線形探索 Linear Search
配列を先頭から1つずつ調べ、目的の値 target と一致した時点でその位置（1始まり）を結果に記録します。見つからなければ -1 のままです。
ここでは「結果が未確定（-1）の間だけ繰り返す」while ループで、最初に一致した位置で探索を打ち切ります。整列されていない配列でも使えるのが利点です。
▶📖 記号の読み方（はじめての人はここを確認）
←代入（右の値を左の箱に入れる）。例: 合計 ← 0
=等しいか比べる（代入ではない）
≠等しくない（≠ は != と書いてもOK）
≤ / ≥以下 / 以上（<= / >= でもOK）
×かけ算（* でもOK）
÷わり算。答えの小数は捨てる（例: 7÷2=3）。/ でもOK
%わり算の余り（例: 7%2=1）
要素数(配列)配列の箱の数。2次元では 行数()・列数()
▲i / ▲j配列の下の三角は「いまコードが見ている位置」
algorithm.pseudo擬似言語 / IPA形式
1整数型の配列: data2整数型: i, target, 結果3i ← 14結果 ← -15while (i ≤ 要素数(data) and 結果 = -1)6 if (data[i] = target)7 結果 ← i8 endif9 i ← i + 110endwhile
▶ 実行を開始します
配列の可視化
箱の番号（添字）は 1 から始まります▶ 整数型の配列: data
実行を開始します
data
8
[1]
3
[2]
9
[3]
1
[4]
6
[5]
4
[6]
7
[7]
2
[8]
← よこにスクロールできます →
まだ見ていないいま見ている数字を書きかえた完了
マスの下の ▲i は「いまコードが見ている位置」・ 棒の高さは数の大きさ
くらべた回数
0
書きかえた回数
0
読んだ回数
0
変数の状態（いまの値）
i=—
位置（カウンタ）
target=6
探す値
結果=—
見つかった位置（無ければ-1）
1 / 21
速度
理解度チェック
解答すると、そのアルゴリズムが実際に動く様子を再生して確認できます。
確認問題 1
要素数 n の配列を線形探索するとき、目的の値が存在しない場合の比較回数はおよそ何回か。
▶📊 計算量（速さの目安）— くわしく知りたい人向け
「計算量」は、データが増えたときに手間（時間）がどれくらい増えるかの目安です。n はデータの個数。記号の意味は各カードの下に書いてあります。
最良（いちばん速い場合）
O(1)
データが増えても一定（最速）
平均（ふつう）
O(n)
データの数に比例して増える（ふつう）
最悪（いちばん遅い場合）
O(n)
データの数に比例して増える（ふつう）
使う追加メモリ（空間）
O(1)
データが増えても一定（最速）