利点・欠点・適用場面の詳細比較
| アルゴリズム | 利点 | 欠点 | 適用場面 |
|---|---|---|---|
| バブルソート |
• 実装が非常に簡単 • 安定ソート • インプレースソート |
• 計算量が悪い O(n²) • 大規模データで非実用的 • 交換回数が多い |
• 教育目的 • 極小規模データ • ほぼ整列済みデータ |
| クイックソート |
• 平均的に高速 • インプレースソート • キャッシュ効率が良い |
• 最悪計算量 O(n²) • 不安定ソート • 再帰でスタック使用 |
• 汎用的な用途 • ランダムデータ • 速度重視の場面 |
| マージソート |
• 最悪でも O(n log n) • 安定ソート • 並列化しやすい |
• 追加メモリ O(n) • 小規模データで遅い • ランダムアクセス多 |
• 安定性が必要 • 外部ソート • 並列処理環境 |
| ヒープソート |
• 最悪でも O(n log n) • インプレースソート • 追加メモリ不要 |
• 不安定ソート • キャッシュ効率悪い • 実装がやや複雑 |
• メモリ制約環境 • 最悪計算量保証 • 組み込みシステム |
| ティムソート |
• 適応的アルゴリズム • 最悪でも O(n log n) • 部分整列に強い |
• 実装が複雑 • 追加メモリ必要 • オーバーヘッド有 |
• 実世界のデータ • 標準ライブラリ • 汎用的な用途 |
| 基数ソート |
• 線形時間 O(nk) • 非比較ソート • 大規模データで高速 |
• 整数限定 • 追加メモリ必要 • キー長に依存 |
• 整数ソート • 固定長文字列 • 大規模データ |
💡 アルゴリズム選択は、データ特性・制約条件・要求性能のバランスが重要