線形探索とは？仕組み・メリット・使いどころを初心者にもわかりやすく解説【基本アルゴリズム】
エバープレイ編集部検索アルゴリズムの中で最も単純で理解しやすいのが 線形探索（Linear Search） です。
配列やリストのデータを「最初から順番に」探していく方法で、プログラミング初心者が必ず最初に学ぶ基本的な探索手法です。
この記事では、線形探索とは何か、どうやって動くのか、どんな場面で使われるのかをわかりやすく解説します。
◆ 線形探索とは？
線形探索とは、
データを先頭から順番にチェックして、目的の値を探すアルゴリズム
のことです。
イメージ：
本棚にある本を左から順番に1冊ずつ確認して、探している本を見つける方法に似ています。
◆ 線形探索の仕組み
線形探索の動作は非常にシンプルです。
- リストの先頭から1つずつ要素を確認
- 探している値と一致したら終了
- 最後まで見つからなければ「存在しない」と判断
例（探したい数字：5）
[2, 8, 5, 7]
↑
2 → 違う
8 → 違う
5 → 一致！（ここで終了）
どんなデータでも「順番に探すだけ」なので初心者でも理解しやすい探索方法です。
◆ 線形探索の計算量（時間の目安）
線形探索の計算量は O(n) です。
- 最悪の場合：リストの最後まで探す
- 平均：データの半分を見る
- 良い場合：先頭で見つかる
データ量が増えると探索時間も直線的に増えるため、大規模データの検索には向いていません。
◆ 線形探索のメリット
● 1. 実装が簡単
ループを使うだけで書けるので、初心者に最適。
● 2. ソート（並び替え）が不要
データが並んでいる／並んでいないに関係なく使える。
● 3. どんなデータ構造でも使える
配列、リスト、文字列…など。
● 4. データが少量なら十分高速
小規模データではアルゴリズムの複雑さよりもシンプルさが重要。
◆ 線形探索のデメリット
● 1. 大量データだと遅い
要素を1つずつ確認するため、データ量が増えるほど非効率。
● 2. 毎回最初から探索
キャッシュの利用など高度な最適化がしにくい。
◆ 線形探索はどんな場面で使われる？
- 小規模なリストの検索
- めったに検索しないデータ構造
- データが未ソート（並んでいない）
- シンプルな処理で十分な場合
- 学習用アルゴリズムとしての利用
特に「データが少ない」「実装を簡単にしたい」という場合に便利です。
◆ 他の検索アルゴリズムとの比較
| アルゴリズム | 計算量 | 必要条件 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| 線形探索 | O(n) | なし | 最も単純、遅いが柔軟 |
| 二分探索 | O(log n) | データがソート済み | 高速 |
| ハッシュ探索 | O(1) | ハッシュ化可能 | 高速だがメモリ消費あり |
線形探索は 「何も条件がないときに使える」万能な基本手法 と言えます。
◆ 線形探索のコード例（イメージ）
Python例
def linear_search(lst, target):
for i, value in enumerate(lst):
if value == target:
return i
return -1
◆ まとめ：線形探索は最も基本で汎用的な探索アルゴリズム
線形探索は、
- データを先頭から順番に探す
- 実装が簡単で、データ構造を選ばない
- 小規模データなら十分高速
- ただし大量データには不向き
という特徴を持ち、プログラミング学習や実務の両方で基礎になるアルゴリズムです。
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