stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
北川勝博
出演作品 > OVA

世界の光 親鸞聖人（1992年、安楽房）
サクラ大戦 桜華絢爛（1997年、帝劇の客）
銀河英雄伝説外伝 叛乱者（2000年、インマーマン）
機動戦士ガンダム0083 STARDUST MEMORY 宇宙の蜉蝣2（2016年、アサクラ）
出演作品 > 劇場アニメ

戦争が終わった夏に（1990年）
機動戦士ガンダムIII めぐりあい宇宙篇 特別版（2000年、アサクラ）
BLOOD THE LAST VAMPIRE（2000年、客）
シックス・エンジェルズ（2002年、新ソ連首相）
出演作品 > ゲーム

ヒカルの碁 〜平安幻想異聞録〜（2002年、白虎、人魚、狐）
ヒカルの碁 〜院生頂上決戦〜（2002年、森下九段）
ラチェット&クランク（2002年、クォークの用心棒）
NARUTO -ナルト- ナルティメットヒーロー2（2004年、忍亀）
SDガンダム GGENERATION（2007年 - 2016年、アサクラ 他） - 2作品
Fable II（2008年）
ラストレムナント（2008年、ズイコー）
北斗の拳 激打MAX（2013年、ダイヤ、デビルリバース、牙大王、フドウ）
キングダム ハーツIII（2019年、ピート）
出演作品 > ドラマCD

スターオーシャン Till the End of Time Vol.1 新しき風の凱歌（隊長）
火の鳥 永遠の生命（ルベツ）
ななか6/17（霧里耐三）
出演作品 > 吹き替え > 担当俳優

コナン&レッドソニア（ヴァルカー）
コナン・ザ・アドベンチャー（ヴァルカー）
ザ・ヤクザ（ウラジミール）
NCIS: ニューオーリンズ（ジャクソン・ハウザー）
クリミナル・マインド3 FBI行動分析課（ウィリアムズ保安官）
スタートレック:エンタープライズ（レオナルド提督）
クリミナル・マインド12 FBI行動分析課（ジム・カーソン巡査）
CSI:ニューヨーク9 ザ・ファイナル（ケヴィン・フィリップス博士）
プライベート・プラクティス3（アルベルト判事）
アンフォゲッタブル4 完全記憶捜査（レオ・ハケット）
エクスタント（ガベル上院議員）
フラッシュフォワード（シーリー・ブリード捜査官）
ラッシュアワー（ボビー）
ザ・ホワイトハウス2（トニー・マリノ）
そりゃないぜ!? フレイジャー（ビリー・クリューゼル）
ラグタイム しっちゃかめっちゃか大騒動（ラマスター）
出演作品 > 吹き替え > 映画

