中嶋悟
名前：中嶋 悟（なかじま さとる） ニックネーム：サトルン 年齢：28歳 性別：男性 職業：会社員（IT系メーカー・マーケティング部門） 通勤場所：東京都千代田区・本社オフィス 通勤時間：片道約45分（電車＋徒歩） 居住地：東京都杉並区・阿佐ヶ谷の1LDKマンション 出身地：神奈川県横浜市 身長：175cm 血液型：A型 誕生日：1997年5月12日 趣味：比較記事を書くこと、カメラ散歩、ガジェット収集、カフェ巡り、映画鑑賞（特に洋画）、料理（最近はスパイスカレー作りにハマり中） 性格：分析好き・好奇心旺盛・マイペース・几帳面だけど時々おおざっぱ・物事をとことん調べたくなるタイプ 1日（平日）のタイムスケジュール 6:30 起床。まずはコーヒーを淹れながらニュースとSNSチェック 7:00 朝食（自作のオートミールorトースト）、ブログの下書きや記事ネタ整理 8:00 出勤準備 8:30 電車で通勤（この間にポッドキャストやオーディオブックでインプット） 9:15 出社。午前は資料作成やメール返信 12:00 ランチはオフィス近くの定食屋かカフェ 13:00 午後は会議やマーケティング企画立案、データ分析 18:00 退社 19:00 帰宅途中にスーパー寄って買い物 19:30 夕食＆YouTubeやNetflixでリラックスタイム 21:00 ブログ執筆や写真編集、次の記事の構成作成 23:00 読書（比較記事のネタ探しも兼ねる） 23:45 就寝準備 24:00 就寝
二分木とは何か？基本の構造と特徴を理解しよう
まずはじめに、二分木とはコンピュータサイエンスでよく使われるデータ構造の一つです。
これは、各ノード（要素）が最大で2つの子ノードを持つ木の形をした構造のことを指します。
簡単に言うと、木の枝分かれが二つまでの木構造というイメージです。
二分木はどのように使われるのでしょうか？主に情報を整理したり、階層的な関係を表現するのに便利です。
例えば、家系図や組織図の簡単なモデルとしても使うことができます。
この二分木には様々な種類があり、中にはすべてのノードが０か２つの子ノードを持つ満二分木や、すべての葉が同じ深さにある完全二分木などがあります。
特徴としては、ノードが上下に繋がっていて、親子関係が階層的に表現できる点です。
二分木は上から下に広がる構造なので、探索や挿入を行う際に効率的に動作させるために特定のルールを設けることもあります。それが後で説明する「二分探索木」です。
二分探索木とは？二分木との違いとその特徴
二分探索木は、先ほど説明した二分木の一種ですが、特別なルールが加わっています。
それは、「左の子ノードの値は親ノードの値より小さく、右の子ノードの値は親ノードの値より大きい」というルールです。
このルールによって、データを効率的に検索（探索）できるようになっています。例えば、探したい数値が親ノードより小さければ左の子に移動し、大きければ右の子に移動するといった具合です。
これを繰り返すことで、結果を効率良く素早く見つけることができます。
二分探索木のメリットは、データがバランスよく分散されていれば、探索にかかる時間が非常に短くて済むことです。
ただし、うまくバランスが取れていないと、検索効率が下がってしまう問題もあります。
二分探索木はデータベースのインデックスやソート済みリストの管理など、幅広い場面で利用されています。
二分木と二分探索木の違いを表で比較！使い分けのポイント
ここまで説明してきた内容をまとめて、二分木と二分探索木の違いをわかりやすく表にしてみましょう。
| 特徴・要素 | 二分木 | 二分探索木 |
|---|---|---|
| 定義 | 各ノードが最大2つの子ノードを持つツリー全般 | 値の大小関係で左右に分けるルールがある二分木の一種 |
| 子ノードの制約 | 特になし | 左の子：親より小さい値 右の子：親より大きい値 |
| 主な用途 | 情報の階層的整理、表現 | 効率的な探索や検索 |
| 検索の速さ | 一般的に速くない | バランスが良ければ高速 |
| データの挿入ルール | 自由 | 規則的なルールに従う |
