Kotlin言語のサンプルコード

文法解説で学んだ内容を組み合わせた、実践的なサンプルプログラムを3本紹介します。難易度は徐々に上がっていきます。

data class Student(val name: String, val score: Int)

fun main() {
    val students = listOf(
        Student("佐藤", 82),
        Student("鈴木", 45),
        Student("高橋", 91),
        Student("田中", 58),
        Student("伊藤", 73)
    )

    // 合格者（60点以上）だけを抽出
    val passed = students.filter { it.score >= 60 }
    println("合格者: ${passed.map { it.name }}")

    // 平均点を計算
    val average = students.map { it.score }.average()
    println("平均点: %.1f".format(average))

    // 得点の高い順に並び替えて上位3名を表示
    val top3 = students.sortedByDescending { it.score }.take(3)
    println("上位3名:")
    top3.forEachIndexed { index, student ->
        println("  ${index + 1}位: ${student.name}（${student.score}点）")
    }

    // 一部の得点を更新したコピーを作る（data classのcopy）
    val updated = students[1].copy(score = 65)
    println("再テスト後: $updated")
}

// 比較回数をカウントする線形探索（計算量 O(n)）
fun linearSearchCounting(list: List, target: Int): Pair {
    var comparisons = 0
    for (i in list.indices) {
        comparisons++
        if (list[i] == target) return Pair(i, comparisons)
    }
    return Pair(-1, comparisons)
}

// 比較回数をカウントする二分探索（計算量 O(log n)）
fun binarySearchCounting(sorted: List, target: Int): Pair {
    var comparisons = 0
    var low = 0
    var high = sorted.size - 1
    while (low <= high) {
        comparisons++
        val mid = (low + high) / 2
        when {
            sorted[mid] == target -> return Pair(mid, comparisons)
            sorted[mid] < target -> low = mid + 1
            else -> high = mid - 1
        }
    }
    return Pair(-1, comparisons)
}

// クイックソート（平均計算量 O(n log n)）
fun quickSort(list: List): List {
    if (list.size <= 1) return list
    val pivot = list[list.size / 2]
    val less = list.filter { it < pivot }
    val equal = list.filter { it == pivot }
    val greater = list.filter { it > pivot }
    return quickSort(less) + equal + quickSort(greater)
}

fun main() {
    val raw = listOf(23, 4, 67, 15, 89, 2, 45, 31, 9, 78, 12, 56)
    val sorted = quickSort(raw)
    println("ソート後: $sorted")

    val target = 78
    val (indexLinear, countLinear) = linearSearchCounting(sorted, target)
    val (indexBinary, countBinary) = binarySearchCounting(sorted, target)

    println("線形探索: index=$indexLinear, 比較回数=$countLinear")
    println("二分探索: index=$indexBinary, 比較回数=$countBinary")
    // データ件数が増えるほど、二分探索の比較回数の少なさが際立つ
}

import kotlinx.coroutines.*
import kotlin.system.measureTimeMillis

suspend fun fetchUserProfile(): String {
    delay(800) // ネットワーク通信を想定した遅延
    return "プロフィール取得完了"
}

suspend fun fetchUserOrders(): String {
    delay(1000)
    return "注文履歴取得完了"
}

suspend fun fetchUserRecommendations(): String {
    delay(600)
    return "おすすめ商品取得完了"
}

fun main() = runBlocking {
    // 直列実行：各処理を順番に待つため合計時間がかかる
    val sequentialTime = measureTimeMillis {
        val profile = fetchUserProfile()
        val orders = fetchUserOrders()
        val recommendations = fetchUserRecommendations()
        println("$profile / $orders / $recommendations")
    }
    println("直列実行の所要時間: ${sequentialTime}ms")

    // 並行実行：asyncで同時に開始し、それぞれのawait()で結果を待つ
    val concurrentTime = measureTimeMillis {
        val profileDeferred = async { fetchUserProfile() }
        val ordersDeferred = async { fetchUserOrders() }
        val recommendationsDeferred = async { fetchUserRecommendations() }

        println("${profileDeferred.await()} / ${ordersDeferred.await()} / ${recommendationsDeferred.await()}")
    }
    println("並行実行の所要時間: ${concurrentTime}ms")
    // 並行実行は最も時間のかかる処理（1000ms）程度で完了し、直列実行より大幅に速い
}

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