愛さずにはいられない
アイス・プラネット（ルムラ博士〈サブ・シモノ〉）
アウトブレイク（ソルト少佐〈キューバ・グッディング・Jr〉）※DVD・ビデオ版
悪夢の破片
悪魔の棲む部屋（ウィル〈デヴィッド・オハラ〉）
アステロイド2（クラレンス〈タイニー・リスター・Jr.〉）
アップサイドダウン 重力の恋人（ボブ・ボルショヴィッツ〈ティモシー・スポール〉）
アトミック・トレイン ※ソフト版
アナライズ・ミー（サル・マシエロ）※ソフト版
アニマル・ハウス（ジェニングス教授〈ドナルド・サザーランド〉）
アベンジャーズ/インフィニティ・ウォー（エイトリ〈ピーター・ディンクレイジ〉）
アメリカン・ガン
インビンシブル（ハワード・ランキャスター〈リナル・ハフト〉）
運命のボタン
ウィットネス（客人〈エリオット・グールド〉）
ウィットネス・プロテクション 証人保護（スティーブン〈フォレスト・ウィテカー〉）
L.A.コンフィデンシャル（フィリップ）※フジテレビ版（BD収録）
エンド・オブ・バイオレンス（ゾルタン・コヴァックス〈ウド・キア〉）
オーストラリア
オール・ザ・キングスメン
オズ はじまりの戦い（怪力男）
オフィスキラー（ピーター・ダグラス）
追いつめられて（ビリー・デュバル〈ハワード・バフ〉）
ガールズフレンドデー（タフト〈ラリー・フェセンデン〉）
奇蹟の降る空（精肉屋）
君はONLY ONE（フィル）
クラッカージャック2（リッキーサンテリア / ラモス〈レオ・ロッシ〉）
クリムゾン・リバー（道路管理の男〈フィリップ・ナオン〉） ※ソフト版
ゲッティング・イーブン（ジン〈ロン・カナダ〉）
ゲスト（シルバーリング医師〈ディーン・ポール・ギブソン〉）
恋のゆくえ/ファビュラス・ベイカー・ボーイズ（ヘンリー〈アルバート・ホール〉）
コッホ先生と僕らの革命（グスタフ・メアフェルト〈ブルクハルト・クラウスナー〉）
コラテラル・ダメージ（ジャック〈マイケル・ミルホーン〉）
サイレントワールド2012（ビル・ハート（パトリック・ラビオートゥー〉）
ザ・ターゲット
THE BATMAN-ザ・バットマン-（ピート・サベージ本部長〈アレックス・ファーンズ〉）
視姦（父親〈ブルース・マイヤーズ〉）
幸せのレシピ
処刑人（チェコフ〈スコット・グリフィス〉）
銃撃犯（フレヤリング〈アラン・C・パターソン〉）
ジャッカル（FBI長官、ボルトノフ大佐）※DVD・ビデオ版
シャンプー台のむこうに
水滸伝 決戦!白龍城（李逵李逵〈チョイ・ガムコン〉）
スナイパー（ドウェイン〈ロン・セルマー〉）
スリー・キングス ※フジテレビ版
スリング・ブレイド
スウォーズマン/剣士列伝（キョク老人〈ラム・チェンイン〉）
ゼア・ウィル・ビー・ブラッド
ゾディアック
奪還 DAKKAN -アルカトラズ-（デイモン・J・ケストナー看守〈マイケル・グレイディ〉）
ダーク・ハーフ ※テレビ東京版
団塊ボーイズ（チャーリー〈スティーヴン・トボロウスキー〉）
ダ・ヴィンチ・コード（ジェローム・コレ〈エチエンヌ・シコ〉）※フジテレビ版
007 トゥモロー・ネバー・ダイ（カーヴァーの手下）※フジテレビ版
チャンピオン 明日へのタイトルマッチ（ハービー・ブッシュ〈オミッド・ジャリリ〉）
沈黙の断崖（トッド、ヘンリー・カー、店主）※DVD・ビデオ版
デス・ゲーム2025（ハチェット・ジャック・ジャミストン〈ケン・カージンガー〉）
デイ・アフター・トゥモロー（ブッカー、ピアス将軍）※テレビ朝日版
DOA/デッド・オア・アライブ
デモンズ・ウォー 戦場の死神（クッツ〈タデウシュ・フック〉）
デビル・インサイド（コスタ医師〈クラウディウ・イストドール〉）
10 クローバーフィールド・レーン（ハワード〈ジョン・グッドマン〉）
どつかれてアンダルシア (仮)（マゴの相棒）
トータルフィアーズ（レヴェル国家安全保障顧問〈ブルース・マッギル〉）
ドラゴン・タトゥーの女（ニルス・ビュルマン〈ヨリック・ヴァン・ヴァーヘニンゲン〉）
トランスフォーマーシリーズ
トランスフォーマー（アイアンハイド、バリケード）
トランスフォーマー/リベンジ（アイアンハイド）
トランスフォーマー/ダークサイド・ムーン（アイアンハイド）
トランスフォーマー/最後の騎士王（バリケード）
ドロップ・ゾーン（機長）※テレビ朝日版
ドラゴンハート（ヒュー）※ビデオ・DVD版
ナッティ・プロフェッサー クランプ教授の場合 ※日本テレビ版
ハイスクール・ジャック　怒りの教室（ジャクソン巡査〈フォレスト・ウィテカー〉）
バック・トゥ・ザ・フューチャー PART3（有刺鉄線のセールスマン〈リチャード・ダイサート〉）※日本テレビ版（思い出の復刻版DVD収録）
ピーター・パン
フランドル
フールズ・ゴールド/カリブ海に沈んだ恋の宝石（ゲーリー〈アダム・ルフェーヴル〉）
プロフェッツ・ゲーム（ボブ〈マイケル・ドーン〉）
ブルドッグ
ブロークン・トレイル 遥かなる旅路（ウィリアム・モンクリーフ〈ダンカン・フレイザー〉）
ペイバック ※テレビ朝日版
僕たちのアナ・バナナ
暴動刑務所（ディアス〈マヌエル・タドロス〉）
ホスピタル・アンダー・シージ
ボアVS.パイソン（ルイス〈ヴェリザール・ビネヴ〉）
魔王（ヘルマン・ゲーリング元帥〈フォルカー・シュペンゲラー〉）
マーシャル・ロー（ライト上院議員〈デイキン・マシューズ〉）
マイ・ラブリー・フィアンセ（シド〈リッチ・コメニッチ〉）
マクマホン・ファイル（バリー・セドロウ〈メル・ロドリゲス〉）
未来は今（ウェアリング・ハッドサッカー〈チャールズ・ダーニング〉）
ミリオンダラー・ホテル（ベスト〈ドナル・ローグ〉）
ミスティック・リバー（バル・サベッジ〈ケヴィン・チャップマン〉）
ミッション: 8ミニッツ
めぐり逢う大地（クロッカー〈ダンカン・フレイザー〉）
メン・イン・ブラック2 ※テレビ朝日版
メトロポリス2035（デメオ〈ヴェリザール・ビネヴ〉）
メガ・シャークVSジャイアント・オクトパス（ヴィンス〈ジョナサン・ネイション〉）
迷犬サムソン&ヘラクレスの大冒険（タイニー〈マイク・グリーフ〉）
野獣教室（ランドル署長〈マイケル・フリン〉）
許されざる者 ※テレビ朝日版
善き人のためのソナタ（アントン・グルビッツ部長〈ウルリッヒ・トゥクル〉）
ライブ・フロム・バグダッド 湾岸戦争最前線（ナージ・アル＝ハディーシー〈デヴィッド・スーシェ〉）
ラスト・アクション・ヒーロー（ベネディクトの執事〈プロフェッサー・トオル・タナカ〉）※テレビ朝日版（デラックスエディションBlu-ray収録）
ラッシュアワー（タクシー運転手）
リンカーン/秘密の書
リミット90（ボルジア〈アントニーノ・ルオリオ〉）
臨死
レリック（フレデリック・フォード警備員〈ジョフェリー・C・ブラウン〉）
レモニー・スニケットの世にも不幸せな物語（警官〈セドリック・ジ・エンターテイナー〉）
レザレクション（ネスラー〈ジョナソン・ウィテカー〉）
ローグ・ワン/スター・ウォーズ・ストーリー（ベイズ・マルバス〈チアン・ウェン〉）
ロード・トゥ・パーディション（ニッティの部下）
ロード・トゥ・ヘブン（ジョシュア〈チャールズ・S・ダットン〉）
ロミオ・マスト・ダイ ※テレビ朝日版
ロビンとロマン（ウィル・スカーレット〈デンホルム・エリオット〉）
ワールド・トレード・センター
ワンス・アポン・ア・タイム・イン・チャイナ外伝/鬼脚（ガムパウ〈ヤム・サイクン〉）
出演作品 > 吹き替え > ドラマ

