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Author: chvmvd

docs/02algorithms/07search/index.mdx

@@ -36,7 +36,7 @@ import Answer from "@site/src/components/Answer";
 | 19       | 吉田   |
 | 20       | 渡辺   |
 
-## 線形探索
+## 線型探索
 
 次のように、データが与えられたとします。
 
@@ -76,9 +76,9 @@ students = [
 
 ### 練習問題
 
-降べきの順に整列された数列の中から、N 以上である最小の数字のインデックスを見つける関数を作ってみてください。
+線型探索を用いて、昇順に整列された数列の中から、`N` 以上である最小の数字のインデックスを見つける関数を作ってみてください。
 
-例えば、数列が `[1, 2, 3, 4, 5, 5, 7, 8, 10]` で $N = 5$ ならば、4 となります。
+例えば、数列が `[1, 2, 3, 4, 5, 5, 7, 8, 10]` で `N = 5` ならば、`4` となります。
 
 <Answer>
   <ViewSource path="/search/linear_practice.ipynb" />
@@ -99,7 +99,7 @@ students = [
 
 これを使ったアルゴリズムを考えれば、効率的に計算できそうです。
 
-二分探索は、このようにすることで計算量を大幅に減らすことのできるアルゴリズムです。
+二分探索は、このようにすることで計算量を大幅に減らすことのできるアルゴリズムです。「にぶたん」と言われたりします。
 
 中央の値を見て中央の値が目的の値よりも大きかったら、その値よりも小さい領域を探し、目的の値よりも小さかったら、その値よりも大きい領域を探すといったようにします。
 
@@ -201,19 +201,19 @@ sequenceDiagram
 
 ### 練習問題 1
 
-降べきの順に整列された数列の中から、N 以上である最小の数字のインデックスを見つける関数を作ってみてください。
+二分探索を用いて、昇順に整列された数列の中から、`N` 以上である最小の数字のインデックスを見つける関数を作ってみてください。
 
-例えば、数列が `[1, 2, 3, 4, 5, 5, 7, 8, 10]` で $N = 5$ ならば、4 となります。
+例えば、数列が `[1, 2, 3, 4, 5, 5, 7, 8, 10]` で `N = 5` ならば、`4` となります。
 
 <Answer>
   <ViewSource path="/search/binary_left_practice.ipynb" />
 </Answer>
 
 ### 練習問題 2
 
-降べきの順に整列された数列の中から、N 以下である最大の数字のインデックスを見つける関数を作ってみてください。
+二分探索を用いて、昇順に整列された数列の中から、`N` 以下である最大の数字のインデックスを見つける関数を作ってみてください。
 
-例えば、数列が `[1, 2, 3, 4, 5, 5, 7, 8, 10]` で $N = 5$ ならば、5 となります。
+例えば、数列が `[1, 2, 3, 4, 5, 5, 7, 8, 10]` で `N = 5` ならば、`5` となります。
 
 <Answer>
   <ViewSource path="/search/binary_right_practice.ipynb" />

static/search/linear_practice.ipynb

@@ -8,7 +8,7 @@
    "source": [
     "def linear_search(data, number):\n",
     "    for i in range(len(data)):\n",
-    "        if data[i] == number:\n",
+    "        if number <= data[i]:\n",
     "            return i\n",
     "\n",
     "\n",