xinyin025/hello-algo
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krahets
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<meta name="description" content="アニメーションで図解、ワンクリック実行のデータ構造とアルゴリズムチュートリアル">
<meta name="description" content="アニメーション図解とワンクリック実行コードで学べるデータ構造とアルゴリズムの入門書">
<meta name="author" content="krahets">
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<span>日本語版審閱者を募集しています！詳細は <a href="https://github.com/krahets/hello-algo/blob/main/ja/CONTRIBUTING.md">CONTRIBUTING.md</a> を参照してください。</span>
<span>日本語版のレビュアーを募集しています。詳しくは <a href="/ja/chapter_appendix/contribution/">こちら</a> をご覧ください。</span>
</div>
</div>
@@ -341,7 +341,7 @@
<span class="md-ellipsis">
序
はじめに
@@ -358,7 +358,7 @@
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
序
はじめに
</label>
@@ -618,7 +618,7 @@
<span class="md-ellipsis">
1.1 &nbsp; アルゴリズムはどこにでもある
1.1 &nbsp; アルゴリズムは至るところにある
@@ -646,7 +646,7 @@
<span class="md-ellipsis">
1.2 &nbsp; アルゴリズムとは何か
1.2 &nbsp; アルゴリズムとは
@@ -783,7 +783,7 @@
<span class="md-ellipsis">
2.1 &nbsp; アルゴリズムの効率評価
2.1 &nbsp; アルゴリズム効率の評価
@@ -1060,7 +1060,7 @@
<span class="md-ellipsis">
3.3 &nbsp; 数値の符号化 *
3.3 &nbsp; 数値エンコーディング *
@@ -1088,7 +1088,7 @@
<span class="md-ellipsis">
3.4 &nbsp; 文字の符号化 *
3.4 &nbsp; 文字エンコーディング *
@@ -1591,7 +1591,7 @@
<span class="md-ellipsis">
第 6 章 &nbsp; ハッシュ表
第 6 章 &nbsp; ハッシュテーブル
@@ -1613,7 +1613,7 @@
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
第 6 章 &nbsp; ハッシュ表
第 6 章 &nbsp; ハッシュテーブル
</label>
@@ -1635,7 +1635,7 @@
<span class="md-ellipsis">
6.1 &nbsp; ハッシュ表
6.1 &nbsp; ハッシュテーブル
@@ -1942,7 +1942,7 @@
<span class="md-ellipsis">
7.5 &nbsp; AVL木 *
7.5 &nbsp; AVL 木 *
@@ -2105,7 +2105,7 @@
<span class="md-ellipsis">
8.2 &nbsp; ヒープ構築操作
8.2 &nbsp; ヒープ構築
@@ -2491,7 +2491,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.2 &nbsp; 二分探索の挿入点
10.2 &nbsp; 二分探索の挿入位置
@@ -2547,7 +2547,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.4 &nbsp; ハッシュ最適化戦略
10.4 &nbsp; ハッシュによる最適化戦略
@@ -2575,7 +2575,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.5 &nbsp; 探索アルゴリズムの再認識
10.5 &nbsp; 探索アルゴリズム再考
@@ -3113,7 +3113,7 @@
<span class="md-ellipsis">
12.1 &nbsp; 分割統治アルゴリズム
12.1 &nbsp; 分割統治法
@@ -3169,7 +3169,7 @@
<span class="md-ellipsis">
12.3 &nbsp; 木の構築問題
12.3 &nbsp; 二分木の構築問題
@@ -3197,7 +3197,7 @@
<span class="md-ellipsis">
12.4 &nbsp; ハノイの塔問題
12.4 &nbsp; ハノイの塔の問題
@@ -3390,7 +3390,7 @@
<span class="md-ellipsis">
13.3 &nbsp; 部分集合和問題
13.3 &nbsp; 部分和問題
@@ -3418,7 +3418,7 @@
<span class="md-ellipsis">
