新人エンジニアが知るべき深さ優先探索(後行順)の仕組みと活用場面

こんにちは。ゆうせいです。

システム開発において、木構造という階層的なデータ構造を読み解く深さ優先探索は頻繁に用いられる技術です。深さ優先探索における走査手法の一つである後行順アルゴリズムが、実際のシステムでどのように機能しているのかを解説します。

後行順の仕組みと比喩による解説

後行順とは、木構造のノード(節点)を処理する際、左の子ノード、右の子ノード、そして最後に親ノードという順番でアクセスしていく手法です。帰りがけ順と呼ばれることもあります。

後行順の動きを高校生の部活動における予算申請の集計作業に例えます。各部員(末端のノード)が必要な物品の金額を計算して班長(親ノード)に提出し、班長は班員全員の金額を合計して部長(さらに上の親ノード)に提出するという手順をとります。部員の計算が終わらなければ班長の計算ができず、班長の計算が終わらなければ部長の計算が完了しません。下位の階層の処理をすべて終えてから上位の階層の処理を行うという、下から上への積み上げ構造が後行順の最大の特性です。

後行順が使われている具体的な場面

後行順アルゴリズムは、子要素の処理結果に親要素が依存している状況で広く利用されています。

ファイルシステムのディレクトリ削除

オペレーティングシステムにおいて、中身が空ではないディレクトリ(フォルダ)をそのまま削除することはできません。ディレクトリの削除指示を出した際、システムは後行順を用いて、まずディレクトリの最下層にあるファイルをすべて削除し、空になったサブディレクトリを削除し、最後に親ディレクトリを削除します。ファイルシステムの整合性を保ちながら安全にデータを消去する処理に後行順が不可欠です。

数式木の計算処理

コンピュータがプログラム内の数式を計算する際、数式は演算子を親、数値を子とする木構造に変換されます。数式木に対して後行順で探索を実行すると、まず左右の数値を確定させ、その数値に対して親ノードの演算子を適用するという手順で計算を進めることができます。複雑な計算式をコンピュータが解釈しやすい逆ポーランド記法などの形式で処理する基盤となっています。

階層構造のデータ容量計算

パソコンのドライブ内にある特定のディレクトリが占有しているデータ容量を計算する際にも後行順が用いられます。親ディレクトリの総容量は、そこに含まれるすべてのファイルとサブディレクトリの容量の合計値から算出されます。末端のファイルサイズを下層から上層へ順に足し合わせていくことで、効率的に全体のデータ容量を導き出すことが可能です。

後行順のメリットとデメリット

客観的な事実として確認できる後行順の利点と欠点を提示します。

メリット

子ノードのデータが親ノードの処理に不可欠な場合、後行順を採用することで、親ノードの処理段階において必ず必要なデータが揃っていることが論理的に保証されます。階層構造の末端から情報を集約していく集計処理を、一度の探索で正確に完了させることができます。

デメリット

探索処理の過程でスタックという一時記憶領域を利用するため、木構造の階層が深くなるほどメモリ消費量が比例して増大します。階層が極端に深いデータを処理する場合、システムに過度な負荷がかかる危険性があります。また、人間が文章を上から下へ読む順序とは逆の動きをするため、プログラムの実行結果から全体の処理の流れを直感的に把握することが難しいという側面を持ちます。

まとめ

後行順は、下位のデータを確定させてから上位の処理を実行するという、依存関係を持つデータの処理において欠かせないアルゴリズムです。

今後の学習ステップとして、以下の順序で理解を深めることを推奨します。

  1. スタックというデータ構造の仕組みを学習し、メモリの一時保存と解放の過程を把握する。
  2. 再帰関数を用いて、仮想的なファイルシステムから特定のディレクトリとその中身を順番に削除するプログラムを記述する。
  3. 先頭順、中間順、後行順のアルゴリズムを比較し、データの複製、整列、集約というそれぞれの用途の違いを論理的に整理する。

データ構造の特性とアルゴリズムの処理順序を正しく紐づけることで、複雑な要件に対しても堅牢なプログラムを設計できるようになります。

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投稿者プロフィール

山崎講師
山崎講師代表取締役
セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
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学生時代は趣味と実益を兼ねてリゾートバイトにいそしむ。長野県白馬村に始まり、志賀高原でのスキーインストラクター、沖縄石垣島、北海道トマム。高じてオーストラリアのゴールドコーストでツアーガイドなど。現在は野菜作りにはまっている。