iCarly
あなたにムチュー（アイク〈アート・エヴァンス〉）
アンダーカバー・ボス2 社長潜入調査
ER緊急救命室
シーズン1 #8（ヘイブン〈ジェフリー・リヴァス〉）
シーズン3 #2（トラベル）
シーズン5（ヘイマー〈バリー・シジスモンディ〉）
シーズン6 #22（タナー〈スチュアート・フィンレイ＝マクレナン〉）
シーズン7 #21（ジム〈ジャック・ハレット〉）
シーズン10 #3（興奮した患者〈ジョセフ・セリーニ〉）
シーズン11 #5（リック・デコイト〈グレン・モーシャワー〉）
シーズン13 #2（ジェームス・クライバス〈デヴィッド・アーノット〉）
シーズン14 #16（アルバストラム〈ゼイル・モリス〉）
シーズン15 #8（店員〈デヴィッド・グラマー〉）
WITHOUT A TRACE/FBI 失踪者を追え!
シーズン1（クレイツァー〈アラン・ブルーメンフェルド〉）
シーズン2（ヘンドリックス）
シーズン3 #9（フレッド・コーエン〈ジョエル・ブルックス〉）
シーズン3 #23（リッカー）
宇宙船レッド・ドワーフ号（バクスター）
エージェント・オブ・シールド（ロシア兵）
X-ファイル2016（Dr.ルーベル〈ジュリアン・クリストファー〉）
女弁護士ロージー・オニール（バリック〈ヴォンディ・カーティス＝ホール〉）
クォーリーと呼ばれた男（ヴァーン・ラトリフ刑事）
glee/グリー（バリー・ジェフリーズ〈ミート・ローフ〉）
クリミナル・マインド FBI行動分析課
シーズン4（ジム・シューレン）
シーズン5（ミッチェル〈グレン・モーシャワー〉）
シーズン8（アレックス・レイン〈ジョシュ・ホプキンス〉、マーティン刑事）
シーズン9（ビル・ハーディング〈ブライアン・バウムガートナー〉）
シーズン11（マクリアリー刑事）
GRIMM/グリム3（スーツの男〈ロブ・マーズ〉）
クレイジー・エックス・ガールフレンド（Mr.デイビス〈P・L・ブラウン〉）
刑事ナッシュ・ブリッジス
刑事フォイル（エリック・リバース巡査部長〈ジェフリー・フレッシュウォーター〉）
ザ・ソプラノズ 哀愁のマフィア（ビッグ・プッシー・ボンペンシエロ〈ヴィンセント・パストーレ〉）
ザ・プラクティス ボストン弁護士ファイル（スティーブ・ラングストン卿）
ザ・フォロイング（ニール〈グレン・フレシュラー〉）
三国志 Three Kingdoms（王累、韓遂）
THE BLACKLIST/ブラックリスト シーズン5（ローレンス・D・デブリン〈プルイット・テイラー・ヴィンス〉）
シャーロック・ホームズの冒険 #11「入院患者」（プレッシントン）※DVD完全版
ジェシカおばさんの事件簿死を招く秘め事の記録（ベネット〈エドワード・マルヘアー〉）
シークエスト（エルンスト、ニック・ピッコロ〈ドム・デルイーズ〉）
ジェームズ・ボンドを夢見た男
CSI:3 科学捜査班（ジェリー・バロン〈ロン・カナダ〉）
CSI:4 科学捜査班（カジノセキュリティ主任〈シャーマン・オーガスタス〉）
スタートレック:ヴォイジャー（ラリー・ドレイク、ロン・ザック）
スターゲイト SG-1（テガール大佐〈ダリル・シャトルワース〉）
戦争と平和（マック将軍〈ルドガー・ピストール〉）
太王四神記
推奴 〜チュノ〜
タッチング・イーブル〜闇を追う捜査官〜
ふたりは最高!ダーマ&グレッグ（警官〈エリック・アラン・クレイマー〉）
ターミネーター サラ・コナー・クロニクルズ（ネルソン所長〈ディーン・ノリス〉）
超感覚刑事ザ・センチネル（ウィンターズ大佐）
デスパレートな妻たち5
24 -TWENTY FOUR- シーズン4
ナース・ジャッキー3（カール〈ダン・ラウリア〉）
PERSON of INTEREST 犯罪予知ユニット（ジャック・サミュエル・ゲイツ判事）
パワーレンジャー・イン・スペース（エクリプター〈ウォルター・ラング〉（声）、エリオット・フェノーメナス博士、ミケランジェロ）
パワーレンジャー・ロスト・ギャラクシー（エリオット・フェノーメナス博士、ブロディ議員、宇宙船アナウンス〈トム・ワイナー〉〈声〉）
犯罪捜査官ネイビーファイル シーズン4（マーク・ファルコン警部補〈レックス・リン〉）
ハイテク武装車バイパー（チャップマン〈ケン・フォリー〉）
HAWAII FIVE-0（フリッパ〈ショーン・モクアヒ・ガーネット〉）
ハリーズ・ロー 裏通り法律事務所（ジョージ〈ケヴィン・ダン〉）
ヒューマン・ターゲット（ウィンストン〈シャイ・マクブライド〉）
4400 未知からの生還者
FOREVER Dr.モーガンのNY事件簿（ジェリー・チャーターズ〈クラーク・ピーターズ〉）
ブルーブラッド 〜NYPD家族の絆〜
フラッシュフォワード（ICE捜査官〈カーメン・アルジェンツィアノ〉）
BULL / ブル 法廷を操る男（タードル警部補〈エバン・パーク〉）
ホワイトチャペル2 終わりなき殺意
BONES シーズン5（ダニエル・ヨルダー）
魔術師 MERLIN（ヘイリグ）
マルコム in the Middle（スパングラー校長〈ダニエル・フォン・バーゲン〉）
マインドハンター（モリーナ刑事〈フェリックス・ソリス〉）
名探偵モンク2（スーパーの警備員）
名探偵モンク7（ニムロッド〈エリック・ラング〉）
名探偵ポワロ ヘラクレスの難業（フランチェスコ〈ナイジェル・リンゼイ〉）
THE MENTALIST メンタリストの捜査ファイル3（フロイド・ベントン〈リチャード・ラウンドトゥリー〉）
愉快なシーバー家（ベーブ・ルース〈レスリー・モリス〉）
Life 真実へのパズル（カール・エームズ〈ロジャー・アール・ブラウン〉）
ライ・トゥ・ミー 嘘は真実を語る（ギル・ウォリス〈マイケル・マグレイディ〉）
出演作品 > 吹き替え > アニメ

アナと雪の女王（オーケン）
アナと雪の女王 エルサのサプライズ（オーケン）
オープン・シーズン（ライリー 〈声：[[ジョン・ファヴロー]]〉 ）
オープン・シーズン2 ペット vs 野生のどうぶつたち
オープン・シーズン3 森の仲間とゆかいなサーカス
おさるのジョージ（新聞売り、建設現場の作業員）
快適な生活〜ぼくらはみんないきている〜
クワック・パック（グワンプキ）
原始家族フリントストーンのレッツ・ロカプルコ（フレッド・フリントストーン）
原始家族フリントストーンのクリスマスキャロル（フレッド・フリントストーン）
原始家族フリントストーン 吸血鬼ロッキュラとフランケンストーン（フレッド・フリントストーン）
ザ・シンプソンズ（ディクスター・コルト、ボーレガード、リッチ・テキサス人〈初代〉 他）
ザ・リプレイス 大人とりかえ作戦（キャプテン・ジャック・スプラッター）
ジャスティス・リーグ（ウルトラ・ヒューマナイト、サナガー星議員）
シュレック2（ジャンボ）
スター・ウォーズ/クローン・ウォーズ（キリアン）
スパイダーマン（ライナス・リーバーマン / マイクロチップ）
スピリット スタリオン・オブ・ザ・シマロン（マーフィー）
タンタンの冒険/ユニコーン号の秘密（バーナビー）
ちいさなプリンセス ソフィア（グッドウィン）
トータリー・スパイズ!（グレイ博士）
トイ・ストーリー4（オールド・タイマー）
トイ・ストーリー・オブ・テラー!（オールド・タイマー、ウィルソン警官）
長ぐつをはいたネコ（賞金ハンター）
ディズニーシリーズ（ピート）
ミッキーマウス!（ピート）※途中から
ミッキーマウス クラブハウス（ピート）※途中から
ミッキーマウスとロードレーサーズ（ピート）
バグズ・ライフ（サンパー）
プレーンズ2/ファイアー&レスキュー（ジャマー）
ヘラクレス（男性）
ムーラン2（チン国王）
リセス 〜ぼくらの休み時間〜（エドモントン）
リセス 〜ぼくらの夏休みを守れ!〜
LEGO アナと雪の女王 オーロラの輝き（オーケン）
わんわん物語II（トニー）
出演作品 > ラジオドラマ