13.4 &nbsp; Nクイーン問題
13.4 &nbsp; n クイーン問題
@@ -3559,7 +3559,7 @@
<span class="md-ellipsis">
14.1 &nbsp; 動的計画法の初歩
14.1 &nbsp; 動的計画法入門
@@ -3587,7 +3587,7 @@
<span class="md-ellipsis">
14.2 &nbsp; DP 問題の特性
14.2 &nbsp; 動的計画法の問題特性
@@ -3615,7 +3615,7 @@
<span class="md-ellipsis">
14.3 &nbsp; DP の解法の考え方
14.3 &nbsp; 動的計画法の問題解決の考え方
@@ -3643,7 +3643,7 @@
<span class="md-ellipsis">
14.4 &nbsp; 0-1ナップサック問題
14.4 &nbsp; 0-1 ナップサック問題
@@ -3836,7 +3836,7 @@
<span class="md-ellipsis">
15.1 &nbsp; 貪欲アルゴリズム
15.1 &nbsp; 貪欲法
@@ -4081,7 +4081,7 @@
<span class="md-ellipsis">
16.2 &nbsp; 一緒に創作に参加する
16.2 &nbsp; 一緒に制作に参加しましょう
@@ -4253,20 +4253,20 @@
<!-- Page content -->
<h1 id="_1">はじめに<a class="headerlink" href="#_1" title="Permanent link">&para;</a></h1>
<p>数年前、私はLeetCodeで「剣指Offer」の問題解答を共有し、多くの読者から励ましとサポートを受けました。読者とのやり取りの中で、最もよく聞かれた質問は「アルゴリズムの勉強をどう始めたらよいか」でした。次第に、私はこの質問に強い関心を抱くようになりました。</p>
<p>問題を直接解くことが最も人気のある方法のようです。これはシンプルで直接的で効果的です。しかし、問題解決はマインスイーパーをプレイするようなものです。自学自習の能力が高い人は、地雷を一つずつ回避していくことができますが、しっかりとした基礎がない人は、何度もつまずいて挫折しながら後退することになるかもしれません。教科書を読むことも一般的な方法ですが、就職活動中の人にとって、卒業論文の執筆、履歴書の提出、筆記試験や面接の準備が既にエネルギーの大部分を消費しており、分厚い本を読むことはしばしば困難な挑戦となります。</p>
<p>もしあなたが同様の悩みを抱えているなら、この本があなたを見つけることができて幸運です。この本は、この質問に対する私の答えです。これが最良の解決策ではないかもしれませんが、少なくとも積極的な試みです。この本があなたに直接内定をもたらすことはできませんが、データ構造とアルゴリズムの「知識地図」を探索する手引きとなり、さまざまな「地雷」の形、大きさ、位置を理解し、さまざまな「地雷除去方法」をマスターできるようお手伝いします。これらのスキルがあれば、より快適に問題を解き、文献を読むことができ、徐々に知識体系を構築できると信じています。</p>
<p>私は、ファインマン教授の言葉に深く同感します。「知識は無料ではありません。注意を払わなければならないのです。」この意味で、この本は完全に「無料」ではありません。この本に対するあなたの貴重な「注意」に応えるために、私は最善を尽くし、最大の「注意」を払ってこの本を書きます。</p>
<p>自分の限界を認識しており、この本の内容が時間をかけて洗練されたにもかかわらず、間違いは確実に残っていることを理解しています。先生方や学生の皆様からの批評と訂正を心から歓迎いたします。</p>
<p><img alt="Hello Algo" class="cover-image" src="../assets/covers/chapter_hello_algo.jpg" /></p>
<p>数年前、私は LeetCode 中国版で「剣指 Offer」シリーズの解説を共有し、多くの読者から励ましと支持をいただきました。読者との交流の中で、最もよく聞かれた質問の一つが「アルゴリズムをどう学び始めればよいか」でした。次第に、私はこの問題に強い関心を抱くようになりました。</p>
<p>手探りでひたすら問題を解くことは、最も人気のある方法のようです。単純で、直接的で、しかも効果的です。しかし問題演習は「マインスイーパー」を遊ぶことに似ており、独学力の高い人は地雷を一つずつうまく取り除ける一方で、基礎が十分でない人は大きな痛手を受け、挫折の中で少しずつ後退してしまいがちです。教材を通読するのもよくある方法ですが、就職を目指す人にとっては、卒業論文、履歴書の提出、筆記試験や面接の準備ですでに大半の力を使い果たしており、分厚い本を読み込むことはしばしば困難な挑戦になってしまいます。</p>
<p>もしあなたも同じような悩みを抱えているなら、この本があなたのもとに“たどり着いた”のは幸運なことです。本書は、この問いに対して私が示す答えです。たとえ最良の解ではなくても、少なくとも前向きな試みではあります。本書だけで直接内定を得られるわけではありませんが、データ構造とアルゴリズムの「知識地図」を探る手助けをし、さまざまな「地雷」の形や大きさ、分布を理解し、いろいろな「地雷除去の方法」を身につけられるよう導きます。こうした力があれば、問題演習や文献読解をより自在に進め、やがて完整な知識体系を築いていけると信じています。</p>
