1. 計算機科学基礎講座
「計算量とメトリクス」
わんくま同盟茶藝部顧問
episthmh
episteme@wankuma.com
わんくま同盟 東京勉強会 #69

2. プログラムは
• 「使うひと目線」では
– 速い
– 小さい
… に越したことはないよね。
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3. アルゴリズムの性能を示す目安
• 「速さ」の指標
– 時間計算量 ： どんだけ時間を食うか
• 「小ささ」の指標
– 空間計算量 ： どんだけ記憶域を食うか
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4. O記法 (O-notation)
• ある計算/処理に要する時間/空間がTに比例
するとき、その時間/空間計算量を
O(T) と表記し、
｢計算量はTのオーダー」という。
大文字のオミクロン
※ いつも一定の計算量であるなら O(1)
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5. データ構造と計算量
• データ構造
– 可変長配列 : vector
– リスト : list
– 二分木 : set
– ハッシュ表 : unordered_set
それぞれの要素アクセス、挿入/削除、検
索に要する時間計算量は…
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6. データ構造と時間計算量
N番目の参照 要素の追加/削除 検索
可変長配列 Ο(1) Ο(N) Ο(N)
リスト Ο(N) Ο(1) Ο(N)
二分木 N/A Ο(logN) Ο(logN)
ハッシュ表 N/A Ο(1) Ο(1)
※ ただし、要素ひとつを格納するのに必要な領域は一般に
可変長配列 < リスト < 二分木 < ハッシュ表
なので、「時間と空間のトレードオフ」
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7. プログラムは
• 「作るひと目線」では
– 短い
– 単純
… に越したことはないよね。
「長いプログラムは間違っている」
「難しいプログラムは間違っている」
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8. 作るひと目線でのプログラムの複雑さ
• メトリクス : 「複雑さ/ややこしさ」の指標
– 行数 LOC(Lines Of Code)
– サイクロマティック複雑度
– ネストの深さ
– 分岐数/パス数
– etc
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9. サイクロマティック複雑度
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10. サイクロマティック複雑度
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25. コンポーネント間の結合
• 理解性
• テスト容易性
• 再利用性
を阻害する
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26. わんくま同盟 東京勉強会 #69

27. わんくま同盟 東京勉強会 #69

28. 60%
10%
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29. Thank you !
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