コンテナ (データ型)とテーブル (情報)

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コンテナ (データ型)とテーブル (情報)の違い

コンテナ (データ型) vs. テーブル (情報)

ンピュータプログラミングにおいて、コンテナとはオブジェクトの集まりを表現するデータ構造、抽象データ型またはクラスの総称である。コレクションとも言う。コンテナには複数の種類があり、それぞれ独自の方法でオブジェクトを組織的に格納する。 よく知られたものには、. HTMLを使ってウェブブラウザで描画したテーブルの例 テーブル（table）または表は、ビジュアルコミュニケーションの一形態であり、データを並べる手段である。テーブルはコミュニケーション、研究、データ解析など様々な分野で使われている。 印刷物、手書きのノート、コンピュータソフトウェア、建築装飾、交通標識など様々なところでテーブルを見つけることができる。テーブルについての正確な規定や用語は文脈によって異なる。さらに、テーブルの構造、柔軟性、記法、表現、用途も非常に多彩である。書籍や技術文書ではよく表番号と表タイトル付きの回り込みブロックとしてレイアウトされる。 テーブルは、階層型マトリックスの中にデータの集合の論理的構造をマッピングする視覚的情報伝達法の一種でもある。テーブル内のデータは離散的データの場合もあるし変数の場合もある。例えば、数表、真理値表、周期表、HTMLの表(table)などがある。しばしば、グラフなどとまとめられて「統計図表」という言われ方をすることがある。.

ハッシュテーブル

ハッシュテーブルの例（名前をキーとして電話番号を検索） ハッシュテーブル (hash table) は、キーと値の組（エントリと呼ぶ）を複数個格納し、キーに対応する値をすばやく参照するためのデータ構造。ハッシュ表ともいう。ハッシュテーブルは連想配列や集合の効率的な実装のうち1つである。.

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データ構造

データ構造（データこうぞう、data structure）は、計算機科学において、データの集まりをコンピュータの中で効果的に扱うため、一定の形式に系統立てて格納するときの形式のことである。 ソフトウェア開発において、データ構造についてどのような設計を行うかは、プログラム（アルゴリズム）の効率に大きく影響する。そのため、さまざまなデータ構造が考え出されている。 多くのプログラムの設計において、データ構造の選択は主要な問題である。これは大規模システムの構築において、実装の困難さや質、最終的なパフォーマンスはベストのデータ構造を選択したかどうかに大きく依存してきたという経験の結果である。多くの場合、データ構造が決まれば、利用するアルゴリズムは比較的自明に決まる。しかし場合によっては、順番が逆になる。つまり、与えられた仕事をこなす最適なアルゴリズムを使うために、そのアルゴリズムが前提としている特定のデータ構造が選択される。いずれにしても適切なデータ構造の選択は極めて重要である。 この洞察は、多くの定式化された設計手法やプログラミング言語において、データ構造がアルゴリズムよりもキーとなる構成要素となっていることに現れている。大半の言語は異なるアプリケーションにおいてデータ構造を安全に再利用できるよう、実装の詳細をインターフェイスの背後に隠蔽するような、モジュール化のしくみを備えている。C++やJavaといったオブジェクト指向プログラミング言語はクラスをこの目的に用いている。 データ構造は専門的なプログラミングにとって非常に重要なので、C++におけるSTLや、Java API、および.NET Frameworkのようなプログラミング言語の標準ライブラリや環境において多くのデータ構造がサポートされている。 データ構造が実装を表すのかインターフェースを表すのかについてはいくらか議論がある。どのように見えるかは相対的な問題なのかもしれない。データ構造は2つの関数の間にあるインターフェイスとして見ることもできるし、データ型に基づいて構成されたストレージにアクセスする方法を実装したものとして見ることもできる。.

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配列

この記事では、コンピュータ・プログラムにおいて配列（はいれつ、array）と呼ばれているデータ構造およびデータ型について説明する。計算科学方面ではベクトルという場合もある。また、リストも参照。一般に、添え字で個々の要素を区別する。.

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抽象データ型

抽象データ型（ちゅうしょうデータがた、abstract data type、ADT）とは、データ構造とそれを直接操作する手続きをまとめてデータ型の定義とすることでデータ抽象を実現する手法またはそのひとまとまりとして定義されたデータ型を言う。通常のデータ型であれば変数宣言で変数に束縛されるものは値であるが、抽象データ型の世界において値に相当するものはデータ構造とその操作のまとまりである。 抽象データ型を用いない場合、データ構造またはデータの操作手続きのアルゴリズムの変更を行うとソースコード中にその変更部分が散在してしまい規模によっては修正困難となるが、データとその操作がひとまとめに記載されることになる抽象データ型においては、型の定義における実装部分を変更するだけで修正が完了する。.

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