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深さ優先探索と幅優先探索

2分探索木の説明で、深さ優先探索、幅優先探索の話をしたので、補足説明。

幅優先探索(breadth-first search)は、待ち行列を使って実装可能なことを示すサンプルコード。待ち行列は授業で説明したFIFOでは、データ件数0になる際の処理を手抜きで説明しているため、C++ の deque で記述。

深さ優先探索(deep-first search)は、スタックを使って実装可能なことを示すために、あえて再帰呼び出しを使わずに記述してみた。

#include <deque>
#include <algorithm>

int main() {
   std::deque<struct Tree*> deq ;
   struct Tree* p ;
   // 幅優先探索(FIFOを使って)
   deq.push_front( top ) ;
   while( !deq.empty() ) {
      // 待ち行列の最初を取り出す
      p = deq.front() ;
      deq.pop_front() ;
      if ( p != NULL ) {
         printf( "%d\n" , p->data ) ;
         // 待ち行列に枝葉を追加
         deq.push_back( p->left ) ;
         deq.push_back( p->right ) ;
      }
   }
   // 深さ優先探索(再帰呼び出しを使わずstack/LIFOで実装)
   p = top ;
   for( ;; ) {
      // 分岐をpushしながら左下にまっしぐら
      while( p != NULL ) {
         deq.push_front( p ) ;
         p = p->left ;
      }
      if ( deq.empty() )
         break ;
      // pushしておいた分岐点をpopして繰り返し
      p = deq.front() ;
      deq.pop_front() ;
      printf( "%d\n" , p->data ) ;
      p = p->right ;
   }
   return 0 ;
}

2分探索木

配列やリスト構造のデータの中から、目的となるデータを探す場合、配列であれば2分探索法が用いられる。これにより、配列の中からデータを探す処理は、O(log N)となる。(ただし事前にデータが昇順に並んでいる必要あり)

// 2分探索法
int array[ 8 ] = { 11, 13 , 27, 38, 42, 64, 72 , 81 } ;

int bin_search( int a[] , int key , int L , int R ) {
   // Lは、範囲の左端
   // Rは、範囲の右端+1 (注意!!)
   while( R > L ) {
      int m = (L + R) / 2 ;
      if ( a[m] == key )
         return key ;
      else if ( a[m] > key )
         R = m ;
      else
         L = m + 1 ;
   }
   return -1 ; // 見つからなかった
}

void main() {
   printf( "%d¥n" , bin_search( array , 0 , 8 ) ) ;
}

一方、リスト構造ではデータ列の真ん中のデータを取り出すには、先頭からアクセスするしかないのでO(N)の処理時間がかかり、極めて効率が悪い。リスト構造のようにデータの追加が簡単な特徴をもったまま、もっとデータを高速に探すことはできないものか?

2分探索木

ここで、データを探すための効率の良い方法として、2分探索木(2分木)がある。以下の木のデータでは、分離する部分に1つのデータと、左の枝(下図赤)と右の枝(下図青)がある。

この枝の特徴は何だろうか?この枝では、中央のデータ例えば42の左の枝には、42未満の数字の枝葉が繋がっている。同じように、右の枝には、42より大きな数字の枝葉が繋がっている。この構造であれば、64を探したいなら、42より大きい→右の枝、72より小さい→左の枝、64が見つかった…と、いう風にデータを探すことができる。

特徴としては、1回の比較毎にデータ件数は、(N-1)/2件に減っていく。よって、この方法であれば、O(log N)での検索が可能となる。これを2分探索木とよぶ。

このデータ構造をプログラムで書いてみよう。

struct Tree {
   struct Tree* left ;
   int          data ;
   struct Tree* right ;
} ;

// 2分木を作る補助関数
struct Tree* tcons( struct Tree* L ,
                    int          d ,
                    struct Tree* R ) {
   struct Tree* n = (struct Tree*)malloc(
                       sizeof( struct Tree ) ) ;
   if ( n != NULL ) { /* (A) */
      n->left = L ;
      n->data = d ;
      n->right = R ;
   }
   return n ;
}

// 2分探索木よりデータを探す
int tree_search( struct List* p , int key ) {
   while( p != NULL ) {
      if ( p->data == key )
         return key ;
      else if ( p->data > key )
         p = p->left ;
      else
         p = p->right ;
   }
   return -1 ; // 見つからなかった
}
struct Tree* top = NULL ;

void main() {
   // 木構造をtcons()を使って直接生成 (B)
   top = tcons( tcons( tcons( NULL , 13 , NULL ) ,
                       27 ,
                       tcons( NULL , 38 , NULL ) ) ,
                42 ,
                tcons( tcons( NULL , 64 , NULL ) ,
                       72 ,
                       tcons( NULL , 81 , NULL ) ) ) ;
   printf( "%d¥n" , tree_search( top , 64 ) ) ;
}

この方式の注目すべき点は、struct Tree {…} で宣言しているデータ構造は、2つのポインタと1つのデータを持つという点では、双方向リストとまるっきり同じである。データ構造の特徴の使い方が違うだけである。

理解度確認

  • 上記プログラム中の、補助関数tcons() の(A)の部分 “if ( n != NULL )…” の判定が必要な理由を答えよ。
  • 同じくmain() の (B) の部分 “top = tcons(…)” において、末端部に NULL を入れる理由を答えよ。

2分木に対する処理

2分探索木に対する簡単な処理を記述してみよう。

// データを探す
int search( struct Tree* p , int key ) {
   // 見つかったらその値、見つからないと-1
   while( p != NULL ) {
      if ( p->data == key )
         return key ;
      else if ( p->data > key )
         p = p->left ;
      else
         p = p->right ;
   }
   return -1 ;
}
// データを全表示
void print( struct Tree* p ) {
   if ( p != NULL ) {
      print( p->left ) ;
      printf( "%d¥n" , p->data ) ;
      print( p->right ) ;
   }
}
// データ件数を求める
int count( struct Tree* p ) {
   if ( p == NULL )
      return 0 ;
   else
      return 1
             + count( p->left )
             + count( p->right ) ;
}
// データの合計を求める
int sum( struct Tree* p ) {
   if ( p == NULL )
      return 0 ;
   else
      return p->data
             + count( p->left )
             + count( p->right ) ;
}
// データの最大値
int max( struct Tree* p ) {
   while( p->right != NULL )
      p = p->right ;
   return p->data ;
}

これらの関数では、木構造の全てに対する処理を実行する場合には、再帰呼び出しが必要となる。

(2021/10/12)
print() の再帰の処理の流れを説明するなかで、「じゃあデータを降順で表示したかったらどうすればいい?」「じゃあ、データが根っこに近い方から表示したかったらどうすればいい?」みたいな話を、高専プロコンの競技部門の組み合わせ問題に考えてほしくなって、つぶやいちゃったもんだから、話がそれて「再帰で記載するのは、枝の先の処理が終わってから、残りの枝の処理を行うので、深さ優先探索法になる。」、「根っこに近い方から表示したかったら幅優先探索法」になるよ…という話をする。ついでの雑談で、「将棋とかチェスのプログラムだと、次の手を打った後の評価で先読みするけど、あれどうやってる?」という話をして、その中でαβ法というのがあってね…静的評価で良い手の候補を選び、その手は動的評価で再帰処理を行い、本当に良い手を選ぶ…という説明を行った。来週は、2分木の sum() とか count() を考えてもらうことから始めよう。

