（平均計算量 O(n)）が適切ですが、頻度順に格納するという特性から、より効率的な探索が期待できる場合もあります。しかし、選択肢の組合せを考慮すると、ここで最も効率的なのは頻度順の利点を活かせる線形探索となります。
c の「コードから一意に決まる場所に格納した探索表」は、ハッシュ表探索の特性であり、平均計算量は O(1) と非常に高速です。
アの組合せ「a=二分探索, b=線形探索, c=ハッシュ表探索」は、それぞれの探索表の格納方法における最も効率的な探索手法と合致しており、平均計算量が最も小さい組み合わせとなります。
イは、bでハッシュ表探索としており、使用頻度順に格納された探索表に対してハッシュ表探索を適用するのは、その特性を活かせないため不適切です。
ウは、aで線形探索、bで二分探索としており、コード順に格納された探索表に対して線形探索を行うのは非効率であり、使用頻度順に格納された探索表に二分探索を適用するのも最適ではありません。
エは、aで線形探索、cで二分探索としており、aとcの探索手法の組合せが誤っています。
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