NHK-FM FMシアター「オルガニスト」（1999年） - ウラド
出演作品 > ボイスオーバー

エンジョイライフ（NHK-BS1）
ヒトラーの帝国（ディスカバリーチャンネル）
BS世界のドキュメンタリー（NHK-BS1）
出演作品 > CM

花王 ヘルシア緑茶
KDDI DION
グローカルヘキサイト
コカコーラR
セブン&アイ・ホールディングス 夏ギフト激論篇（声の出演）
YHPコンピューター雑誌広告
出演作品 > テーマパーク

東京ディズニーランド（ピート）
出演作品 > 舞台

ハムレット（1984年 - 1992年、兵士、バーナードー）
島清、世に敗れたり（憲兵）
マクベス（使者）
スタア
アブセント・フレンズ-来られない友に乾杯-（コリン）
リチャード三世（ヨークの大司教）
かもめ（トリゴーリン）
近代能楽集 邯鄲（医師）
ジェニーの肖像
オータム・ガーデン（レオン）
セールスマンの死（1991年 - 1996年、ウェイター）
クリスマス・キャロル（1991年 - 2005年、ベルの夫、トッパー、クリスマスの精霊、フェジウィッグ氏 他）
Road-ロード-（ブライアン）
アルジャーノンに花束を（1993年 - 1995年、ジンピイ）
エリザベス（1993年 - 1995年）
走れメロス（1996年 - 1998年、隊長）
他人の目（ジュリアン）
三人姉妹（アンドレイ）
夏の砂の上
空騒ぎ（ボラチョー）
肉体の清算（アレクサンダー）
マリリンとアインシュタイン
NEWS NEWS-テレビは何を伝えたか-
十二夜（サー・アンドルー）
フィリップの理由（ロジャー）
ゆうれい貸屋（弥六）
奇跡の人（アーサー・ケラー）
桜の園（ピーシチク）
コリオレイナス（ジューニャス･ブルータス）
ヘッダ・ガブラ
夏の夜の夢（スナッグ、ライオン）
タイタス・アンドロニカス（護民官）
ハリウッド物語（チャールズ・マネー、ヴァルター、ヤーコブ・ロマーヒン）
コリオレイナス（2006年 - 2007年）
ジュリアス・シーザー（メテラス・シンバ、フレイヴァス、ヴォラムニアス、市民）
リトル・ドンキー（マラブー 他）
汚れた手（ジョルジュ）
本当のことを言ってください。（東篤志）
良い子にご褒美（医者）
熊
プロポーズ
奇跡の人（アナグノス、召使）
東海道四谷怪談（2014年 - 2015年、利倉屋茂助）
どん底（ルカー）
君恋し〜ハナの咲かなかった男〜（白川伍一）
ソート

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: ウィキペディアの表のソートについては「Help:表の作り方#再整列可能な表」を、カテゴリのソートキーについてはHelp:カテゴリ#ソートキーをご覧ください。
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: この項目では、整列について説明しています。16世紀スペインの神学者については「ドミンゴ・デ・ソト」をご覧ください。
ソート (英: sort) は、データの集合を一定の規則に従って並べること。日本語では整列（せいれつ）、並べ替え（ならべかえ）、分類（ぶんるい）などと訳される。
主に配列や連結リストのような、リストデータ構造に分類されるコレクション（コンテナ）に格納されている要素データを、全順序関係によって並べ替えることを指す。また、単に「ソート」といった場合、値の小さい方から大きい方へ順に並べる昇順（しょうじゅん、英: ascending order）を指すことが多い。その反対に値を大きい方から小さい方へ順に並べることを降順（こうじゅん、英: descending order）という。
対象となるコレクションのデータ構造や必要とされる出力、また時間的コストと空間的コストの兼ね合いによって、ソートに使われるアルゴリズムは異なる。
概要

効率的なソートは、ソート済みのデータを必要とする他のアルゴリズム（探索やマージ）の最適化にとっても重要である。また、ソートされたデータの方が人間にとっても読みやすい。形式的には、その出力は以下の2つの条件を満たさなければならない。
設定された順序（昇順または降順）に対して、逆になるような順序の出力があってはならない。
出力は入力の並べ替えでなければならない。
情報工学や計算機科学の黎明期から、ソートは単純な問題でありながら効率的に解くことが難しく、そのためもあって盛んに研究されてきた。例えばバブルソートについては、早くも1956年には解析が行われている。しかし、21世紀初にも新たなソートアルゴリズムが発明されている（例えば、Timsort（英語版）は2002年に、図書館ソートは2004年に発表された）。すでに考案されているソートにも様々なアルゴリズムがあり、またアルゴリズムという概念を学習するのに最適なので、情報工学や計算機科学での入門的題材として広く親しまれている。例えば、分割統治法、データ構造、乱択アルゴリズム、計算量解析、O記法、時間と空間のトレードオフ、下限などが含まれる。
グラフィカルユーザインタフェース (GUI) においてよく使われるウィジェットのひとつとしてリストビュー (list view) が挙げられるが、各レコードのフィールドを表す任意のカラムについてリスト中のアイテムを昇順／降順ソートできるようになっていることが多い。
分類

計算機科学では、ソートアルゴリズムを次のように分類する。
分類 > 安定ソート

→詳細は「安定ソート」を参照
同じ値に関して、ソート前の順序がソート後も維持されているソートを安定ソートという。
安定ソートでないソートであっても、ソート条件に元の順序を含めることで必ず安定ソートにすることが可能である。しかしながら、別途元の順序を記憶する領域が必要になることから、内部ソートであっても外部ソートになってしまう。（→#内部ソートと外部ソート）
分類 > 内部ソートと外部ソート

ソートされるデータの格納領域を変更して処理を進めていくIn-placeのソートを内部ソートという。クイックソートのような再帰を利用するアルゴリズムは、再帰のために O(log n) の領域を必要とすることからIn-placeであるか否かは議論が分かれるところであるが、これも内部ソートに含めるのが一般的である。このことから内部ソートは、ソートされるデータの格納域以外には O(1) か O(log n) の領域しか必要としない。
逆に、ソートされるデータの格納領域以外に O(n) 以上の一時的な記憶領域が必要であるソートを外部ソートという。
メモリ使用量（およびその他の計算資源の使用量）による分類である。すべての内部ソートは、インデックスや参照、複製を作成して処理することで事実上の外部ソートにすることができる。アルゴリズムとしての本質ではないので一般的には無視されるが、高速化や柔軟な処理のために冗長な記憶領域を使用する場合がある。例えば、非安定ソートアルゴリズムで安定ソートを実現する場合など。（→#安定ソート）
分類 > 比較ソート

