data structure
発音
/ˌdeɪtə ˈstrʌktʃər/
data STRUCture
💡 「データ」は英語では『デイタ』または『ダータ』のように発音されます。『structure』は『ストラクチャー』ではなく、『ストラックチャー』に近い音です。特に『STRUC』の部分に強勢を置きます。
使用情報
構成単語
意味
コンピューター上でデータを効率的に保存、整理、操作するために特定の方式で構成されたデータの集合体。
"A particular way of organizing and storing data in a computer so that it can be accessed and used efficiently by algorithms."
💡 ニュアンス・使い方
このフレーズは、主にコンピューターサイエンス、プログラミング、ソフトウェア開発といった専門分野で使われます。例えば、大量のデータを扱う際に、どのようにデータを並べれば検索が速くなるか、追加・削除が簡単になるかなどを考えるときに「データ構造」という概念が登場します。 **どんな場面で使うか**: プログラミングの設計、アルゴリズムの議論、技術文書の作成、コンピュータサイエンスの授業などで頻繁に用いられます。 **どんな気持ちを表すか**: 特定の技術的な概念を客観的に説明する際に用いるため、感情的なニュアンスはほとんどありません。 **フォーマル度**: 非常にフォーマルで、専門的な文脈に限定されます。日常会話で使われることはまずありません。 **ネイティブがどう感じるか**: IT分野の専門家や学生にとっては基本的な用語であり、日常的に使う表現ですが、一般の人にとっては専門用語として認識されます。
例文
Understanding various data structures like arrays and linked lists is fundamental for any programmer.
配列や連結リストのような様々なデータ構造を理解することは、あらゆるプログラマーにとって不可欠です。
The choice of data structure significantly impacts the performance of an algorithm.
データ構造の選択は、アルゴリズムの性能に大きく影響します。
We need to design an efficient data structure for handling large volumes of user data.
大量のユーザーデータを扱うための効率的なデータ構造を設計する必要があります。
Could you explain the difference between a stack and a queue data structure?
スタックとキューのデータ構造の違いを説明していただけますか？
Hash tables are a common data structure used for fast data retrieval.
ハッシュテーブルは、高速なデータ検索によく使われるデータ構造です。
Learning about trees and graphs is a crucial part of studying data structures.
ツリーやグラフについて学ぶことは、データ構造を研究する上で重要な部分です。
The instructor emphasized the importance of choosing the right data structure for the problem.
講師は、問題に適したデータ構造を選ぶことの重要性を強調しました。
Modern programming languages often provide built-in data structures for common use cases.
現代のプログラミング言語は、一般的なユースケースのために組み込みのデータ構造を提供していることが多いです。
Optimization techniques frequently involve manipulating or choosing appropriate data structures.
最適化のテクニックは、しばしば適切なデータ構造を操作または選択することを含みます。
Students are required to implement several basic data structures as part of the course.
学生はコースの一部として、いくつかの基本的なデータ構造を実装する必要があります。
類似表現との違い
データ構造はデータの『格納方法』を指すのに対し、アルゴリズムはデータを使って問題を解決するための『手順や計算方法』を指します。両者は密接に関連しており、効率的なアルゴリズムは適切なデータ構造に依存します。
データモデルは、特定のデータシステムにおけるデータの論理的な構造や関係を記述する抽象的な概念です。データ構造よりも広範で、データがどのように表現され、相互作用するかを定義します。
データベースは、データ構造の概念を利用して大量のデータを組織的に蓄積・管理するシステム全体を指します。データ構造はデータベースを構成する要素の一つであり、より基礎的な概念です。
学習のコツ
- 💡ITやプログラミングを学ぶ上で最も基本的な概念の一つです。種類（配列、リスト、ツリーなど）とそれぞれの特徴をセットで覚えると理解が深まります。
- 💡『data structure』は、通常、複数形『data structures』としても頻繁に使われます。文脈によって単数か複数かを意識しましょう。
- 💡単独で覚えるだけでなく、関連するアルゴリズムと組み合わせて学習すると、より実践的な知識として定着します。
対話例
IT企業でのプロジェクト会議
A:
For handling the user session data, what kind of data structure are you considering?
ユーザーのセッションデータを扱うために、どのようなデータ構造を検討していますか？
B:
I'm thinking of using a hash table for quick lookups, combined with a linked list for chronological access.
高速検索のためにハッシュテーブルを、時系列アクセスには連結リストを組み合わせることを考えています。
大学のコンピュータサイエンスの授業で学生が質問
A:
Professor, could you elaborate on why a balanced tree is often preferred over a simple binary tree in practical applications?
先生、なぜ実用的なアプリケーションでは、単純な二分木よりも平衡木が好まれることが多いのでしょうか？
B:
Certainly. A balanced tree, while more complex as a data structure, guarantees logarithmic time complexity for most operations, preventing worst-case scenarios that can occur with simple binary trees.
もちろんです。平衡木はデータ構造としてはより複雑ですが、ほとんどの操作で対数時間計算量を保証し、単純な二分木で発生しうる最悪のシナリオを防ぐことができます。
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