アルゴリズム

[C言語] 横形探索アルゴリズムの実装と応用

2025-04-15更新日: 2025-04-15

横形探索アルゴリズムは、データ構造内の要素を横方向に探索する手法です。

C言語での実装では、主に配列や2次元配列を用いて行われます。

例えば、2次元配列を行ごとに探索する場合、外側のループで行を、内側のループで列を走査します。

この方法は、特定の条件に合致する要素を見つける際に有効です。

応用例としては、ゲームの盤面の解析や画像処理におけるピクセルの操作などが挙げられます。

効率的なデータ処理が求められる場面で活用されます。

目次から探す

横形探索アルゴリズムとは
C言語での横形探索アルゴリズムの実装
横形探索アルゴリズムの応用例
横形探索の最適化手法
まとめ

横形探索アルゴリズムとは

横形探索アルゴリズムは、データ構造の横方向にデータを探索する手法です。

特に2次元配列や行列のようなデータ構造において、行ごとにデータを処理する際に用いられます。

このアルゴリズムは、特定の条件に合致するデータを効率的に見つけるために設計されています。

横形探索の基本

横形探索では、データ構造の各行を順番に処理します。

例えば、2次元配列の場合、外側のループで行を選択し、内側のループでその行の各要素を処理します。

以下は、C言語での基本的な横形探索の例です。

#include <stdio.h>
int main() {
    // 2次元配列の定義
    int matrix[3][3] = {
        {1, 2, 3},
        {4, 5, 6},
        {7, 8, 9}
    };
    // 横形探索の実装
    for (int i = 0; i < 3; i++) { // 行を選択
        for (int j = 0; j < 3; j++) { // 行内の各要素を処理
            printf("%d ", matrix[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
    return 0;
}

1 2 3 
4 5 6 
7 8 9

この例では、3×3の行列を横方向に探索し、各要素を出力しています。

行ごとに処理を行うため、データの行単位での操作が容易になります。

縦形探索との違い

横形探索と縦形探索は、データの探索方向が異なります。

以下の表にその違いを示します。

探索方法	探索方向	主な用途
横形探索	行方向	行単位のデータ処理
縦形探索	列方向	列単位のデータ処理

横形探索は行ごとにデータを処理するため、行単位での集計や分析に適しています。

一方、縦形探索は列ごとにデータを処理するため、列単位での集計や分析に適しています。

横形探索が有効な場面

横形探索は、以下のような場面で有効です。

行単位のデータ集計: 行ごとにデータを集計する場合、横形探索が適しています。
行ごとの条件判定: 各行に対して特定の条件を判定する場合、横形探索を用いると効率的です。
行ごとのデータ変換: 行ごとにデータを変換する処理を行う際に、横形探索が役立ちます。

これらの場面では、横形探索を用いることで、データの処理を効率的に行うことができます。

C言語での横形探索アルゴリズムの実装

C言語で横形探索アルゴリズムを実装する際には、配列やポインタを用いて効率的にデータを処理することが重要です。

以下では、基本的な実装からポインタを用いた効率的な実装までを解説します。

配列を用いた基本的な実装

配列を用いた横形探索の基本的な実装では、2次元配列を行ごとに処理します。

以下にその例を示します。

#include <stdio.h>
int main() {
    // 2次元配列の定義
    int matrix[3][3] = {
        {1, 2, 3},
        {4, 5, 6},
        {7, 8, 9}
    };
    // 横形探索の実装
    for (int i = 0; i < 3; i++) { // 行を選択
        for (int j = 0; j < 3; j++) { // 行内の各要素を処理
            printf("%d ", matrix[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
    return 0;
}

このコードでは、3×3の行列を横方向に探索し、各要素を出力しています。

行ごとに処理を行うため、データの行単位での操作が容易になります。

2次元配列での横形探索

2次元配列を用いた横形探索では、配列の各行を順番に処理します。

以下の例では、行ごとに要素を合計する処理を行っています。

#include <stdio.h>
int main() {
    // 2次元配列の定義
    int matrix[3][3] = {
        {1, 2, 3},
        {4, 5, 6},
        {7, 8, 9}
    };
    // 各行の合計を計算
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
        int sum = 0;
        for (int j = 0; j < 3; j++) {
            sum += matrix[i][j];
        }
        printf("Row %d sum: %d\n", i, sum);
    }
    return 0;
}

Row 0 sum: 6
Row 1 sum: 15
Row 2 sum: 24

この例では、各行の要素を合計し、その結果を出力しています。

ポインタを使った効率的な実装

ポインタを用いることで、配列の要素に直接アクセスし、効率的にデータを処理することができます。

以下にポインタを用いた横形探索の例を示します。

#include <stdio.h>
int main() {
    // 2次元配列の定義
    int matrix[3][3] = {
        {1, 2, 3},
        {4, 5, 6},
        {7, 8, 9}
    };
    // ポインタを用いた横形探索
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
        int *row = matrix[i]; // 行の先頭ポインタを取得
        for (int j = 0; j < 3; j++) {
            printf("%d ", *(row + j)); // ポインタを用いて要素にアクセス
        }
        printf("\n");
    }
    return 0;
}

このコードでは、各行の先頭アドレスをポインタとして取得し、ポインタ演算を用いて要素にアクセスしています。

これにより、配列の要素に効率的にアクセスできます。

完成したプログラム

以下に、横形探索を行い、各行の最大値を求めるプログラムを示します。

#include <stdio.h>
int main() {
    // 2次元配列の定義
    int matrix[3][3] = {
        {1, 2, 3},
        {4, 5, 6},
        {7, 8, 9}
    };
    // 各行の最大値を求める
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
        int max = matrix[i][0];
        for (int j = 1; j < 3; j++) {
            if (matrix[i][j] > max) {
                max = matrix[i][j];
            }
        }
        printf("Row %d max: %d\n", i, max);
    }
    return 0;
}