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14 関係: 小比類巻かほる、二分木、データ構造、アルゴリズム、グラフ理論、系図、道 (グラフ理論)、閉路、連結グラフ、橋、次数 (グラフ理論)、木構造 (データ構造)、有向非巡回グラフ、数学。
小比類巻かほる
小比類巻 かほる（こひるいまき かほる）は、女性ミュージシャンである。生年月日及び出身地は非公表。.
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二分木
二分木（binary tree; 二進木、バイナリツリー）は、データ構造の1つである。根付き木構造の中で、あるノード（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。 簡単な二分木。大きさ9、深さ3、根は値2を持つ 以後、括弧の中は英語表記。.
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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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アルゴリズム
フローチャートはアルゴリズムの視覚的表現としてよく使われる。これはランプがつかない時のフローチャート。 アルゴリズム（algorithm ）とは、数学、コンピューティング、言語学、あるいは関連する分野において、問題を解くための手順を定式化した形で表現したものを言う。算法と訳されることもある。 「問題」はその「解」を持っているが、アルゴリズムは正しくその解を得るための具体的手順および根拠を与える。さらに多くの場合において効率性が重要となる。 コンピュータにアルゴリズムをソフトウェア的に実装するものがコンピュータプログラムである。人間より速く大量に計算ができるのがコンピュータの強みであるが、その計算が正しく効率的であるためには、正しく効率的なアルゴリズムに基づいたものでなければならない。.
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グラフ理論
ラフ理論（グラフりろん、graph theory）は、ノード（節点・頂点）の集合とエッジ（枝・辺）の集合で構成されるグラフに関する数学の理論である。グラフ (データ構造) などの応用がある。.
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系図
系図（けいず）は、ある一族の代々の系統を書き表した図表。系譜（けいふ）ともいうが、系譜と言った場合は血縁関係のみならず、学芸の師匠から弟子への師承関係を表した図表をいう場合も多い。特定の家の家督相続の継承の系統（家系）を記した系図は家系図（かけいず）、家譜（かふ）ともいう。.
道 (グラフ理論)
有向閉道の例。矢印がなければ単なる閉道である。青い頂点は2度通るので、単純な閉道（すなわち閉路）ではない。 グラフ理論において、グラフの道（みち）またはパス（path）は、頂点の列であり、各頂点とその次の頂点との間に辺が存在する。道は無限の場合もあるが、有限な道には常に始点と終点がある。始点と終点をまとめて端子頂点 (terminal vertices) と呼び、道上の他の頂点を内部頂点 (internal vertices) と呼ぶ。閉道は始点と終点が同じ頂点となっている道である。なお、閉道においてどの頂点を始点とするかは任意である。 道と閉道はグラフ理論の基本的概念であり、グラフ理論の書籍では必ず導入部分で説明されている。例えば、Bondy and Murty (1976)、Gibbons (1985)、Diestel (2005)、Korte et al.
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閉路
有向閉路の例。青い頂点を2度通るので単純閉路ではない。 閉路（へいろ、cycle, circuit, closed walk）あるいは閉道（へいどう、closed path）とは、始点と終点が同じ路のこと。すなわち、出発点に戻るような辿り方のことである。グラフ理論や位相幾何学において用いられる。 単純閉路（たんじゅんへいろ、simple cycle）とは、自分自身と交差していない閉路のこと。グラフの単純閉路であればいかなる頂点も一度しか現れない。 閉路ならば同じところを行ったり来たりして辿ってもよく、同じところを繰り返し通らない閉路のことを閉道という。 n個の相異なる頂点vi（i.
連結グラフ
連結グラフ（れんけつグラフ, connected graph）は、グラフ上の任意の2頂点間に道が存在するグラフのことである。連結でないグラフを非連結グラフ (disconnected graph) と呼ぶ。極大で連結な部分グラフは、連結成分 (connected component) という。.
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橋
橋（はし）、橋梁（きょうりょう）とは、地面または水面よりも高い場所に設けられた道である。.
次数 (グラフ理論)
各頂点に次数を記したグラフ グラフ理論における次数（じすう、degree, valency）は、グラフの頂点に接合する辺の数を意味し、ループであれば2回カウントされる。頂点 v の次数を \deg(v) と表記する。グラフ G の最大次数を Δ(G) と表記し、その中の頂点群の最大次数を意味する。また、グラフの最小次数は δ(G) と表記し、その中の頂点群の最小次数を意味する。右のグラフでは、最大次数は3、最小次数は0である。正則グラフでは全頂点の次数が等しく、その次数をグラフの次数と呼ぶこともある。 有向グラフでは、頂点に入ってくる辺数を入次数 (indegree)、頂点から出て行く辺数を出次数 (outdegree) と呼ぶ。.
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木構造 (データ構造)
親子構造 木構造（きこうぞう）とは、グラフ理論の木の構造をしたデータ構造のこと。.
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有向非巡回グラフ
有向非巡回グラフ、有向非循環グラフ、有向無閉路グラフ（ゆうこうひじゅんかいグラフ、Directed acyclic graph, DAG）とは、グラフ理論における閉路のない有向グラフの事。有向グラフは頂点と有向辺（方向を示す矢印付きの辺）からなり、辺は頂点同士をつなぐが、ある頂点 v から出発し、辺をたどり、頂点 v に戻ってこないのが有向非巡回グラフである。 有向非巡回グラフは様々な情報をモデル化するのに使われる。有向非巡回グラフにおける到達可能性は半順序を構成し、全ての有限半順序は到達可能性を利用し有向非巡回グラフで表現可能である。順序づけする必要があるタスクの集合は、あるタスクが他のタスクよりも前に行う必要があるという制約により、頂点をタスク、辺を制約条件で表現すると有向非巡回グラフで表現できる。トポロジカルソートを使うと、妥当な順序を手に入れることが出来る。加えて、有向非巡回グラフは一部が重なるシーケンスの集合を表現する際の空間効率の良い表現として利用できる。また、有向非巡回グラフはイベント間の因果関係を表現することにも使える。さらに、有向非巡回グラフはデータの流れが一定方向のネットワークを表現することにも使える。 無向グラフにおける対応する概念は森で、森は閉路のない無向グラフである。森から方向を選ぶと polytree と呼ばれる特殊な有向非巡回グラフを作ることが出来る。しかしながら、無向非巡回グラフ（森）に方向付けする方法では作れない有向非巡回グラフがあり、全ての無向グラフは acyclic orientation があるため、辺に方向付けると有向非巡回グラフになる。この理由から、directed acyclic graph と呼ぶよりも acyclic directed graph と呼ぶ方が正確である。 なお、有向非巡回グラフをプロトコルとした仮想通貨に、BYTEBALL、IOTAがある。.
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数学
数学（すうがく、μαθηματικά, mathematica, math）は、量（数）、構造、空間、変化について研究する学問である。数学の範囲と定義については、数学者や哲学者の間で様々な見解がある。.