双方向リスト

最初に、前期期末試験で「メモリの番地の理解が怪しい」人が多かったので、その確認のための Forms による小テストを行う。

実施してみらた、各問題とも50%程度の正解率。ひとまず解説をしたうえで、同じような問題を今後も何度かやってみたいと思う。

リスト構造の利点と欠点

リストを使った集合演算のように、データを連ねたリストは、単純リストとか線形リストと呼ばれる。特徴はデータ数に応じてメモリを確保する点や、途中へのデータの挿入削除が得意な点があげられる。一方で、配列は想定最大データ件数で宣言してしまうと、実際のデータ数が少ない場合、メモリの無駄も発生する。しかし、想定件数と実データ件数がそれなりに一致していれば、無駄も必要最小限となる。リスト構造では、次のデータへのポインタを必要とすることから、常にポインタ分のメモリは、データにのみ注目すれば無駄となる。

例えば、整数型のデータを最大 MAX 件保存したいけど、実際は それ以下の、平均 N 件扱うとする。この時のメモリの使用量 M は、以下のようになるであろう。

配列の場合 リスト構造の場合

(ただしヒープ管理用メモリ使用量は無視)

シーケンシャルアクセス・ランダムアクセス

もう1つの欠点がシーケンシャルアクセスとなる。テープ上に記録された情報を読む場合、後ろのデータを読むには途中データを読み飛ばす必要があり、データ件数に比例したアクセス時間を要する。このような N番目 データ参照に、O(N)の時間を要するものは、シーケンシャルアクセスと呼ばれる。

一方、配列はどの場所であれ、一定時間でデータの参照が可能であり、これは ランダムアクセスと呼ばれる。N番目のアクセス時間がO(1)を要する。

このため、プログラム・エディタの文字データの管理などに単純リストを用いた場合、1つ前の行に移動するには、先頭から編集行までの移動で O(N) の時間がかかり、大量の行数の編集では、使いものにならない。ここで、シーケンシャルアクセスでも1つ前にもどるだけでも処理時間を改善してみよう。

単純リストから双方向リストへ

ここまで説明してきた単純リストは、次のデータへのポインタを持つ。ここで、1つ後ろのデータ(N番目からN+1番目)をアクセスするのは簡単だけど、1つ前のデータ(N-1番目)を参照しようと思ったら、先頭から(N-1)番目を辿るしかない。でも、これは O(N) の処理であり時間がかかる処理。
ではどうすればよいのか?

この場合、一つ前のデータの場所を覚えているポインタがあれば良い。

// 双方向リストの宣言
struct BD_List {
    struct BD_List* prev ; // 1つ前のデータへのポインタ
    int             data ;
    struct BD_List* next ; // 次のデータへのポインタ
} ;

このデータ構造は、双方向リスト(bi-directional list)と呼ばれる。では、簡単なプログラムを書いてみよう。双方向リストのデータを簡単に生成するための補助関数から書いてみる。

// リスト生成補助関数
struct BD_List* bd_cons( struct BD_List* p ,
                         int d ,
                         struct BD_List* n ) {
    struct BD_List* ans ;
    ans = (struct BD_List*)malloc(
                         sizeof( struct BD_List ) ) ;
    if ( ans != NULL ) {
        ans->prev = p ;
        ans->data = d ;
        ans->next = n ;
    }
    return ans ;
}
void main() {
    struct BD_List* top ;
    struct BD_List* p ;

    // 順方向のポインタでリストを生成
    top = bd_cons( NULL , 1 ,
          bd_cons( NULL , 2 ,
          bd_cons( NULL , 3 , NULL ) ) ) ;
    // 逆方向のポインタを埋める
    top->next->prev = top ;
    top->next->next->prev = top->next ;

    // リストを辿る処理
    for( p = top ; p->next != NULL ; p = p->next )
        printf( "%d\n" , p->data ) ;
    for(         ; p->prev != NULL ; p = p->prev )
        printf( "%d\n" , p->data ) ;
}

双方向リストの関数作成

以上の説明で、双方向の基礎的なプログラムの意味が分かった所で、練習問題。

先のプログラムでは、1,2,3 を要素とするリストを、ナマで記述していた。実際には、どんなデータがくるか分からないし、指定したポインタ p の後ろに、データを1件挿入する処理 bd_insert( p , 値 ) , また、p の後ろのデータを消す処理 bd_delete( p ) を書いてみよう。

// 双方向リストの指定場所 p の後ろに、値 d を要素とするデータを挿入せよ。
void bd_insert( struct BD_List* p , int d ) {
   struct BD_List*n = bd_cons( p , d , p->next ) ;
   if ( n != NULL ) {
      p->next->prev = n ;
      p->next = n ;
   }
}

// 双方向リストの指定場所 p の後ろのデータを消す処理は?
void bd_delete( struct BD_List* p ) {
   struct BD_List* d = p->next ;
   d->next->prev = p ;
   p->next = d->next ;
   free( d ) ;
}

// この手のリスト処理のプログラムでは、命令の順序が重要となる。
// コツとしては、修正したい箇所の遠くの部分を操作する処理から
// 書いていくと間違いが少ない。

番兵と双方向循環リスト

前述の bd_insert() だが、データの先頭にデータを挿入したい場合は、どう呼び出せば良いだろうか?
bd_insert() で、末尾にデータを挿入する処理は、正しく動くだろうか?

同じく、bd_delete() だが、データの先頭のデータを消したい場合は、どう呼び出せば良いだろうか?
また、データを消す場合、最後の1件のデータが消えて、データが0件になる場合、bd_delete() は正しく動くだろうか?

こういった問題が発生した場合、データが先頭・末尾で思ったように動かない時、0件になる場合に動かない時、特別処理でプログラムを書くことは、プログラムを読みづらくしてしまう。そこで、一般的には 循環リストの時にも紹介したが、番兵(Sentinel) を置くことが多い。

しかし、先頭用の番兵、末尾用の番兵を2つ用意するぐらいなら、循環リストにした方が便利となる。このような双方向リストでの循環した構造は、双方向循環リスト(bi-directional ring list)と呼ばれる。

deque(両端キュー)

この双方向循環リストを使うと、(1)先頭にデータを挿入(unshift)、(2)先頭のデータを取り出す(shift)、(3)末尾にデータを追加(push)、(4)末尾のデータを取り出す(pop)、といった処理が簡単に記述できる。この4つの処理を使うと、単純リスト構造で説明した、待ち行列(queue)やスタック(stack) が実現できる。この特徴を持つデータ構造は、先頭・末尾の両端を持つ待ち行列ということで、deque (double ended queue) とも呼ばれる。

理解確認

  • 双方向リストとはどのようなデータ構造か図を示しながら説明せよ。
  • 双方向リストの利点と欠点はなにか?
  • 番兵を用いる利点を説明せよ。
  • deque の機能と、それを実現するためのデータをリストを用いて実装するには、どうするか?
  • 双方向リストが使われる処理の例としてどのようなものがあるか?

