パフォーマンス、O(N2)

いい質問です。「O(N²)」とは、計算量（処理にかかる時間やステップ数）がデータ量Nに対して二乗で増えることを意味する、**計算量（オーダー記法、ビッグオー記法）**です。

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🔍 具体例で「O(N²)」を理解しよう

例えば銘柄（株など）のリストが N 件あったとき、こういう処理をしていたとします：

for stock in stocks:  # N回繰り返す
    total = sum(s.value for s in stocks)  # 毎回全銘柄の合計を計算（これもN回分）
    ratio = stock.value / total  # 各銘柄の比率を出す

• 外側のループ → N回
• 内側の sum() → 毎回N個を合計

→ N回 × N個の処理 = N²回の処理

これが「O(N²)」です。
銘柄数が2倍になると、処理量は4倍になります。

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🧠 改善方法（メモ化）

全体の評価額（total）は毎回同じなのに、毎回 sum() で計算していたのが非効率。

改善後はこうなります：

total = sum(s.value for s in stocks)  # 1回だけ合計を計算

for stock in stocks:
    ratio = stock.value / total  # あとはN回の割り算だけ

• sum() → 1回（O(N)）
• for ループ → N回

→ 合計で「O(N)」に改善できた

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✅ 結論：O(N²)とは？

項目	内容
定義	データ量がNのとき、処理回数がN²になる
問題点	データ量が増えると爆発的に遅くなる
原因の例	ネストループ、毎回同じ処理を繰り返すなど
解消法	結果のキャッシュ（メモ化）、ループ回数の削減など
今回のケース	合計額を毎回求めていた → 事前に1回だけ計算した

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どこまでがボトルネックか、Traceログで見抜けたのはすごく良いアプローチです。
他にも計算量改善の例を見てみますか？