→詳細は「比較ソート」を参照
個々の項目を比較演算で大小判定することを基本とするソートを比較ソートという。
比較ソートには#比較ソートの理論限界が存在する。
分類 > 計算量

入力されるリストの項目数 n に基づいた計算量による分類。典型的なソートアルゴリズムでは、最善で O(n log n) 、最悪で O(n2) である。理想は O(n) である。
比較ソートでは、一般的な（ランダムに並んだ）データの並べ替えに対しては少なくとも O(n log n) の比較回数が必要である。（→#比較ソートの理論限界）
分類 > 手法

汎用手法による分類。挿入、交換、選択、マージなどがある。交換ソートにはバブルソートやシェーカーソートやコムソートなどが含まれる。選択ソートにはヒープソートなどが含まれる。
分類 > 再帰

再帰が必須、不可能、どちらでも可能、という分類。実装上の都合で再帰に関わる制限がある場合に注目される。
一覧

配列に格納されたn個のデータをソートする場合について、各アルゴリズムの性能を示す。
計算時間の表記に用いている記号 O（オー）については、ランダウの記号を参照。
以下の表で、n はソートすべきデータ要素数である。平均実行時間と最悪実行時間は時間計算量を示している。このとき、ソートキーの長さは一定と仮定しており、比較や交換といった操作は定数時間で行われるとする。メモリ使用量は、入力データの格納域以外に必要となる領域を示している。これらは、いずれも比較ソートである。
| 名称  | 平均計算時間  | 最悪計算時間  | メモリ使用量  | 安定性  | 手法  | 備考  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| バブルソート |  n^{2} |  n^{2} |  1 | ○ | 交換 |  |
| シェーカーソート |  n^{2} |  n^{2} |  1 | ○ | 交換 |  |
| コムソート |  n\log n |  n^{2} |  1 | × | 交換 | コードサイズが小さくて済む。 |
| ノームソート |  n^{2} |  n^{2} |  1 | ○ | 交換 |  |
| センタク/選択ソート |  n^{2} |  n^{2} |  1 | × | 選択 | 安定ソートとしても実装可能 |
| ソウニユウ/挿入ソート |  n^{2} |  n^{2} |  1 | ○ | 挿入 | 最良計算時間が \Theta (n)になる。 |
| シェルソート |  n\log n | ≧ n^{1.5} |  1 | × | 挿入 | 最悪 \Omega (n^{\frac {3}{2}})や \Omega (n^{\frac {4}{3}})の数列が実用化されている。 |
| 2分木ソート（英語版） |  n\log n |  n\log n |  n | ○ | 挿入 | 平衡2分探索木を使った場合 |
| 図書館ソート |  n\log n |  n^{2} |  n | ○ | 挿入 |  |
| マージソート |  n\log n |  n\log n |  n | ○ | マージ | 連結リストの場合は O(1)外部メモリ。 |
| In-place マージソート |  n\log ^{2}n |  n\log ^{2}n |  1 | ○ | マージ | 実装例 |
| ヒープソート |  n\log n |  n\log n |  1 | × | 選択 |  |
| スムースソート（英語版） | — |  n\log n |  1 | × | 選択 |  |
| クイックソート |  n\log n |  n^{2} |  \log n | × | パーティショニング | メモリはコールスタック（素朴な実装では  \Omega (n) になる） |
| イントロソート |  n\log n |  n\log n |  \log n | × | 混成 | メモリはコールスタック |
| ペイシェンスソート（英語版） | — |  n^{2} |  n | × | 挿入 |  O(n\log n) 以内にすべての最長増加部分列を探す。 |
| ストランドソート（英語版） |  n\log n |  n^{2} |  n | ○ | 選択 |  |
| キクウテンチ/奇偶転置ソート |  n^{2} |  n^{2} |  1 | ○ | 交換 |  |
| シェアソート |  n^{1.5} |  n^{1.5} |  1 | × | 交換 |  |
次の表は、比較ソート以外のソートアルゴリズムの一覧である。そのため、下限が O(n log n) で制限されない。k はキーの長さ、s は実装で使われるチャンクのサイズである。これらの一部は、キーが十分に長く、各要素のキーが重複しないことを前提としている。すなわち、n << 2k を仮定している（<< は「十分小さい」）。
| 名称  | 平均計算時間  | 最悪計算時間  | メモリ使用量  | 安定性  | n << 2k?  | 備考  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| ハトノス/鳩の巣ソート |  n+2^{k} |  n+2^{k} |  2^{k} | ○ | ○ |  |
| バケットソート |  n+k |  n^{2} |  nk | ○ | × | 入力データは定義域に一様分布すると仮定 |
| フンフカソエ/分布数えソート |  n+2^{k} |  n+2^{k} |  n+2^{k} | ○ | ○ |  |
| LSD 基数ソート |  nk/s |  nk/s |  n | ○ | × |  |
| MSD 基数ソート |  nk/s |  n(k/s)2^{s} |  (k/s)2^{s} | × | × |  |
| スプレッドソート（英語版） |  nk/\log n |  n(k-\log n)^{0.5} |  n | × | × | n << 2k の場合の計算時間だが、それ以外の場合でもソート可能 |
| キヤクシヤソウ/逆写像ソート |  n ? | N/A |  n ? | ○ | × |  |
次の表は、あまりにも性能が悪いので通常は用いられないソートアルゴリズム、および特別なハードウェアが必要なソートアルゴリズムの一覧である。
| 名称  | 平均計算時間  | 最悪計算時間  | メモリ使用量  | 安定性  | 大小比較  | 備考  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| ボゴソート |  n\cdot n! | ∞ |  1 | × | ○ | 平均時間はクヌースのシャッフルを使った場合 |
| ボゾソート |  n\cdot n! | ∞ |  1 | × | ○ | 平均時間はボゴソートの約半分に漸近する。 |
| ストゥージソート |  n^{2.71} |  n^{2.71} |  \log n | × | ○ |  |
| スリープソート | 値の最大値×プロセス起動単位時間（実際には誤差あり） | 同左 |  n? | × | ? | 条件が特殊。実用の正確性が保証されない。 |
| ビードソート | N/A | N/A | — | N/A | × | 専用ハードウェアが必要 |
| タンシユンハンケエキ/単純パンケーキソート（英語版） |  n |  n |  \log n | × | ○ | 反転を定数時間で行えるものと仮定 |
| ソーティングネットワーク |  \log n |  \log n |  n\log n | ○ | × | 大きさ  O(n\log n) の回路が必要。 |
| バイトニックソート |  \log ^{2}n |  \log ^{2}n |  n\log ^{2}n | × | × | 計算時間とメモリ使用量はソーティングネットワークとして実装したときの値 |
| バッチャー奇偶マージソート |  \log ^{2}n |  \log ^{2}n |  n\log ^{2}n | × | × | 計算時間とメモリ使用量はソーティングネットワークとして実装したときの値 |
比較ソートアルゴリズムの最悪計算量の下界