変態コード

Twitterで以下のようなコードが紹介されていた。
ポイントは、a[i] と書くべき所が、*(a + i) と等価であり、*(i + a) = i[a] と書かれている点。

{CAPTION}

でも、昔どこかで見たという点では、以下のコードの方がさらに変態っぽいでしょ。

{CAPTION}

集合とリスト処理

リスト構造は、必要に応じてメモリを確保するデータ構造であり、データ件数に依存しないプログラム が記述できる。その応用として、集合処理を考えてみる。集合処理の記述には、2進数を使った方式リストを用いた方法が一般的である。以下にその処理について示す。

bit演算子

2進数を用いた集合処理を説明する前に、2進数を使った計算に必要なbit演算子について復習してみる。

bit演算子 計算の意味 関連知識
& bit AND 3 & 5
0011)2 & 0101)2= 0001)2
論理演算子
if ( a == 1 && b == 2 ) …
| bit OR 3 | 5
0011)2 | 0101)2= 0111)2
論理演算子
if ( a == 1 || b == 2 ) …
~ bit NOT ~5
~ 00..00,0101)2= 11..11,1010)2
論理否定演算子
if ( !a == 1 ) …
^ bit EXOR 3 ^ 5
0011)2 ^ 0101)2= 0110)2
<< bit 左シフト 3 << 2
0011)2 << 2 = 001100)2
x << y は x * 2y と同じ
>> bit 右シフト 12 >> 2
1100)2 >> 2 = 11)2
x >> y は x / 2y と同じ
#include <stdio.h>

int main() {
   // bit演算子と論理演算子
   printf( "%d¥n" , 12 &  5 ) ;  // 1100 & 0101 = 0100 よって 4が表示される
   printf( "%d¥n" , 12 && 0 ) ;  // 0が表示 論理演算子とbit演算子の違い
   printf( "%d¥n" , 12 |  5 ) ;  // 1100 | 0101 = 1101 よって 13が表示される
   printf( "%d¥n" , 12 || 0 ) ;  // 1が表示 
   // シフト演算子
   printf( "%d¥n" ,  3 << 2 ) ;  // 12が表示
   printf( "%d¥n" , 12 >> 2 ) ;  // 3が表示
   // おまけ
   printf( "%d¥n" , ~(unsigned)12 + 1 ) ;  // 2の補数(NOT 12 + 1) = -12
   return 0 ;
}

2進数を用いた集合計算

リストによる集合の前に、もっと簡単な集合処理を考える。

最も簡単な方法は、要素に含まれる=1 か 含まれない=0 を配列に覚える方法であろう。数字Nが集合に含まれる場合は、配列[N]に1を覚えるものとする。この方法で積集合などを記述した例を以下に示す。ただし、自分で考える練習として穴埋めを含むので注意。

しかし、上述のプログラムでは、要素に含まれる/含まれないという1bitの情報を、整数型で保存しているためメモリの無駄である。

データ件数の上限が少ない場合には、「2進数の列」の各ビットを集合の各要素に対応づけし、要素の有無を0/1で表現する。この方法を用いるとC言語のビット演算命令で 和集合、積集合を計算できるので、処理が極めて簡単になる。

2進数を用いた集合計算

扱うデータ件数が少ない場合には、「2進数の列」の各ビットを集合の各要素に対応づけし、要素の有無を0/1で表現する。この方法を用いるとC言語のビット演算命令で 和集合、積集合を計算できるので、処理が極めて簡単になる。

以下のプログラムは、0〜31の数字を2進数の各ビットに対応付けし、 ba = {1,2,3} , bb = {2,4,6} , bc= {4,6,9} を要素として持つ集合で、ba bb , bb bc , ba  bc の計算を行う例である。

// 符号なし整数を uint_t とする。
typedef unsigned int uint_t ;

// uint_tのbit数
#define UINT_BITS (sizeof( uint_t ) * 8)

// 集合の内容を表示
void bit_print( uint_t x ) {
   for( int i = 0 ; i < UINT_BITS ; i++ )
      if ( (x & (1 << i)) != 0 )
         printf( "%d " , i ) ;
   printf( "\n" ) ;
}
void main() {     // 98,7654,3210
   // ba = {1,2,3} = 00,0000,1110
   uint_t ba = (1<<1) | (1<<2) | (1<<3) ;
   // bb = {2,4,6} = 00,0101,0100
   uint_t bb = (1<<2) | (1<<4) | (1<<6) ;
   // bc = {4,6,9} = 10,0101,0000
   uint_t bc = (1<<4) | (1<<6) | (1<<9) ;

   // 集合積(bit AND)
   bit_print( ba & bb ) ; // ba ∩ bb = {2}                 
   bit_print( bb & bc ) ; // bb ∩ bc = {4,6}
   // 集合和(bit OR)
   bit_print( ba | bc ) ; // ba ∪ bc = {1,2,3,4,6,9}
}

有名なものとして、エラトステネスのふるいによる素数計算を2進数を用いて記述してみる。このアルゴリズムでは、各bitを整数に対応付けし、素数で無いと判断した2進数の各桁に1の目印をつけていく方式である。

uint_t prime = 0 ; // 初期値=すべての数は素数とする。

void filter() {
   // 倍数に非素数の目印をつける
   for( int i = 2 ; i < UINT_BITS ; i++ ) {
      if ( (prime & (1 << i)) == 0 ) {
         // iの倍数には、非素数の目印(1)をつける
         for( int j = 2*i ; j < UINT_BITS ; j += i )
            prime |= (1 << j) ;
      }
   }
   // 非素数の目印の無い値を出力
   for( int i = 2 ; i < UINT_BITS ; i++ ) {
      // 目印のついていない数は素数
      if ( (prime & (1 << i)) == 0 )
         printf( "%d\n" , i ) ;
   }
}

リスト処理による積集合

前述の方法は、リストに含まれる/含まれないを、2進数の0/1で表現する方式である。しかし、2進数であれば、unsigned int で 32要素、unsigned long long int で 64 要素が上限となってしまう。 (32bitコンピュータ,gccの場合)

しかし、リスト構造であれば、リストの要素として扱うことで、要素件数は自由に扱える。また、今までの授業で説明してきた cons() などを使って表現すれば、簡単なプログラムでリストの処理が記述できる。

// 先週までに説明してきたリスト構造と補助関数
struct List {
   int     data ;
   struct List* next ;
} ;
struct List* cons( int x , struct List* n ) {
   struct List* ans ;
   ans = (struct List*)malloc( sizeof( struct List ) ) ;
   if ( ans != NULL ) {
      ans->data = x ;
      ans->next = n ;
   }
   return ans ;
}
void print( struct List* p ) {
   for( ; p != NULL ; p = p->next ) {
      printf( "%d " , p->data ) ;
   }
   printf( "\n" ) ;
}
int find( struct List* p , int key ) {
   for( ; p != NULL ; p = p->next )
      if ( p->data == key )
         return 1 ;
   return 0 ;
}

例えば、積集合(a ∩ b)を求めるのであれば、リストa の各要素が、リストb の中に含まれるか find 関数でチェックし、 両方に含まれたものだけを、ans に加えていく…という考えでプログラムを作ると以下のようになる。

