feat: linear search with guard

Author: RyosukeDTomita

data_structure/tree/tree.hs

@@ -1,4 +1,4 @@
-data Tree a = Node a [Tree a] deriving (Show)
+data Tree a = Node a [Tree a] deriving (Show) -- 型コンストラクタとしてTreeをデータコンストラクタとしてNodeを作成
 
 -- 葉ノード（子を持たないノード）を作成
 leaf :: a -> Tree a
@@ -11,14 +11,14 @@ rootValue (Node x _) = x
 -- 特定の値を持つノードの子として新しい値を挿入
 -- 見つからない場合は元の木を返す
 insertAt :: (Eq a) => a -> a -> Tree a -> Tree a
-insertAt target newVal (Node x cs)
-  | x == target = Node x (leaf newVal : cs)
-  | otherwise = Node x (map (insertAt target newVal) cs)
+insertAt target newVal (Node x children)
+  | x == target = Node x (leaf newVal : children)
+  | otherwise = Node x (map (insertAt target newVal) children) -- mapするのはすべての子要素について調査するため
 
 -- 特定の値を持つノードを削除（子ノードは親に昇格）
 -- ルートノードは削除できない
 delete :: (Eq a) => a -> Tree a -> Tree a
-delete target (Node x cs) = Node x (concatMap (deleteHelper target) cs)
+delete target (Node x children) = Node x (concatMap (deleteHelper target) children)
   where
     deleteHelper :: (Eq a) => a -> Tree a -> [Tree a]
     deleteHelper t (Node v children')
@@ -27,33 +27,33 @@ delete target (Node x cs) = Node x (concatMap (deleteHelper target) cs)
 
 -- 木に特定の値が含まれているか検索
 contains :: (Eq a) => a -> Tree a -> Bool
-contains target (Node x cs) = x == target || any (contains target) cs
+contains target (Node x children) = x == target || any (contains target) children
 
 -- 木のサイズ（ノード数）を取得
 size :: Tree a -> Int
-size (Node _ cs) = 1 + sum (map size cs)
+size (Node _ children) = 1 + sum (map size children)
 
 -- 木の深さを取得
 depth :: Tree a -> Int
 depth (Node _ []) = 1
-depth (Node _ cs) = 1 + maximum (map depth cs)
+depth (Node _ children) = 1 + maximum (map depth children)
 
 -- 木を整形して表示（枝を使って階層構造を明確化）
 prettyPrint :: (Show a) => Tree a -> String
 prettyPrint tree = go "" "" tree
   where
-    go prefix childPrefix (Node x cs) =
+    go prefix childPrefix (Node x children) =
       prefix
         ++ show x
         ++ "\n"
-        ++ drawChildren childPrefix cs
+        ++ drawChildren childPrefix children
 
     drawChildren _ [] = ""
     drawChildren prefix [c] =
       go (prefix ++ "└── ") (prefix ++ "    ") c
-    drawChildren prefix (c : cs') =
+    drawChildren prefix (c : children') =
       go (prefix ++ "├── ") (prefix ++ "│   ") c
-        ++ drawChildren prefix cs'
+        ++ drawChildren prefix children'
 
 main :: IO ()
 main = do

search/README.md

@@ -5,13 +5,25 @@
 - 先頭から対象となる値を探す。
 - 計算量は O(n)。
 
+### 実装例
+
+- [x] C
+- [x] Python
+- [x] Haskell
+
 ### 線形探索 with 番兵法(Sentinel loop)あり
 
 - 前提として線形探索においてループの終了条件は，以下の 2 つがある。
   - 探索する値が見つかったか
   - 探索する値が見つからなかった場合に配列の末尾に到達したか
 - 探索する配列に番兵として探索する値を末尾に追加することで，必ず探索する値が見つかるようになるため，ループの終了条件を探索する値が見つかったかの 1 つにすることができる。
 
+#### 実装例
+
+- [x] C
+- [x] Python
+- [x] Haskell
+
 ---
 
 ## 二分探索(Binary search)
@@ -22,12 +34,16 @@
 - 配列を半分にわけて，ピボットを基準にターゲットとなる値が左右のどちらにあるか探索する。
 - 計算効率は、1 ステップごとに探索対象が半分になっていく。これは 2 進数においては 1 桁減ることを表しているので計算量は O(log2 n)と表せる。
 
-### 関数を満たす最大/最小の値の探索
+### 関数を満たす最大/最小の値を二分探索で探す
 
 - 二分探索を使い、関数f(x)がピボットに対してTrueかFalseかを判定することで、関数f(x)を満たす最大/最小のxの範囲を探索できる。
 
 ---
 
+## BST(Binary Search Tree)
+
+---
+
 ## bit 全探索(bit search)
 
 ---
@@ -43,5 +59,3 @@
 ## ｈ幅優先探索(Breadth First Search)
 
 ---
-
-## 2 分木探索(Binary search tree)

…arch/binary_search/binary_search_func.hs search/binary_search/binarySearchFunc.hssearch/binary_search/binary_search_func.hs renamed to search/binary_search/binarySearchFunc.hs search/binary_search/binary_search_func.hs renamed to search/binary_search/binarySearchFunc.hs

@@ -0,0 +1,15 @@
+linearSearch :: [Int] -> Int -> Int
+linearSearch xs target =
+  let xs' = xs ++ [target] -- 番兵を追加
+   in head
+        [ i
+          | i <- [0 .. length xs' - 1],
+            xs' !! i == target
+        ]
+
+main :: IO ()
+main = do
+  let randomList = [30, 75, 69, 16, 47, 77, 60, 80, 74, 8, 77, 1, 60, 33, 70, 29, 24, 91, 60, 69]
+  print randomList
+  let target = 77
+  print $ linearSearch randomList 77