ソートを行う際、要素間の順序の決定を2要素の大小関係の比較処理のみを用いて行うことにする。この時、 n要素からなるリストをソートするアルゴリズムの最悪比較回数は \Omega (n\log n)回となる。すなわち、どんな比較ソートアルゴリズムであっても入力によっては（一般的な入力に対しては）漸近的に n\log n回の比較が必要となる。
この理由を説明する。ある比較ソートアルゴリズムが与えられた際、様々な入力に対する処理の手順を二分決定木として表すことができる。内部ノードは2要素の比較処理を表し、内部ノードから子ノードへの2本の枝は比較結果に応じた処理を表す。また、葉は処理の終了を表す。この時、木の高さが最悪比較回数となる。 n要素からなるリストが入力される時、どのような二分決定木を作ったとしても、木の高さが \Omega (n\log n)になることを示す。二分決定木の高さを mとした時、木の形によらず、葉の数は 2^{m}以下になる。 n要素からなるリストの（添字の）置換は n!個存在するが、任意の入力に対してアルゴリズムが正しい出力をするためには、 n!個の異なるリストを入力した際、それらがすべて異なる葉に到達できるようにしなければならない。よって、葉の数は n!以上でなければならない。以上より、 n!\leq 2^{m}である。スターリングの公式より \left({\frac {n}{e}}\right)^{n}<n!なので、 \left({\frac {n}{e}}\right)^{n}<2^{m}。よって、 m>\log _{2}\left({\frac {n}{e}}\right)^{n}=n(\log _{2}n-\log _{2}e)。よって m=\Omega (n\log n)。
以上より、任意の比較ソートアルゴリズムの最悪計算量は \Omega (n\log n)となる。すなわち、比較ソートアルゴリズムの最悪計算量の下界は漸近的には n\log nとなる。
マージソート、ヒープソートなどの比較ソートアルゴリズムの最悪計算量は O(n\log n)であるため、これらのアルゴリズムの最悪計算量は上記の下界と漸近的に一致していると言える。つまり、これらのアルゴリズムの最悪計算量は漸近的に最適である。
メモリ使用パターンとインデックスソート

ソート対象の配列が主記憶を使い切るような（あるいは越えるような）大きさであった場合、より低速な補助記憶装置が使われるので、アルゴリズムのメモリ使用パターンが重要となる。そのような状況では、主記憶上ですべてソートできることを前提としたアルゴリズムは効率が極端に悪化する可能性がある。このような状況では、比較演算回数はあまり重要ではなくなり、ディスクとのメモリ領域のスワップ回数が重要となる。したがって、なるべくスワップ回数を増やさないようにするために、配列全体を走査する回数や比較の局所性が比較回数よりも重要となる。
例えば、再帰型のクイックソートは主記憶上では性能が良いが、ソート対象の配列が主記憶に収まらない場合はスワップが頻繁に発生して、性能が極端に低下する。したがって、そのような場合は比較回数が多くても他のアルゴリズムを使った方がよい。
対策の一つとして、ソート対象の配列の要素が（関係データベースのような）複雑なレコードだった場合、その配列をそのままソートするのではなく、比較的小さいインデックスを生成して、インデックスの配列をソートするという方法がある。インデックスをソートすれば、元の配列のソートは一回の走査で可能であるが、インデックス経由でアクセスするだけならそれをする必要もない。インデックスは元の配列のレコードよりも小さいので、メモリに収まる可能性が高くなり、スワップ問題を削減することができる。この方式を「タグソート（tag sort）」などと呼ぶこともある。
別の技法として、2つのアルゴリズムを組み合わせて、それぞれの利点を利用する方法がある。例えば、配列をチャンクに分割して個々のチャンクが主記憶上でソートできる大きさにする。チャンク内のソートはメモリ上で効率的に動作するソートアルゴリズムを使い、その結果をマージソートでマージする。これは、元の配列を単純にマージソートでソートするよりも効率が悪いが、全体をクイックソートでソートするよりもメモリ使用量が少なくてすむ。
これらの技法を組み合わせることも可能である。あまりにも巨大なデータをソートする場合、インデックスのソートにも複数のアルゴリズムを組み合わせて仮想記憶の性質に合うよう設計する必要がある。
Terraria

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ジャンル:  インディー 横スクロール/RPG
対応機種:  Windows PlayStation 3、PlayStation Vita、PlayStation 4 Xbox 360、Xbox One Android、iOS ニンテンドー3DS、Wii U Mac OS X、Linux Nintendo Switch
開発元:  Re-Logic
発売元:   [PC]Re-Logic  [PC]Merge Games [PS/XB]505 Games [PS/Mobile/3DS/NS]スパイク・チュンソフト
プログラマー:  Andrew "Redigit" Spinks
バージョン:  [PC]1.4.4.9 [PS3]1.22(更新終了) [PS Vita]1.21(更新終了) [Android]1.1.92 [iOS]1.1.93 [NS]4.3.0
人数:  1人、大人数
メディア:  [PS Vita]PS Vitaカード [3DS]3DSカード / ダウンロード販売 [NS]Nintendo Switchカード / ダウンロード販売
発売日:  Windows :  2011年5月16日 PS3 :  2013年3月26日  2013年5月15日  2013年5月23日 XB360 :  2013年3月27日  2013年6月12日 Vita :  2013年12月11日  2013年12月17日  2014年2月6日 Android :  2013年9月12日  2014年5月7日 iOS :  2014年5月27日 PS4 :  2014年12月2日  2015年2月19日 XBOne :  2014年12月2日 3DS :  2015年12月10日  2016年4月21日 Wii U :  2016年6月9日  2016年6月16日  2016年9月15日 Mac OS X/Linux :  2015年8月13日 Switch :  2019年6月27日  2019年12月19日
対象年齢:  CERO：C（15才以上対象） [3DS]CERO：B（12才以上対象） PEGI：12  ESRB：T（13歳以上）  USK：6（6歳未満提供禁止）  ACB：PG
売上本数:   6070万本（2024年10月時点）  PS3：10万本(2013年7月時点)  PS4：3733本(2015年2月時点)  3DS：1万8164本(2016年5月時点)
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『Terraria』（テラリア）は、Re-Logicが開発したPC用のサンドボックスゲーム。
様々な敵との戦い、広大なフィールドの探索、アイテムの作成、そして建築などの要素があるのが特徴。2011年5月16日にSteamで発売された。発売当日だけで推定5万本が出荷され、ピーク時に最大15万8000人がプレイした。2024年時点ではさらに売上を伸ばし、合計で6,070万本を販売した。
概要 > コンソール版