// 集合積の計算
struct List* set_prod( struct List* a , struct List* b ) {
   struct List* ans = NULL ;
   for( ; a != NULL ; a = a->next ) {
      // aの要素がbにも含まれていたら、ansに加える
      if ( find( b , a->data ) )
         ans = cons( a->data , ans ) ;
   }
   return ans ;
}
void main() {
   struct List* a = cons( 1, cons( 2, cons( 3, NULL ) ) ) ;
   struct List* b = cons( 2, cons( 4, cons( 6, NULL ) ) ) ;
   struct List* c = cons( 4, cons( 6, cons( 9, NULL ) ) ) ;
   print( set_prod( a , b ) ) ;
   print( set_prod( b , c ) ) ;
}

例題として、和集合差集合などを考えてみよう。

リストの共有と削除の問題

リスト処理では、mallocを使うが、メモリリークをさせないためには、使用後のリストの廃棄は重要である。リストの全要素を捨てる処理であれば、以下のようになるであろう。

void list_free( struct List* p ) {
   while( p != NULL ) {
      struct List* d = p ;
      p = p->next ;
      free( d ) ; // 順序に注意
   }
}

一方、前説明の和集合(a ∪ b)のプログラムを以下のように作った場合、list_freeの処理は問題となる。

// 集合和
struct List* set_union( struct List*a, struct List*b ) {
   struct List* ans = b ;
   for( ; a != NULL ; a = a->next )
      if ( !find( b , a->data ) )
         ans = cons( a->data , ans ) ;
   return ans ;
}
void main() {
   struct List*a = cons( 1, cons( 2, cons( 3, NULL ) ) ) ;
   struct List*b = cons( 2, cons( 3, cons( 4, NULL ) ) ) ;
   struct List*c = set_union( a , b ) ;
   // a,b,cを使った処理
   // 処理が終わったので、a,b,cを捨てる
   list_free( a ) ;
   list_free( b ) ;
   list_free( c ) ;
   // c = { 1 , (bのリスト) }
   // (b)の部分は先のlist_free(b)で解放済み
}

このような、リストb,リストcで共有されている部分があると、データの廃棄処理をどのように記述すべきなのか、問題となる。

これらの解決方法としては、(1) set_union() の最初で、ans=b となっている部分を別にコピーしておく、(2) 参照カウンタ法を用いる、(3) ガベージコレクタのある言語を用いる…などがある。(2),(3)は後期授業で改めて解説を行う。

// 同じ要素を含む、新しいリストを作る
struct List* copy( struct List*p ) {
   struct List*ans = NULL ;
   for( ; p != NULL ; p = p->next )
      ans = cons( p->data , ans ) ;
   return ans ;
}
struct List* set_union( struct List*a, struct List* b ) {
   struct List* ans = copy( b ) ;
   // この後は自分で考えよう。
}

理解確認

  • 2進数を用いた集合処理は、どのように行うか?
  • リスト構造を用いた集合処理は、どのように行うか?
  • 積集合(A ∩ B)、和集合(A ∪ B)、差集合(A – B) の処理を記述せよ。

スタックと待ち行列

前回の授業では、リストの先頭にデータを挿入する処理と、末尾に追加する処理について説明したが、この応用について説明する。

計算処理中に一時的なデータの保存として、stackとqueueがよく利用される。それを配列を使って記述したり、任意の大きさにできるリストを用いて記述することを示す。

スタック

配列を用いたスタック

一時的な値の記憶によく利用されるスタック(stack)は、データの覚え方の特徴からLIFO( Last In First out )とも呼ばれる。配列を使って記述すると以下のようになるであろう。

#define STACK_SIZE 32
int stack[ STACK_SIZE ] ;
int sp = 0 ;

void push( int x ) { // データをスタックの一番上に積む
    stack[ sp++ ] = x ;
}
int pop() { // スタックの一番うえのデータを取り出す
    return stack[ --sp ] ;
}
void main() {
    push( 1 ) ; push( 2 ) ; push( 3 ) ;
    printf( "%d\n" , pop() ) ; // 3
    printf( "%d\n" , pop() ) ; // 2
    printf( "%d\n" , pop() ) ; // 1
}

++,–の前置型と後置型の違い

// 後置インクリメント演算子
int i = 100 ;
printf( "%d" , i++ ) ;
// これは、
printf( "%d" , i ) ;
i++ ;
// と同じ。100が表示された後、101になる。

// 前置インクリメント演算子
int i = 100 ;
printf( "%d" , ++i ) ;
//   これは、
i++ ;
printf( "%d" , i ) ;
// と同じ。101になった後、101を表示。

リスト構造を用いたスタック

しかし、この中にSTACK_SIZE以上のデータは貯えられない。同じ処理をリストを使って記述すれば、配列サイズの上限を気にすることなく使うことができるだろう。では、リスト構造を使ってスタックの処理を記述してみる。

struct List* stack = NULL ;

void push( int x ) { // リスト先頭に挿入
    stack = cons( x , stack ) ;
}
int pop() { // リスト先頭を取り出す
    int ans = stack->data ;
    struct List* d = stack ;
    stack = stack->next ;
    free( d ) ;
    return ans ;
}

キュー(QUEUE)

2つの処理の間でデータを受け渡す際に、その間に入って一時的にデータを蓄えるためには、待ち行列(キュー:queue)がよく利用される。 データの覚え方の特徴からFIFO(First In First Out)とも呼ばれる。

配列を用いたQUEUE / リングバッファ

配列にデータを入れる場所(wp)と取り出す場所のポインタ(rp)を使って蓄えれば良いが、配列サイズを超えることができないので、データを取り出したあとの場所を循環して用いるリングバッファは以下のようなコードで示される。

#define QUEUE_SIZE 32
int queue[ QUEUE_SIZE ] ;
int wp = 0 ; // write pointer(書き込み用)
int rp = 0 ; // read  pointer(読み出し用)

void put( int x ) { // 書き込んで後ろ(次)に移動
    queue[ wp++ ] = x ;
    if ( wp >= QUEUE_SIZE )  // 末尾なら先頭に戻る
        wp = 0 ;
}
int get() { // 読み出して後ろ(次)に移動
    int ans = queue[ rp++ ] ;
    if ( rp >= QUEUE_SIZE )  // 末尾なら先頭に戻る
        rp = 0 ;
    return ans ;
}
void main() {
    put( 1 ) ; put( 2 ) ; put( 3 ) ;
    printf( "%d\n" , get() ) ; // 1
    printf( "%d\n" , get() ) ; // 2
    printf( "%d\n" , get() ) ; // 3
}

このようなデータ構造も、get() の実行が滞るようであれば、wp が rp に循環して追いついてしまう。このため、上記コードはまだエラー対策としては不十分である。どのようにすべきか?

