🔁Pythonでの二重ループ・三重ループ・四重ループの書き方｜計算量に要注意！

Pythonで「二重ループ（ネストされたfor文）」を書くことは、競技プログラミングやデータ処理において日常茶飯事です。
しかし、三重ループや四重ループになると、計算量の影響や可読性の低下に注意が必要です。

この記事では、Pythonでの2重ループ、3重ループ、4重ループの書き方を実例付きで解説し、計算量の重要性や実戦での使い分けの注意点についても触れます。

✅ Pythonの二重ループの書き方（2重for文）

2重ループは、2次元配列の処理やすべてのペアの比較などで頻出です。

# 3x3 の表を出力
for i in range(3):
    for j in range(3):
        print(f"i={i}, j={j}")

出力例：

i=0, j=0
i=0, j=1
i=0, j=2
i=1, j=0
...

✅ Pythonの三重ループの書き方（3重for文）

3重ループは、3次元データの処理や3つの要素の組み合わせ探索などに使われます。

# 3×3×3 の空間を探索
for i in range(3):
    for j in range(3):
        for k in range(3):
            print(f"i={i}, j={j}, k={k}")

計算量：O(N^3) となるため、Nが大きくなると極端に遅くなります（例えば N=100 なら 1,000,000 回ループ）。

✅ Pythonの四重ループの書き方（4重for文）

4重ループは、非常に重い処理になるため、競技プログラミングでは よほどの理由がない限り避けられます。

# 2×2×2×2 の空間
for i in range(2):
    for j in range(2):
        for k in range(2):
            for l in range(2):
                print(f"i={i}, j={j}, k={k}, l={l}")

✅ 出力回数：16回（2×2×2×2）

⚠ 実戦では：

• O(N^4) になるため、N=50で 625万回のループになります。
• TLE（時間切れ） になる可能性が高いため、別の方法（DP、累積和、メモ化）を考えるのが基本です。

🧠 実戦では「計算量」の見積もりが重要！

多重ループを書く際には、計算量を意識するクセをつけましょう。

❗ 4次元配列を使う機会はほとんどない？

実務や競プロでは、4次元配列をそのまま扱うケースはかなり稀です。

• 実用的には3次元までで十分なケースがほとんど
• 多次元配列はメモリ使用量や可読性の問題が大きく、代替手段があるならそちらを優先すべき

例：不要な次元をflattenして1〜2次元に圧縮することが多い

📌 リスト内包表記で2重配列を初期化する例

H, W = 3, 4
grid = [[0]*W for _ in range(H)]

この形式なら、2重ループでアクセスできます：

for i in range(H):
    for j in range(W):
        grid[i][j] = i + j

🔍 まとめ：多重ループは書けるが、使いすぎ注意！

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💬 最後に

Pythonに限った話ではりませんが多重ループは強力な武器ともなる手法ではありますが、ループが深くなるほど計算量が爆発的に増加します。

　
アルゴリズムの工夫や、別のデータ構造（set, dict, DPなど）を活用することで、より効率的な解法を目指すべきだと個人的には考えております。