日本では、2013年5月23日にスパイク・チュンソフトからPlayStation 3用ソフトとして発売。PCと操作が異なるPS3に合わせ、オート・マニュアル操作の他GUIを変更したり、追加要素を取り入れている。また、風来のシレンシリーズやダンガンロンパのモノクマをイメージした装備が登場する。2014年2月6日には、PS3版に追加要素を加えたPlayStation Vita版が発売、こちらではダンガンロンパ2のモノミと、井上トロの装備が追加された。PlayStation 4版は2015年2月19日に発売。PS4版はセカンドスクリーンに対応しており、PS4版、PS3版、PS Vita版はクロスセーブに対応している。ニンテンドー3DS版は2016年4月21日に、Wii U版は2016年9月15日に発売された。
スマートフォン向けには、Android版が2014年5月7日に、iOS版が5月27日に発売された。また、スマートウォッチ「Gameband」にTerrariaがインストールされたものが開発されており、これをパソコンと接続することでパソコンでもTerrariaをプレイできる。
ゲーム内容

本作はアイテム作成、建築の要素が含まれているが、戦闘や探索といった要素が強い。16ビットゲームのようなドットによる2Dグラフィックとなっている。
ゲーム内容 > ゲームの進行

Terrariaでは、RPGなどの一般的なゲームのようにゲーム進行のための具体的な指針があるわけではなく、自由にイベントを進めていくことができる。ゲームクリアという概念も無く、全てのボスキャラクターを倒す、巨大な建築物を作る、世界中のレアアイテムを集めるなど、様々な目標を持ってプレイすることができる。また、複数のユーザと同じワールドで同時にプレイすることもでき、共同で探索、建築、強力な敵を打倒したり、時にはプレイヤー同士で敵対して戦闘することも可能である。
主なイベントとして、いくつかの家を建てた状態で特定の条件を満たすことによって、商人や武器屋などのNPCが住み、新たなアイテムを購入したり体力を回復させることができるようになる。blood moon（ブラッドムーンの夜）や隕石の落下など、より強力な敵が発生したりバイオームや地形が変化するイベントが発生することがある。初期の段階ではキャラクターは移動、ジャンプ、持っている短剣やつるはしを振ることしかできないが、アイテムの効果により走ったり羽によって飛行したりロープにより壁面を登ったりすることができるようになる。また、アイテムの効果などによりMana（マナ）を得ることにより、様々な効果を持つ魔法を使うことができるようになる。
ゲーム内容 > 敵

ゲーム開始時、昼間はGreen Slime（グリーンスライム）などの弱いモンスターしか発生しないが、夜になるとZombie（ゾンビ）やDemon Eye（あくまのめだま）などの比較的強力なモンスターが現れる。また、ゲーム開始地点から移動していくとCorruption（じゃあく）またはCrimson（しんく）で汚染した土地（これらの土地は浸食する）や、ジャングル、ダンジョン、溶岩で満たされた地下空洞などがあり、それぞれに個性ある敵キャラクターがてでくる。また、一定の条件を満たすと25%でボスが登場する。
ゲーム内容 > アイテムの生成

地下での採掘やモンスターとの戦闘等によって集めた資源を組み合わせることによって、武器や防具、道具、家具、建築資材などを生成することができる。ただし、資源の組み合わせだけで生成できるアイテムはごく一部であり、多くのアイテムの生成のためには机やかまどなどの専用の家具が必要になる。アイテム生成のレシピは膨大な種類があり、初期NPCであるGuide（ガイド）に資源を見せることでその資源を使ったレシピを教えてくれる。武器や道具、アクセサリには基本的なアイテム名に加えてコンディションが付与されていることがある。コンディションによって、基本的なアイテムの効果に加えて攻撃力、ノックバック力、攻撃速度が上下するもの、防御力や移動速度を上げるものなどがある。
ゲーム内容 > 建築

集めた木材や鉱物などを元にブロックや壁材を作成し、自由に建造物を作ることができる。また、ドアや足場などの建物の出入りに有用なパーツや、シャンデリアや彫像などの見た目だけで特殊な効果を持たないものを設置することも可能。建造物は特定の条件を満たすことで居住可能と判定され、NPCが住み着くことがある。スイッチやタイマー、ワイヤーなどを駆使することでギミックを持った建造物を作成することができ、イルミネーションのように点滅するオブジェクトや、毒矢や落とし穴、溶岩などの罠によりモンスターを自動で殲滅するような砦を建築することも可能である。
開発

Terrariaは2011年1月にRe-Logicによって開発が始まり、同年5月16日にリリースされた。主なプログラムはアンドリュー・スピンク、グラフィックデザインはフィン・ブライス、作曲はスコット・ロイド・シェリーによる。2012年2月時点で開発は一段落したとのアナウンスがあったが、Xbox Live、PlayStation Network向けのリリースに合わせて新たなボスキャラクターやペットといった要素の追加を行なうバージョンアップ計画が発表された。この他、多くの有志によって様々なMODが開発されており、アイテムやモンスターの追加、システムの変更などが行なわれている。
2020年6月には最終アップデートとなる1.4をリリース。ジャーニーモードなど新モードの追加や、追加アイテムを多数収録。
2022年2月、開発を終了としていたもののバージョン1.4.4のアップデート「Labour of Love」が行われることになった。また、今回のアップデートが最後になる予定となっている。
2022年8月、クロスプレイ対応に着手していることが明らかになった。
2024年2月、Terrariaの公式フォーラムより、バージョン1.4.5の配信が2024年内となることが発表された。また、このアップデートにはクロスプレイの対応も含まれている。
開発 > 続編

Re-LogicのCEO、Andrew “Redigit” Spinksは、続編にあたる『Terraria2』の作成を示唆してはいるが、その内容は「『Terraria』の世界全体を拡張する」ということ以外明確にされていない。また『Terraria2』よりも先に、外伝作品をリリース予定だとしている。
開発 > 外伝

Re-Logicは2015年に、外伝として『Terraria: Otherworld』（テラリア: アザーワールド）を開発中であると発表した。これは、それ以前に想定されていた続編の、Terraria 2とは異なる。プレイヤーは、起動された"purifying towers"(浄化の塔)を発見し、Corruption(邪悪)の侵食を防ぐ。アザーワールドは、Terrariaとは異なり、タワーディフェンスやスキルツリー、ストーリーなど、戦略ゲームやRPGのような要素を持つ。
2017年4月に、Re-Logicは、このプロジェクトを共同で行なってきたEngine Softwareが共同開発を取りやめ、新たにPipeworksとの共同開発を開始したことを発表した。開発の遅れから当初のビジョンを達成することが難しくなり、再度Pipeworksと初めから開発するという。
その後、2018年4月に、開発は進められていたが依然完成度が低く、今後の開発にかかる作業やリソースを考慮した結果として、『Otherworld』の開発中止を発表した。
2020年5月11日、Discordのテラリアチャンネルにてテラリア開発者のAndrew Spinksから10万人の署名と15ドルあればOtherworldをオープンソース化する趣旨のメッセージが送られた。これはDiscord内で非公式に告げられたものなので、オープンソース化されない可能性もある。
Terrariaは海外の各種ゲームサイトで高評価を得ている。Metatricによる83/100点、Gameblog.frでの4/5点など。また、IndieDBにおける2011年インディーズゲーム賞の1位を獲得している。
短頭症

| 短頭症 |
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 Physiologically and other kind of cranial deformities
概要
分類および外部参照情報
ICD-9-CM:  756.0
DiseasesDB:  29893
 [ウィキデータで編集]
短頭症（たんとうしょう、英：brachycephaly）とは、前後径が幅に比較して短い状態のこと。後頭部扁平を併発することが多い。
「後頭部扁平」との関係