リスト構造を用いたQUEUE

前述のリングバッファもget()しないまま、配列上限を越えてput()を続けることはできない。

この配列サイズの上限問題を解決したいのであれば、リスト構造を使って解決することもできる。この場合のプログラムは、以下のようになるだろう。

struct List* queue = NULL ;
struct List** tail = &queue ;

void put( int x ) { // リスト末尾に追加
    *tail = cons( x , NULL ) ;
    tail = &( (*tail)->next ) ;
}
int get() { // リスト先頭から取り出す
    int ans = queue->data ;
    struct List* d = queue ;
    queue = queue->next ;
    free( d ) ;
    return ans ;
}

ただし、上記のプログラムは、データ格納後にget()で全データを取り出してしまうと、tail ポインタが正しい位置になっていないため、おかしな状態になってしまう。
また、このプログラムでは、rp,wp の2つのポインタで管理することになるが、 2重管理を防ぐために、リストの先頭と末尾を1つのセルで管理する循環リストが使われることが多い。

理解確認

  • 配列を用いたスタック・待ち行列は、どのような処理か?図などを用いて説明せよ。
  • リスト構造を用いたスタック・待ち行列について、図などを用いて説明せよ。
  • スタックや待ち行列を、配列でなくリスト構造を用いることで、どういう利点があるか?欠点があるか説明せよ。

リストへの追加処理

最初のリスト生成の説明では、補助関数 cons を用いて、直接リストを生成していた。
しかし、実際にはデータを入力しながらの処理となるであろう。

最も単純なリスト先頭への挿入

struct List {
   int          data ;
   struct List* next ;
} ;

// 保存するリストの先頭
struct List* top = NULL ;

void print( struct List* p ) {
   for( ; p != NULL ;  p = p->next )
      //  ~~~~~~~~~(A)     ~~~~~~~(B)
      printf( "%d " ,  p->data ) ;
           // ~~~~~(C) ~~~~~~~(D)
   printf( "¥n" ) ;
}//~~~~~~~~~~~~~~(E)
int main() {
   int x ;
   while( scanf( "%d" , &x ) == 1 ) {
      //  ~~~~~~~~~~~~~~~~~~(F)
      top = cons( x , top ) ;
   }     // ~~~~~~~~~~~~~~~(G)
   print( top ) ; // 前回示したリスト全要素表示
// ~~~~~~~~~~~~(H)
   return 0 ; // (生成したリストの廃棄処理は省略)
}
// (1) 入力で、11 , 22 を与えるとどうなる? - 下図参照
// (2) 練習問題(A)~(H)の型は?
// (3) 入力で、11,22 の後に 33 を与えるとどうなる?

ここで示したコードは、新しい要素を先頭に挿入していく処理となる。このため、作られたリストは、与えられた要素順とは逆順となる。この方法は、リストを管理するポインタが1つで分かりやすい

授業では、C言語のプログラムを示しているが、C++を使うと LIST 処理もシンプルに記述できるようになっている。参考資料として、C++で同様の処理を示す。テンプレートを使ったコンテナクラスを使うと、struct List {…} といった記述は不要で、std::forward_list<int> という型を使うだけで書けてしまう。

// C++ コンテナクラスで書くと...(auto を使うには C++11 以上)
#include <iostream>
#include <forward_list>
#include <algorithm>
int main() {
   std::forward_list<int> top ;
   int x ;
   while( std::cin >> x )
      top.push_front( x ) ;
   for( auto i = top.cbegin() ; i != top.cend() ; ++i )
      std::cout << *i << std::endl ;
   return 0 ;
}

要素を末尾に追加して追加順序で保存

前に示した方法は、逆順になるので、追加要素が常に末尾に追加される方法を示す。

struct List* top = NULL ;
struct List** tail = &top ;

int main() {
   int x ;
   while( scanf( "%d" , &x ) == 1 ) {
      //  ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~(A)
      *tail = cons( x , NULL ) ;
      tail = &((*tail)->next) ;
   }//~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~(B) 下記の解説参照
   print( top ) ; // 前回示したリスト全要素表示
// ~~~~~~~~~~~~(C)
   return 0 ;  // (生成したリストの廃棄処理は省略)  
}
// (1) 入力で 11,22 を与えるとどうなる? - 下図参照 
// (2) 練習問題(A),(C)の型は?
// (3) 11,22の後に、さらに 33 を与えるとどうなる?

この方法は、次回にデータを追加する場所(末尾の目印のNULLが入っているデータの場所)を覚える方式である。ただし、リストへのポインタのポインタを使う方法なので、少しプログラムがわかりづらいかもしれない。

理解の確認のために、末尾のポインタを動かす部分の式を、型で解説すると以下のようになる。

途中でデータ挿入・データ削除

リスト構造の特徴は、途中にデータを入れたり、途中のデータを抜くのが簡単にできる所。そのプログラムは以下のようになるだろう。

void insert( struct List*p , int data ) {
   // p    は要素を入れる前のポインタ
   // data は追加する要素
   //      あえて、補助関数consを使わずに書いてみる
   struct List* n ;
   n = (struct List*)malloc( sizeof( struct List ) ) ;
       ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~(A)
   if ( n != NULL ) {
      n->data = data ;
                ~~~~(B)
      n->next = p->next ;
                ~~~~~~~(C)
      p->next = n ;
   }
   // consを使って書けば、簡単
   //  p->next = cons( data , p->next ) ;
}

int main() {
   struct List* top = cons( 11 , cons( 22 , cons( 44 , NULL ) ) ) ;
   //                                      ↑
   insert( top->next , 33 ) ;           // ここに33を挿入したい

   return 0 ;  // (生成したリストの廃棄処理は省略)
}

void remove_after( struct List* p ) {
   struct List* del = p->next ;
   p->next = del->next ;
   free( del ) ;
}

int main() {
   struct List* top = cons( 11 , cons( 22 , cons( 33 , cons( 44 , NULL ) ) ) ) ;
   remove_after( top->next ) ;                //  ↑
   return 0 ;  // リストの廃棄処理は省略)       // これを消したい
}

理解度確認

上記プログラムinsert() の中の、下線部(A),(B),(C)の型は何か答えよ。

レポート課題

以下に示すようなデータを扱うリスト構造を作り、そのリストを扱うプログラムを作成せよ。
( 出席番号 % 3 ) の番号の課題に取り組むこと。

  1. 緯度(latitude)経度(longitude)とその場所の都市名(city)
  2. 名前(name)と誕生日(month,day)(1つの変数に2月7日を0207のように保存するのは禁止)
  3. 複素数(re,im)

このようなプログラムを作るのであれば、以下の例を参考に。

struct NameAgeList {
   char                name[ 20 ] ; // 名前
   int                 age ;        // 年齢
   struct NameAgeList* next ;       // 次のデータへのポインタ
} ;
struct NameAgeList* na_cons( char* nm, int ag,
                             struct NameAgeList*p )
{  struct NameAgeList* ans ;
   ans = (struct NameAgeList*)malloc(
               sizeof( struct NameAgeList ) ) ;
   if ( ans != NULL ) {
      strcpy( ans->name , nm ) ;
      ans->age  = ag ;
      ans->next = p ;
   }
   return ans ;
}

int main() {
   struct NameAgeList* top = NULL ;
   struct NameAgeList* p ;
   char buff[ 1024 ] ;
   // 1行読み込みの繰り返し
   while( fgets( buff , sizeof( buff ) , stdin ) != NULL ) {
      char nm[ 100 ] ;
      int ag ;
      // 1行の中から名前と年齢があったら na_cons で挿入保存
      if ( sscanf( buff , "%s%d" , nm , &ag ) == 2 ) {
         top = na_cons( nm , ag , top ) ;
      }     
   }
   // 読み込んだデータを全部出力
   for( p = top ; p != NULL ; p = p->next )
      printf( "%s %d¥n" , p->name , p->age ) ;
   return 0 ;  // リストの廃棄処理は省略)
}

