Javaの選択ソートとは？アルゴリズムの流れ＋サンプルプログラムをご紹介

(１) バイナリ―サーチとは？Javaのサンプルプログラムを用いて解説
　(１-１) バイナリ―サーチのアルゴリズム
　(１-２) バイナリ―サーチの性能（処理回数）
　(１-３) バイナリ―サーチのサンプルプログラム

(１) バイナリ―サーチとは？Javaのサンプルプログラムを用いて解説

(１-１) バイナリ―サーチのアルゴリズム

（例）
上記処理の処理の流れを、次の配列で実際に確認します（テニス選手の名前です）。この配列はアルファベット順にソート済みです。

String[] name = {"Cilic","delPotro","Djokovic","Federer","Murray","Nadal","Nishikori","Thiem","Wawrinka","Zverev"};

この配列の中から錦織選手(Nishikori)を探す場合、探索範囲の下限(★lo)、上限(★hi)、中央(★mid)の動きはそれぞれ次のようになります。

（表）

（表補足）
・「x」⇒midの更新処理により探索範囲外となった領域
・「o, ★lo, ★mid, ★hi」⇒現在対象となっている探索領域

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(１-２) バイナリ―サーチの性能（処理回数）

バイナリーサーチは繰り返しの度に探索範囲が半分になります。上表でも、繰り返す毎に探索範囲のデータは10⇒5⇒2⇒1と半減していっています。

例えば256個のデータの場合は⓪256⇒①128⇒②64⇒③32⇒⑤16⇒⑥8⇒⑦4⇒⑧2⇒⑨1と８回の比較繰り返しが行われます。

これは次のようにlogの式で表現する事ができます。
$$ \log_2 256= 8 $$

つまり、N個のデータがある場合の比較回数は次のようになります。
$$ \log_2 N $$

ただし、前提として配列がソートされている必要があり、ソート自体にも処理時間がある程度掛かる事もあるため、このアルゴリズムを使う際は「ソート＋探索」の総合的な観点での評価が必要となります（例：探索を１回しかしないならソートの時間が無駄になってしまう）。

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(１-３) バイナリ―サーチのサンプルプログラム

（注意）
前提条件として探索対象の配列がキー情報でソートされていることが必要となります。

（サンプルプログラム）

public class IT0145_BinarySearch {
  public static void main(String[] args) {
    //探索対象の配列。探索するためにはここがソートされている必要あり。
    String[] name = {"Cilic","delPotro","Djokovic","Federer","Murray","Nadal","Nishikori","Thiem","Wawrinka","Zverev"};
    System.out.println("Serach Result : " + name[binarySearch(name,"Nishikori")] +" exists.");
  }
  static int binarySearch(String[] a, String key) {
    //lo = 比較範囲の下限のインデックス(初期値は0)
    int lo = 0;
    //hi = 比較範囲の上限のインデックス(初期値はa.length-1)
    int hi = a.length - 1;
    while(lo <= hi) {
      //midはloとhiの平均で求めます
      int mid = (lo + hi) / 2;
      //求めたい値(key)と最新の中央値(mid)の大小関係をcompareToで比較します
      int cmp = key.compareTo(a[mid]);
      System.out.println("Lo="+lo+"("+a[lo]+")"+" Hi="+hi+"("+a[hi]+")"+" Mid="+mid+"("+a[mid]+")"+" cmp="+cmp);
      //求めたい値(key) < 最新の中央値(mid)ならば
      if (cmp < 0) {
        //中央値(mid)より大きい部分には求めたい解は存在しないため
        //hiの値を(mid - 1)で更新する（＝探索範囲を半分に絞る）
        hi = mid - 1;
      }
      //求めたい値(key) > 最新の中央値(mid)ならば
      else if (cmp > 0) {
        //中央値(mid)より小さい部分には求めたい解は存在しないため
        //loの値を(mid + 1)で更新する（＝探索範囲を半分に絞る）
        lo = mid + 1;
      }
      //求めたい値(key) = 最新の中央値(mid)ならば
      else {
        //中央値＝解のため、midを解として返す
        return mid;
      }
    }
    return lo;
  }
}

（実行結果）
上記プログラムをeclipse上で実行した結果を次に示します。

（図１３１）

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