アルゴリズム マンハッタン距離:都市の道筋を測る
私たちは日々、目的地までの道のりを考えています。目的地までどれくらいかかるのか、どの道を通るのが一番いいのか、頭の中で様々な経路を思い浮かべます。時には、地図アプリを使って最短距離を調べたり、交通状況を考慮したりすることもあるでしょう。
目的地までの距離を測る方法はいくつかあります。例えば、二点間の直線を引いて測る方法。これは、見通しの良い場所や、障害物のない広い場所では有効です。しかし、建物が密集した都市部では、この方法はあまり役に立ちません。なぜなら、私たちは建物をすり抜けて移動することはできないからです。都市部では、建物の間を縫うように、道路に沿って移動しなければなりません。
そのような都市部の移動を想定した距離の測り方が、マンハッタン距離です。マンハッタン距離とは、東西方向の移動距離と南北方向の移動距離を足し合わせたものです。ちょうど、碁盤の目のように区切られた道路を進むイメージです。東西に3区画、南北に4区画進むなら、マンハッタン距離は7区画となります。直線距離で測るよりも、実際の移動距離に近い値を得ることができます。
この一見単純なマンハッタン距離ですが、様々な分野で応用されています。数学や統計学はもちろんのこと、人工知能の分野でも活用されています。例えば、機械学習におけるデータ分析や、経路探索アルゴリズムなどに利用されています。マンハッタン距離は、計算が比較的簡単であるため、処理速度が求められる場面でも効果を発揮します。このように、マンハッタン距離は、都市の移動を理解する上で重要な概念であり、私たちの生活にも密接に関わっています。