リスト処理

リスト構造

リスト構造は、データと次のデータへのポインタで構成され、必要に応じてメモリを確保することで、配列の上限が制限にならないようにする。また、次のデータへのポインタでつなげているため、途中へのデータ挿入が簡単にできるようにする。

まずは、メモリ確保とポインタをつなげるイメージを確実に理解してもらうために、1つ1つのデータをポインタでつなげる処理を示す。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// List構造の宣言
struct List {
   int          data ;  // データ保存部
   struct List* next ;  // 次のデータへのポインタ
} ;

int main() {
   struct List* top ;   // データの先頭
   struct List* p ;

   // (1)
   top = (struct List*)malloc( sizeof( struct List ) ) ;
   top->data = 111 ;
   // (2)
   top->next = (struct List*)malloc( sizeof( struct List ) ) ;
   top->next->data = 222 ;
   // (3)
   top->next->next = (struct List*)malloc( sizeof( struct List ) ) ;
   top->next->next->data = 333 ;
   top->next->next->next = NULL ; // 末尾データの目印

   for( p = top ; p != NULL ; p = p->next ) {
      printf( "%d¥n" , p->data ) ;
   }
   return 0 ;
}

このようなメモリーの中のポインタの指し示す番地のイメージを、具体的な番地の数字を書いてみると、以下のような図で表せる。先頭の111が入った部分が1000番地であったなら、topというポインタには1000番地が入っている。

NULLって何?

前回の授業で説明した、次の配列の添え字の番号を使う方式では、データの末尾を示すためには、-1 を使った。-1 は、配列の添え字で通常ありえない値であり、次のデータはないという目印とした。

同じように、C言語では、通常あり得ないポインタとして、0 番地を示す NULL が定義されている。NULLポインタの先を参照してはいけない。このリスト処理では、末尾を表す目印として使っている。

#define NULL 0

補助関数

上記のプログラムでは、(struct…)malloc(sizeof(…))を何度も記載し、プログラムが分かりにくいので、以下に示す補助関数を使うと、シンプルに記載できる。

struct List* cons( int x , struct List* n ) {
   struct List* ans ;
   ans = (struct List*)malloc( sizeof( struct List ) ) ;
   if ( ans != NULL ) {
      ans->data = x ;
      ans->next = n ;
   }
   return ans ;
}

int main() {
   struct List* top ;
   top = cons( 111 , cons( 222 , cons( 333 , NULL ) ) ) ;
   :
   return 0 ; // Listの開放free()は省略
}

補助関数の名前の cons は、constructor の略であり、古くから使われている List Processor(LISP) というプログラム言語でのリスト(セル)を生成する関数が cons 。

typedefを使った書き方

List構造の宣言は、古い書き方では typedef を使うことも多い。typedef は、型宣言において新しい型の名前をつける命令。

// typedef の使い方
//    typedef 型宣言 型名 ;
typedef unsigned int uint32 ; // 符号なし32bit整数をシンプルに書きたい
uint32 x = 12345 ;

typedef struct LIST {     // 構造体のタグ名と新しくつける型名と重複できない
      int   data ;        // のでこの時点のタグ名は "LIST" としておく
      struct LIST* next ;
   } List ;

List* cons( int x , List* n ) {  // C++なら struct List { ... } ; と書く
   List* ans ;                   // だけでこういう表記が可能
   ans = (List*)malloc( sizeof( List ) ) ;
   :
   ((略))
}
int main() {
   List* top ;
   top = cons( 111 , cons( 222 , cons( 333 , NULL ) ) ) ;
   :
   ((略))
}

最近のC言語(C++)では、構造体のタグ名がそのまま型名として使えるので、こういう書き方をする必要はなくなってきている。

// 最近のC++なら...
struct List {
public:
   int   data ;
   List* next ;
public:
   List( int x , List* n )
     : data( x ) , next( n ) {}
} ;

int main() {
   List* top = new List( 111 , new List( 222 , new List( 333 , NULL ) ) ) ;
   :
   // Listの開放deleteは省略
}

LISPと関数型プログラミング言語

LISPの歴史は長く、最古のFORTRAN,COBOLに次ぐ3番目ぐらいに遡る。最初は、人工知能(AI)のプログラム開発のための関数型プログラミング言語として作られた。特徴として、データもプログラムもすべてリスト構造(S式)で表すことができ、プログラムは関数型に基づいて作られる。

関数型プログラミングは、Ruby や Python でも取り入れられている。関数型プログラミングは、処理を関数をベースに記述することで「副作用を最小限にすることができ」、極端な話をすればループも再帰呼出しの関数で書けばいい…。

LISPの処理系は、最近では Scheme などが普通だが、プログラムエディタの Emacs は、内部処理が LISP で記述されている。

古いAI※※と最近のAIの違い

最近では、AI(Artificial Intelligence) という言葉が復活してきたが、LISP が開発された頃の AI と最近注目されている AI は、微妙に異なる点がある。

LISPが開発された頃の AI は、関数型のプログラム言語で論理的思考を表現することが目標であった。頭脳を左脳と右脳の違いで表現することが多いが、どちらかというとLISPの時代のAI「分析的で論理的に優れ、言語力や計算機能が高い」とされる左脳を作り出すことを目指していた。しかしながら、この時代では、漠然としたパターンを認識したりするような「感覚的、直感的な能力に優れ総合判断力を司る右脳」のような処理は苦手であった。

しかしながら、最近注目されている AI は、脳神経を真似たニューラルネットワークから発展した機械学習ディープラーニングという技法により今まで難しかった右脳の機能を実現することで、最近のAIでは左脳と右脳の機能を兼ね備えたものとなっている。

将棋のプログラミングで例えるなら、左脳(古いAI)に例えられるのが正確に先の手を読む機能であり、右脳に例えられる機能が大局観(全体の良し悪しを見極める判断能力)といえる。

簡単なリスト処理の例

先に示したリスト構造について簡単なプログラム作成を通して、プログラミングに慣れてみよう。

// 全要素を表示する関数
void print( struct List* p ) {
   for( ; p != NULL ; p = p->next )
      printf( "%d " , p->data ) ;
   printf( "¥n" ) ;
}
// データ数を返す関数
int count( struct List* p ) {
   int c = 0 ;
   for( ; p != NULL ; p = p->next )
      c++ ;
   return c ;
}
int main() {
   struct List* top = cons( 111 , cons( 444 , cons( 333 , NULL ) ) ) ;
   print( top ) ;
   printf( "%d¥n" , count( top ) ) ; 
   return 0 ;
}

リスト処理を自分で考えて作成

以下のようなプログラムを作ってみよう。意味がわかって慣れてくれば、配列の部分の for の回し方が変わっただけということに慣れてくるだろう。

// 全要素の合計
int sum( struct List* p ) {
   // sum( top ) → 888
   自分で考えよう
}
// リストの最大値を返す
int max( struct List* p ) {
   // max( top ) → 444 (データ件数0の場合0を返す)
   自分で考えよう
}
// リストの平均値を返す
double mean( struct List* p ) {
   // (111+444+333)/3=296.0
   自分で考えよう
}
// リストの中から指定した値の場所を返す
int find( struct List* p , int key ) {
   // find( top , 444 ) = 1 (先頭0番目)
   // 見つからなかったら -1
   自分で考えよう
}

再帰呼び出しでリスト処理

リスト処理の応用のプログラムを作るなかで、2分木などのプログラミングでは、リスト処理で再帰呼出しを使うことも多いので、先に示したプログラムを再帰呼び出しで書いたらどうなるであろうか?

