PHPで実装される基本的なデータ構造
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//基本的なデータ構造
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//二分探索 (配列内の要素の検索)
functionbin_sch($array,$low,$high,$k){
if($low<=$high){
$mid=intval( ( $low+$high)/2);
if($array[$mid]==$k){
return$mid;
}elseif($k<$array[$mid]){
returnbin_sch($array , $low,$mid-1,$k);
}else{
returnbin_sch($array,$mid+1,$high,$k);
}
}
return-1;
}
/ / 逐次検索 (配列内の要素の検索)
functionseq_sch($array,$n,$k){
$array[$n]=$k;
for($i=0;$iif($array[$i]==$k){
break;
}
}
if($i<$n){
return$i;
}else{
return-1;
}
}
//線形テーブルの削除(配列で実装)
functiondelete_array_element($array,$i)
{
$len=count($array);
for($j=$i;$j< $len ;$j++){
$array[$j]=$array[$j+1];
}
array_pop($array);
return$array;
}
//バブルソート(配列ソート)
functionbubble_sort($array)
{
$count=count($array);
if($count
for($i=0;$i<$count;$i++){
for ( $j=$count-1;$j>$i;$j--){
if($array[$j]<$array[$j-1]){
$tmp=$array[$ j ];
$array[$j]=$array[$j-1];
$array[$j-1]=$tmp;
}
}
}
return$array;
}
//クイックソート (配列ソート)
functionquicksort($array){
if(count($array)<=1)return$array;
$key=$array[0];
$left_arr=array();
$ right_arr=array();
for($i=1;$i
$left_arr[]= $ array[$i];
else
$right_arr[]=$array[$i];
}
$left_arr=quicksort($left_arr);
$right_arr=quicksort($right_arr);
returnarray_merge($ left_arr ,array($key),$right_arr);
}

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AVL ツリーは、高速かつ効率的なデータ操作を保証するバランスのとれた二分探索ツリーです。バランスを達成するために、左回転と右回転の操作を実行し、バランスに反するサブツリーを調整します。 AVL ツリーは高さバランシングを利用して、ツリーの高さがノード数に対して常に小さくなるようにすることで、対数時間計算量 (O(logn)) の検索操作を実現し、大規模なデータ セットでもデータ構造の効率を維持します。

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基本的な最適化 正しい Python バージョンを使用します。一般に、新しいバージョンの Python の方がパフォーマンスが高く、より優れたメモリ管理と組み込みの最適化を提供します。適切なライブラリを選択する: コードを最初から作成するのではなく、専用のライブラリを使用することで時間を節約し、パフォーマンスを向上させることができます。ループの数を減らす: 可能であれば、ネストされたループの使用を避けてください。リスト内包表記とジェネレーター式を使用する方が、より効率的な方法です。データ構造の最適化では、適切なコンテナが選択されます。リストはランダム アクセスに適しており、辞書は高速なキーと値の検索に適しており、タプルは不変データに適しています。事前に割り当てられたメモリを使用する: 配列またはリストのサイズを事前に割り当てることで、メモリ割り当てと最適化のオーバーヘッドを削減できます。 Numpy と Pandas の活用: 科学技術計算とデータ分析には、Num
