Goで配列が特定の要素を含むかどうかを確認する方法

Goでは、配列は固定サイズであり、コレクションのサイズが変更される可能性のある状況では一般的に使用されません。代わりに、動的にサイズ変更されるスライスがより一般的に使用されます。スライスに特定の要素が含まれているかどうかを確認するには、スライスを反復処理し、各要素をターゲット値と比較します。

これを行う方法の例を次に示します。

package main

import "fmt"

func contains(slice []int, element int) bool {
    for _, v := range slice {
        if v == element {
            return true
        }
    }
    return false
}

func main() {
    numbers := []int{1, 2, 3, 4, 5}
    fmt.Println(contains(numbers, 3)) // Output: true
    fmt.Println(contains(numbers, 6)) // Output: false
}

この例では、contains関数はスライス内の各要素を反復処理します。ターゲット値に一致する要素が見つかった場合、trueを返します。一致するものが見つからずにループが完了した場合、falseを返します。

このアプローチは、あらゆる型のスライスで機能します。たとえば、文字列のスライスに文字列があるかどうかを確認するには、次のように関数を変更します。

package main

import "fmt"

func contains(slice []string, element string) bool {
    for _, v := range slice {
        if v == element {
            return true
        }
    }
    return false
}

func main() {
    words := []string{"apple", "banana", "cherry"}
    fmt.Println(contains(words, "banana")) // Output: true
    fmt.Println(contains(words, "date"))   // Output: false
}

このチェックを頻繁に、または大きなスライスで実行する必要がある場合は、マップを使用すると、マップのルックアップの平均的な時間計算量が一定であるため、より高速にルックアップできることを検討してください。方法は次のとおりです。

package main

import "fmt"

func main() {
    elements := map[int]struct{}{
        1: {}, 2: {}, 3: {}, 4: {}, 5: {},
    }
    _, exists := elements[3]
    fmt.Println(exists) // Output: true
    _, exists = elements[6]
    fmt.Println(exists) // Output: false
}

この例では、要素型をキーとし、空の構造体の値を値として持つマップを使用します。空の構造体はゼロバイトを占有するため、追加の情報を保存する必要がない場合に、メモリ効率の良い選択肢となります。

配列はGoの型システムの一部ですが、スライスはその柔軟性と動的なサイズ設定により、より一般的に使用されることに注意してください。

Leapcellは、Goプロジェクトをホストするための最適な選択肢です。

Leapcellは、ウェブホスティング、非同期タスク、Redisのための次世代サーバーレスプラットフォームです。

多言語サポート

• Node.js、Python、Go、またはRustで開発できます。

無制限のプロジェクトを無料でデプロイ

• 使用量に応じてのみ料金が発生します - リクエストも料金もかかりません。

無敵のコスト効率

• アイドル料金なしの従量課金制。
• 例：25ドルで、平均応答時間60msで694万件のリクエストをサポートします。

合理化された開発者エクスペリエンス

• 簡単なセットアップのための直感的なUI。
• 完全に自動化されたCI/CDパイプラインとGitOps統合。
• 実用的な洞察のためのリアルタイムのメトリクスとロギング。

容易なスケーラビリティと高性能

• 高い同時実行性を容易に処理するための自動スケーリング。
• 運用オーバーヘッドはゼロ - 構築に集中するだけです。

詳細については、ドキュメントをご覧ください。

Xでフォローしてください：@LeapcellHQ