// 全データを表示
void print( struct List* p ) {
   if ( p == NULL ) {
      printf( "¥n" ) ;
   } else {
      printf( "%d " , p->data ) ;
      print( p->next ) ; // 末尾再帰
   }
}
// データ数を返す関数
int count( struct List* p ) {
   if ( p == NULL )
      return 0 ;
   else
      return 1 + count( p->next ) ; // 末尾再帰
}
// 全要素の合計
int sum( struct List* p ) {
   // sum( top ) → 888
   自分で考えよう
}
// リストの最大値を返す
int max( struct List* p ) {
   // max( top ) → 444 (データ件数0の場合0を返す)
   自分で考えよう
}
// リストの中から指定した値を探す。
int find( struct List* p , int key ) {
   // find( top , 444 ) = 1 
   // 見つかったら1 , 見つからなかったら 0
   自分で考えよう
}

理解度確認

上記プログラム中の sum() , max() , find() を再帰呼び出しをつかって記述せよ。

リスト構造と処理

データ処理において、配列は基本的データ構造だが、動的メモリ確保の説明で述べたように、基本の配列では大きさを変更することができない。これ以外にも、配列は途中にデータを挿入・削除を行う場合、の処理時間を伴う。以下にその問題点を整理し、その解決策であるリスト構造について説明する。

配列の利点と欠点

今までデータの保存には、配列を使ってきたが、配列は添字で場所を指定すれば、その場所のデータを簡単に取り出すことができる。配列には苦手な処理がある。

例えば、配列の中から目的のデータを高速に探す方式として、2分探索法を用いる。処理に要する時間としては となる。

// この関数は見つかったら、見つかった場所、見つからない場合は -1 を返す。
int find( int array[] , int left , int right , int key ) {
   // データは left から right-1までに入っているとする。
   while( left < right ) {
      int mid = (left + right) / 2 ; // 中央の場所
      if ( array[ mid ] == key )
         return mid ;                // 見つかった
      else if ( array[ mid ] > key )
         right = mid ;               // 左半分にある
      else
         left = mid + 1 ;            // 右半分にある
   }
   return -1 ; // 見つからない
}

int a[] = { 12 , 34 , 41 , 53 , 62 , 79 , 80 } ;
int main() {
   int ans = find( a , 0 , 7 , 62 ) ; // 配列 a[] から 62 を探す
   printf( "%d¥n" , ans ) ;           // 4が表示される
   return 0 ;
}

しかし、この配列の中に新たに要素を追加しようとするならば、データは昇順に並んでいる必要があることから、以下のようになるだろう。

void entry( int array[] , int* psize , int key ) {
   // データを入れるべき場所を探す処理
   for( int i = 0 ; i < *psize ; i++ ) // O(N) の処理だけど、
      if ( array[ i ] > key )          // O(log N) でも書けるけど
         break ;                       // 今回は単純に記載する。
   if ( i < *psize ) {
      // 要素を1つ後ろにずらす処理(A)
      for( int j = *psize ; j > i ; j-- ) //  O(N)の処理
         array[ j ] = array[ j - 1 ] ;
      array[ i ] = key ; 
   } else {
      array[ *psize ] = key ;
   }
   (*psize)++ ;
}
   /// よくある間違い ///
   /// 上記処理の(A)の部分を以下のように記載した ///
   /// 問題点はなにか答えよ ///
   //   for( int j = i ; j < size ; j++ )
   //      array[ j + 1 ] = array[ j ] ;
   //   array[ i ] = key ;

int main() {
   int a[ 100 ] ;
   int size = 0 ;
   int x ;
   // 入力された値を登録していく繰り返し処理
   while( scanf( "%d" , &x ) == 1 ) {
      // x を追加する。
      entry( a , &size , x ) ;
   }
   return 0 ;
}

これで判るように、昇順に並んだ配列にデータを追加する場合、途中にデータを入れる際にデータを後ろにずらす処理が発生する。

この例は、データを追加する場合であったが、不要となったデータを取り除く場合にも、データの場所の移動が必要である。

このことから、昇順に並べられた配列は、データの追加処理の発生頻度が少ない場合は、2分探索法で効率が良いが、データの追加や削除が頻繁に発生する時はあまり効率が良くない。

順序が重要なデータ列で途中へのデータ挿入削除を高速化

例えば、アパート入居者に回覧板を回すことを考える。この中で、入居者が増えたり・減ったりした場合、どうすれば良いか考える。
以下の説明のような方法であれば、自分の所に回覧板が回ってきたら、次の入居者の部屋番号さえわかっていれば、スムーズに回覧板を回すことができる。

  101   102   103   104   105   106   アパートの番号
[ 105 | 106 |  -1 | 102 | 104 | 103 ] 回覧板を回す次の人の部屋番号

101号室の次は、105号室、
105号室の次は、104号室、
  :
106号室の次は、103号室、
103号室の次は、おしまい(-1)

このように「次のデータの場所」という概念を使うと、データの順序を持って扱うことができる。これをプログラムにしてみよう。

struct LIST {
   int data ;  // 実際のデータ
   int next ;  // 次のデータの配列の添字
} ;

struct LIST array[] = {
   /*0*/ { 11 ,  2 } , 
   /*1*/ { 67 ,  3 } ,  // 末尾にデータ34を加える
   /*2*/ { 23 ,  4 } ,  // { 23 , 5 } ,
   /*3*/ { 89 , -1 } ,  // 末尾データの目印
   /*4*/ { 45 ,  1 } ,
   /*5*/ {  0 ,  0 } ,  // { 34 , 4 } ,
} ;

int main() {
   for( int idx = 0 ; idx >= 0 ; idx = array[ idx ].next ) {
      printf( "%d¥n" , array[ idx ].data ) ; 
   }
   return 0 ;
}

この方法を取れば、途中にデータ入れたり、抜いたりする場合に、データの移動を伴わない。(O(N)の処理が発生しない)

しかし、配列をベースにしているため、配列の上限サイズを超えて格納することはできない。そこで、必要に応じてメモリを確保するテクニックを導入する。

リスト構造

リスト構造は、データと次のデータへのポインタで構成され、必要に応じてメモリを確保することで、配列を使わない。また、次のデータへのポインタでつなげているため、途中へのデータ挿入が簡単にできるようにする。

struct List {
   int          data ;  // データ
   struct List* next ;  // 次のデータへのポインタ
} ;

int main() {
   struct List* top ;      // 配列の先頭のデータ
   struct List* p ;
   top = (struct List*)malloc( sizeof( struct List ) ) ;
   top->data = 111 ;
   top->next = (struct List*)malloc( sizeof( struct List ) ) ;
   top->next->data = 222 ;
   top->next->next = (struct List*)malloc( sizeof( struct List ) ) ;
   top->next->next->data = 333 ;
   top->next->next->next = NULL ; // 必ず、末尾データの目印をつける!

   for( p = top ; p != NULL ; p = p->next ) {
      printf( "%d¥n" , p->data ) ;
   }
   return 0 ;
}

