探索とは？──データの中から目的の値を見つけ出すためのアルゴリズム技法

はじめに

「データの中から欲しい情報を見つけたい」──それが**探索（Search）**の役割です。
小さな配列からの検索から、大量データベース、グラフ探索、ゲームAIまで、あらゆるアルゴリズムの基礎となるのが探索アルゴリズムです。
本記事では、代表的な探索手法の種類、特徴、計算量、使い分けのポイントまで、実例を交えてわかりやすく解説します。

基本情報・概要

探索とは、データ集合の中から特定の条件に合致する要素を見つけ出す処理です。
探索の効率は、アルゴリズムのパフォーマンスやユーザー体験を大きく左右します。

主な目的：

• 配列やリスト内の値を見つける
• 構造化データ（木・グラフ）内のノードを探索
• 条件に合致する要素を最小コストで発見

探索は「データの迷路から正しい道を探す技術」です。

比較・分類・特徴の表形式まとめ（任意）

適切な探索法の選択は、データの種類・構造・検索頻度によって決まります。

深掘り解説

✅ 線形探索（Linear Search）

const arr = [3, 7, 2, 9];
const target = 9;
const index = arr.findIndex(x => x === target); // => 3

• 単純だが O(n) と遅い
• ソート不要で、どんなデータにも使える汎用性

✅ 二分探索（Binary Search）

const arr = [1, 3, 5, 7, 9];
const target = 5;

let left = 0, right = arr.length - 1;
while (left <= right) {
  const mid = Math.floor((left + right) / 2);
  if (arr[mid] === target) return mid;
  if (arr[mid] < target) left = mid + 1;
  else right = mid - 1;
}

• 高速（O(log n)) だがソート済み配列が前提
• アプリの検索機能、ID管理などでよく使われる

✅ ハッシュ探索（Hash Search）

const map = new Map();
map.set("apple", 100);
console.log(map.get("apple")); // => 100

• 定数時間アクセス（平均）
• Key-value構造に最適
• 衝突管理とメモリ管理が必要

✅ DFS / BFS（グラフ探索）

• DFS（深さ優先探索）
  → 再帰・スタック、探索順は深く潜る
  → パス探索、ツリー構造の処理に適

• BFS（幅優先探索）
  → キュー使用、近い順に探索
  → 最短経路探索に強い（Dijkstraの基本）

function bfs(start) {
  const visited = new Set();
  const queue = [start];

  while (queue.length) {
    const node = queue.shift();
    if (visited.has(node)) continue;
    visited.add(node);
    // 処理…
    queue.push(...node.neighbors);
  }
}

応用・発展的な使い方

• Dijkstra法やA*などの最短経路アルゴリズム
• インデックス付きDBの内部構造（B木など）
• 全文検索やオートコンプリートのトライ木検索
• 近似探索（Nearest Neighbor）や正規表現探索

探索は**“データの大海原に、いかにして目標を見つけるか”という設計そのもの**です。

よくある誤解と注意点（任意）

• データがソートされていないのに二分探索を使ってしまう
• ハッシュのキー衝突や不適切なハッシュ関数
• 再帰DFSでスタックオーバーフローする設計
• 探索順序に依存したロジック設計で非決定的な動作を生む

探索は簡単そうで、スケーラビリティや制御性で差がつく分野です。

まとめ

探索アルゴリズムは、大量のデータから目的の値や構造を効率よく見つけ出すための必須技術です。
線形、二分、ハッシュ、構造探索などそれぞれに特性があり、データ構造や検索頻度に合わせた選択がパフォーマンスの鍵となります。
単なる検索処理を超え、最短経路・候補提案・構造解析など複雑な処理にも応用される探索技術の理解は、開発者の武器になります。