測定実験，レポート作成での注意事項表とグラフの例

測定実験，レポート作成での注意事項
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バブルソート，クイックソートの実験で使用するデータ数の目安
バブルソートとクイックソートでは処理速度が全く違うので，両者を同じデータ数（N）で比較する必要はない．そ
れぞれ個別にデータ数を決めてよいが，実行時間が１秒以上かかるまでは実験すること．
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レポートでの結果の説明と考察
実行時間をまとめた表を作成し，その上でグラフ（実行時間を縦軸，データ数を横軸）をそれぞれ描いて両者の
実行時間の成長の様子を確認する．グラフを手書きする場合はグラフ用紙を使用すること．グラフを Excel 等
で作成する場合，横軸（データ数）の取り方に注意すること（本紙の２ページ目参照）．
考察では例えば「バブルソートの最悪ケースではデータ数を 10000 から 20000 へ 2 倍に増やすと実行時間は
1.2 秒から 4.7 秒へと約 22 倍（≒3.91 倍）となっている（表△）．同様に○○から△△への増加でも約 22 倍
（≒☆☆倍）となっており，実データからも最悪計算量が O(n2) であることを確認できた．」といったかたちで具
体的に書く．なお，O(n log n) については，n が大きいと log n はほとんど増加しないため，実行時間はデータ
数の増加にほぼ比例する（データ数を 2 倍にしても実行時間も 2 倍程度にしかならない）．
表とグラフの例
表１．バブルソートの最悪ケースにおける処理時間（架空のものです）
データ数
処理時間[秒]
10000
1.2
20000
4.7
30000
10.5
40000
19.1
50000
29.8
100000
119.5
150000
269.1
200000
478.2
600
500
処理時間[秒]
400
300
200
100
0
10000
20000
30000
40000
50000
100000
150000
200000
データ数
図１．バブルソートの最悪ケースにおける処理時間
（誤り：横軸が一定間隔でない）
600
500
処理時間[秒]
400
300
200
100
0
10000
30000
50000
70000
90000
110000
130000
150000
170000
190000
データ数
図２．バブルソートの最悪ケースにおける処理時間
（図１の誤りを修正したもの）

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