後頭部扁平（こうとうぶへんぺい、英：flat occiput）とは、後頭部の曲率半径が減少している状態のこと。俗に「絶壁頭（ぜっぺきあたま、英：flat head）」と呼称される。
上述した通り、短頭症は後頭部扁平を併発することが多いため、短頭症と後頭部扁平とは区別されないことがある。日本でも、後頭部扁平を指して短頭症と称することが多い。ただし、両者は区別すべきだとされる。
沿革

欧米と日本では、沿革に大きな違いがある。
沿革 > 欧米

欧米では、うつ伏せ寝が乳幼児突然死症候群の危険因子であることが判明したため、うつ伏せ寝の文化から仰向け寝の文化へと一大転換が図られた。しかし、その結果として乳幼児の頭蓋変形が飛躍的に増加し、頭蓋変形に対する医学的な研究が発展するとともに社会的な意識も高まった。そこで、「頭の形は親の責任（plagiocephaly is the parents' fault）」という考え方が広まりつつある。
沿革 > 日本

他方、日本では、そもそも仰向け寝の文化であったことに加えて、下記のような誤解が蔓延しているため、頭蓋変形に対する意識が高まらず、現在に至っている。
「頭の形は遺伝で決まる」という誤解
「頭の歪みは自然に治る」という誤解
「いびつ頭は健康に影響しない」という誤解
種類 > 骨癒合性短頭症

骨癒合性短頭症（こつゆごうせいたんとうしょう）とは、乳幼児の両側の冠状縫合が早期癒合することによって起こる短頭症のこと。頭蓋骨縫合早期癒合症の1種である。
種類 > 頭位性短頭症（変形性短頭症）

頭位性短頭症（とういせいたんとうしょう）または変形性短頭症（へんけいせいたんとうしょう）とは、仰向け寝などの外圧により乳幼児の頭蓋が変形することによって起こる短頭症のこと。位置的頭蓋変形症の1種である。骨癒合性短頭症との対比において「非骨癒合性短頭症（ひこつゆごうせいたんとうしょう）」と呼称されることもある。
疫学 > 日本

日本では、調査・研究されてはいないため、不明である。ただ、日本は欧米ほど頭蓋変形に対する意識が高くないため、欧米よりも多いと考えられる。
疫学 > アメリカ

アメリカでは、1歳未満の乳児の16～48％に位置的頭蓋変形がみられた。
診断

まずは、頭蓋骨縫合早期癒合症の診断を行う。
頭蓋変形に該当するかどうかは、頭長幅指数（英：cephalic index）によって診断する。
原因

頭位性短頭症は、胎児期や乳児期に頭蓋へ外圧が加えられることによって発症する。
原因 > 出生前

骨盤位（いわゆる逆子）
横位
多胎
児童の骨盤腔内への早期下降
原因 > 出生時

産道を通る際の外圧
鉗子分娩
吸引分娩
原因 > 出生後

仰向け寝
向き癖
ベビーカーやベビーシート
そのため、ベビーカーやベビーシートに乗せる時間を減らすよう勧告されており、代わりに抱っこ紐が推奨されている。どうしてもベビーカーやベビーシートに乗せるのであれば、巻いたタオルや枕を使うことが望ましい。
頭部の打撲
健康への影響 > 発達遅滞

発達遅滞（英：developmental delay）を生じさせる可能性がある。厚生労働省の医療ニーズの高い医療機器等の早期導入に関する検討会においても以下のように記載されている。
健康への影響 > 頭痛

頭痛を発症する可能性がある。
健康への影響 > 乱視

乱視を発症する可能性がある。
健康への影響 > 顎関節症

顎関節症（英：Temporomandibular joint disorder）を発症する可能性がある。
健康への影響 > 斜頸

二次的斜頸（英：Torticollis）を発症する可能性がある。
健康への影響 > 脊柱側彎症

脊柱側彎症（英：Scoliosis）を発症する可能性がある。
外見への影響 > 顔面変形

位置的頭蓋変形症は顔面変形を伴うので、『位置的頭蓋顔面変形症』と呼称されることもある。
外見への影響 > 歯列異常

歯列異常を発症する可能性がある。
日常生活への影響

自転車用のヘルメットが合わなかったり、眼鏡が斜めになる。
予防

頭位性短頭症には、以下のような予防法がある。
予防 > タミータイム

タミータイム（英：tummy time）とは、乳幼児が起きているときに、保護者などの厳重な監督のもとで、乳幼児を腹ばいにして過ごさせる方法のこと。
予防 > 体位変換法（リポジショニング）

体位変換法（英：repositioning）とは、乳幼児の頭の同じ位置ばかりが下に来ないように、乳幼児の体位を変える方法のこと。
治療法としても有効である。
治療

どちらの短頭症も治療が必要である。厚生労働省の医療ニーズの高い医療機器等の早期導入に関する検討会においても以下のように記載されている。
治療 > 外科治療

骨癒合性短頭症は、外科治療を行うのが一般的である。
治療 > ヘルメット治療

頭位性短頭症は、頭蓋形状矯正ヘルメットによって矯正治療を行うのが一般的である。治療できるのは定頸する生後3カ月から大泉門が閉鎖する生後18カ月までとされている。至適開始時期については、生後5～6カ月といわれている。治療開始後に、医師が主導となって健診やヘルメット調整を行う場合と、技師（義肢装具士）が主導となってヘルメット調整を行う場合とに分かれる。 国産第一号:アイメット(Aimet)、大学病院取扱数国内一位：クルム(Qurum)などがある。
骨癒合性短頭症でも、術後にヘルメット治療を行う場合がある。
ヘルメット治療については、厚生労働省の医療ニーズの高い医療機器等の早期導入に関する検討会において以下のように記載されている。
日本で流通しているヘルメットは以下の通り。
アイメット（英: Aimet）
クルム (英: Qurum)
ベビーバンド（英：babyband）
スターバンド（英：STARband）
ミシガン頭蓋形状矯正ヘルメット（ミシガン大学式頭蓋形状誘導ヘルメット、英：Michigan Cranial Reshaping Orthosis）