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かも知れない。 位置1～4の中央の位置は、1 + (4 - 1) / 2 = 2 位置2のデータは3なので「N」、位置1も「n」とわかる。目的のデータは位置3～4にあるかも知れない。 位置3～4の中央の位置は、3 + (4 - 3) / 2 = 3 位置3のデータは5なので「N」。もし
想配列や集合その他の抽象データ型を実装する最も効率のよいデータ構造の1つである。 二分探索木上の大半の操作にかかるコストは木の高さに比例するので木の高さは低く保つのが望ましい。通常の二分探索木の主要な欠点は、キーが辞書順に挿入されるような普通の状況で木の高さが大きくなってしまうということである。結
search tree）は、トライ木の各ノードを二分探索木として表現したデータ構造である。各ノードは文字列中の文字と以下の三つの子ノードを持つ。 その文字の代わりに、より小さな文字を指す左ノード その文字の代わりに、より大きな文字を指す右ノード その文字の次の文字を指す中央ノード
探索木とは、計算機科学において特定のキーを特定するために使用される木構造である。その木構造が探索木として機能するために、あるノードのキーは、そのノードの左の子ノードのキーよりは常に大きく、逆に右の子ノードのキーよりは常に小さい性質が必要である。 探索木はその木
モンテカルロ木探索（モンテカルロきたんさく、英: Monte Carlo tree search、略称MCTS）とは、モンテカルロ法を使った木の探索の事。決定過程に対する、ヒューリスティクス（＝途中で不要な探索をやめ、ある程度の高確率で良い手を導ける）な探索アルゴリズムである。 モンテカルロ木
(1)さがしもとめること。
二分木（にぶんぎ）は、データ構造の1つである。二進木（にしんぎ）やバイナリツリー（英: binary tree）とも呼ばれ、根付き木構造の中で、全てのノード（節点 node）が持つ子の数が高々2であるものをいう。典型的には2つの子はそれぞれ「左」「右」と呼ばれる。 たとえば、二分探索や二分ヒープを実装するために使われる。
探索コスト（たんさくコスト、英: search cost）は取引コストやスイッチング・コストの一種で、情報収集や代案探索にかかる費用を意味する。 完全合理的な消費者であれば、効用を最大化するために、限界費用が限界便益を上回るまで、より良い商品やサービスを求めて探索
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