補助関数

上記のプログラムでは、(struct…)malloc(sizeof(…))を何度も記載し、プログラムが分かりにくいので、以下に示す補助関数を使うと、シンプルに記載できる。

struct List* cons( int x , struct List* n ) {
   struct List* ans ;
   ans = (struct List*)malloc( sizeof( struct List ) ) ;
   if ( ans != NULL ) {
      ans->data = x ;
      ans->next = n ;
   }
   return ans ;
}
struct List* top ;
top = cons( 111 , cons( 222 , cons( 333 , NULL ) ) ) ;

補助関数の名前の cons は、constructor の略であり、古くから使われている List Processor(LISP) というプログラム言語でのリスト(セル)を生成する関数が cons 。

LISPと関数型プログラミング言語

LISPの歴史は長く、最古のFORTRAN,COBOLに次ぐ3番目ぐらい。最初は、人工知能のプログラム開発のための関数型プログラミング言語として作られた。特徴として、データもプログラムもすべてリスト構造(S式)で表すことができ、プログラムは関数型に基づいて作られる。

関数型プログラミングは、Ruby や Python でも取り入れられている。関数型プログラミングは、処理を関数をベースに記述することで「副作用を最小限にすることができ」、極端な話をすればループも再帰呼出しで書けばいい…。

LISPの処理系は、最近では Scheme などが普通だが、プログラムエディタの Emacs は、内部処理が LISP で記述されている。

C言語での入出力処理のおさらい

テストのプログラム作成の問題で、入力処理の書き方が適切でないものが多いので、基本とテクニックの解説。

scanf()の使い方

// scanf( "フォーマット" , 引数... ) ;
// データの型とフォーマット
// int       %d (10進数として入力) - Digit
//           %o (8進数として入力)  - Octal digit
//           %x (16進数として入力) - heXa-decimal digit
//        - short int %hd - half-size digit
//        - long  int %ld - long-size digit
//
// float     %f
// double    %lf - long-size float
//
// char[]    %s
// char      %c

// 基本 scanf() はポインタ渡し。文字列(char配列)は配列の先頭アドレスを渡す
int x ;
scanf( "%d" , &x ) ;  // ポインタを渡し、xの場所に書き込んでもらう。
char str[ 10 ] ;
scanf( "%s" , str ) ; // strは配列の先頭の場所。 & は不要。

通常のscanfの%d,%sなどは、データ区切りは空白や改行となる。
%s で “tohru saitoh”といった空白の入った文字列を入力するには、一工夫が必要。

printf()の使い方

// printf( "フォーマット" , 引数... ) ;
// データの型とフォーマット
// 基本は、scanf() と同じ。
// float 型の出力
//       %f 固定小数点表示 1.23 のような出力
//       %e 指数表示 1.23e+10 のような出力
//       %g 固定小数点%fと指数表示%eのどちらか
// 桁数指定
//       %5d   - 必ず5桁で出力         "  123"
//       %05d  - 5桁の空白部は0で埋める "00123"
//       %5.2f - 全体5桁、小数点以下2桁 " 1.23"
//       %5s   - 文字列を5桁で出力     "  abc"
// 左寄せ
//       %-5s  - 文字列を左寄せ5桁で出力"abc  "

scanf(),printf()は成功した項目数を返す

scanf(),printf() は、返り値を使わないように思うけど、実際は入力に成功した項目件数、出力に成功した項目件数を返す。

int x ;
char str[ 10 ] ;
int ans ;

ans = scanf( "%d%s" , &x , str ) ;
printf( "%d¥n" , ans ) ; // 入力に成功すれば2。
ans = printf( "%d%s¥n" , x , str ) ;
printf( "%d¥n" , ans ) ; // 出力に成功すれば2。

特に、ファイルからの入力であれば、途中でデータがなくなって、これ以上データが入力できない時には、scanfの返り値を用いる。

char name[ 100 ] ;
int  age ;
while( scanf( "%s%d" , name , &age ) == 2 ) {
   printf( "%s %d¥n" , name , age ) ;
}

Microsoft の scanf_s() は安全な入力関数

C言語の標準関数 scanf() の %s では、バッファオーバーフローを検出できない。Microsoft の Visual Studio の C言語では、こういった危険な scanf(“%s”) は危険なので、scanf_s() を使うようになっている。ただし、他のC言語では使えない場合が多いので要注意。

char name[ 10 ] ;
scanf( "%s" , name ) ; // バッファオーバーフロー

scanf_s( "%s" , name , sizeof( name ) ) ;
// バッファオーバーフローの心配がない

fget()とsscanf()を使った安全な入力

C言語では、1行のデータを読む場合には、gets() 関数がある。しかし、配列サイズを指定できないので、バッファオーバーフローの危険がある。一方、ファイルからの入力関数 fgets() は、入力するデータサイズを指定できるため、fgets を使うべき。

char buff[ 1000 ] ;
gets( buff ) ; // バッファオーバーフローの危険性

fgets( buff , sizeof( buff ) , stdin ) ;
// 入力に失敗すると NULLを返す

一方、入力した文字列のデータから、scanf() のようにデータを抽出する、sscanf() という関数がある。

char  string[] = "123 tohru 1.23" ;
int   x ;
char  str[ 10 ] ;
double y ;

sscanf( string , "%d%s%lf" , &x , str , &y ) ;
// x = 123 , str = "tohru" , y = 1.23 
// scanfと同様に成功した項目数3が返る。

これらを踏まえ、1行に名前と年齢のデータが記録されていて、データが入力できるだけ繰り返す処理を fgets + sscanf で書くと以下のようになる。

char buff[ 1000 ] ;
char name[ 1000 ] ;
int  age ;

while( fgets( buff , sizeof( buff ) , stdin ) != NULL ) {
   if ( sscanf( buff , "%s%d" , name , &age ) == 2 ) {
      // buffには必ず1000文字以下なので、nameが1000文字を超えることはない
      printf( "%s %d¥n" , name , age ) ;
   }
}

なお、このプログラムを動かす場合、これ以上データがない場合には、Windowsであれば “Ctrl-Z” を入力。unixやmacOSであれば”Ctrl-D”を入力すること。

その他の気づいた点

文末の「;」を忘れないで

JavaScript では、単純式の末尾の「;」は、忘れてもそれなりに正しく動く。しかし、C言語では「;」を忘れると、文法エラーになるので要注意。

1: struct A {
2:    :
3: } ;          ←この行のセミコロンを忘れると、5行目で文法エラーの表示となる。
4:
5: for( ... ) { ←この行を見ても文法エラーの原因はわからない。3行目が原因。
6:    :
7: }

局所変数やヒープメモリにはゴミデータが入っている

void foo() {
   int sum ;  ←初期化忘れ
   int array[ 3 ] = { 11 , 22 , 33 } ;
   for( int i = 0 ; i < 3 ; i++ ) {
      sum += array[ i ] ;
   }
}

局所変数やヒープメモリは、関数に入って確保やmallocで確保されるメモリ領域だけど、このメモリ領域には以前の処理で使われていたデータが残っている場合がある。こういった初期化されていないメモリ領域は、悪意を持ったプログラムがデータを盗むために使われる場合もある。必要に応じてちゃんと初期化が必要。

また、大域変数(グローバル変数)は、C言語では 0 で初期化される。(ポインタなら NULL が入っている。)