<p>私はファインマン教授の言葉に深く賛同しています。「Knowledge isn't free. You have to pay attention.」この意味において、本書は完全に「無料」ではありません。本書のためにあなたが払ってくれる貴重な「注意」に応えるため、私はできる限りの力を尽くし、最大限の「注意」を注いで本書を書き上げます。</p>
<p>私は自らの学識と力量の浅さをよく承知しています。本書の内容はある程度磨きをかけてきたものの、なお多くの誤りが残っているはずです。先生方、そして学習者の皆さまからのご批判とご指摘を心よりお願いいたします。</p>
<p><img alt="Hello アルゴリズム" class="cover-image" src="../assets/covers/chapter_hello_algo.jpg" /></p>
<div style="text-align: center;">
<h2 style="margin-top: 0.8em; margin-bottom: 0.8em;">Hello, Algo!</h2>
<h2 style="margin-top: 0.8em; margin-bottom: 0.8em;">Hello、アルゴリズム！</h2>
</div>
<p>コンピュータの出現は世界に大きな変化をもたらしました。高速な計算能力と優れたプログラム可能性により、コンピュータはアルゴリズムを実行しデータを処理するための理想的な媒体となりました。ビデオゲームのリアルなグラフィックス、自動運転の知的な判断、AlphaGoの見事な囲碁ゲーム、ChatGPTの自然な対話など、これらのアプリケーションはすべて、コンピュータ上で動作するアルゴリズムの精巧な実演です。</p>
<p>実際、コンピュータの出現以前から、アルゴリズムとデータ構造は世界の至る所に存在していました。初期のアルゴリズムは比較的シンプルで、古代の計数方法や道具作りの手順などがありました。文明が進歩するにつれて、アルゴリズムはより洗練され複雑になりました。職人の精巧な技術から、生産力を解放する工業製品、宇宙を支配する科学法則まで、ほぼすべての平凡または驚異的なことの背後には、アルゴリズムの巧妙な思考があります。</p>
<p>同様に、データ構造は至る所にあります。ソーシャルネットワークから地下鉄路線まで、多くのシステムは「グラフ」としてモデル化できます。国から家族まで、社会組織の主要な形態は「木」の特徴を示します。冬服は「スタック」のようで、最初に着たものが最後に脱がれます。バドミントンのシャトル筒は「キュー」に似ており、一方の端で挿入し、もう一方の端で取り出します。辞書は「ハッシュテーブル」のようで、目標エントリを素早く検索できます。</p>
<p>この本は、明確で理解しやすいアニメーション図解と実行可能なコード例を通じて、読者がアルゴリズムとデータ構造の核心概念を理解し、プログラミングを通じてそれらを実装できるようになることを目指しています。この基盤の上で、この本は複雑な世界におけるアルゴリズムの生き生きとした現れを明らかにし、アルゴリズムの美しさを示すことに努めています。この本があなたのお役に立てることを願っています！</p>
<p>コンピュータの登場は世界に大きな変革をもたらしました。高速な計算能力と優れたプログラム可能性によって、アルゴリズムの実行とデータ処理の理想的な媒体となったのです。ビデオゲームのリアルな映像、自動運転の知的な意思決定、AlphaGo の見事な対局、ChatGPT の自然な対話に至るまで、これらの応用はいずれもコンピュータ上でアルゴリズムが巧みに表現されたものです。</p>
<p>実際には、コンピュータが誕生する以前から、アルゴリズムとデータ構造は世界のいたるところに存在していました。初期のアルゴリズムは比較的単純で、たとえば古代の数え方や道具作りの手順などがそれに当たります。文明の進歩とともに、アルゴリズムは次第により精緻で複雑なものになっていきました。匠の巧みな技から、生産力を解放する工業製品、さらには宇宙の運行を支配する科学法則に至るまで、ほとんどあらゆる平凡なもの、あるいは驚嘆すべきものの背後には、精妙なアルゴリズムの思想が潜んでいます。</p>
<p>同様に、データ構造も至るところに存在します。社会ネットワークのような大きなものから地下鉄路線のような小さなものまで、多くのシステムは「グラフ」としてモデル化できます。国家のような大きな単位から家庭のような小さな単位まで、社会の主な組織形態には「木」の特徴があります。冬服は「スタック」のように、最初に着たものが最後に脱がれます。バドミントンシャトルの筒は「キュー」のように、一方から入れて他方から取り出します。辞書は「ハッシュテーブル」のようなもので、目的の見出し語を素早く探せます。</p>
<p>本書は、わかりやすいアニメーション図解と実行可能なコード例を通じて、読者がアルゴリズムとデータ構造の核心概念を理解し、さらにプログラミングによってそれらを実装できるようになることを目指しています。そのうえで、本書は複雑な世界の中にあるアルゴリズムの生き生きとした現れを明らかにし、アルゴリズムの美しさを示そうとしています。本書があなたの助けになれば幸いです。</p>
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次
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第 0 章 &nbsp; 序文
第 0 章 &nbsp; はじめに
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