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ja/codes/kotlin/chapter_searching/binary_search.kt

@@ -0,0 +1,59 @@
+/**
+ * File: binary_search.kt
+ * Created Time: 2024-01-25
+ * Author: curtishd (1023632660@qq.com)
+ */
+
+package chapter_searching
+
+/* 二分探索（両閉区間） */
+fun binarySearch(nums: IntArray, target: Int): Int {
+    // 両閉区間 [0, n-1] を初期化する。つまり i, j はそれぞれ配列の先頭要素と末尾要素を指す
+    var i = 0
+    var j = nums.size - 1
+    // ループし、探索区間が空になったら終了する（i > j で空）
+    while (i <= j) {
+        val m = i + (j - i) / 2 // 中点インデックス m を計算
+        if (nums[m] < target) // この場合、target は区間 [m+1, j] にある
+            i = m + 1
+        else if (nums[m] > target) // この場合、target は区間 [i, m-1] にある
+            j = m - 1
+        else  // 目標要素が見つかったらそのインデックスを返す
+            return m
+    }
+    // 目標要素が見つからなければ -1 を返す
+    return -1
+}
+
+/* 二分探索（左閉右開区間） */
+fun binarySearchLCRO(nums: IntArray, target: Int): Int {
+    // 左閉右開区間 [0, n) を初期化する。つまり i, j はそれぞれ配列の先頭要素と末尾要素+1を指す
+    var i = 0
+    var j = nums.size
+    // ループし、探索区間が空になったら終了する（i = j で空）
+    while (i < j) {
+        val m = i + (j - i) / 2 // 中点インデックス m を計算
+        if (nums[m] < target) // この場合、target は区間 [m+1, j) にある
+            i = m + 1
+        else if (nums[m] > target) // この場合、target は区間 [i, m) にある
+            j = m
+        else  // 目標要素が見つかったらそのインデックスを返す
+            return m
+    }
+    // 目標要素が見つからなければ -1 を返す
+    return -1
+}
+
+/* Driver Code */
+fun main() {
+    val target = 6
+    val nums = intArrayOf(1, 3, 6, 8, 12, 15, 23, 26, 31, 35)
+
+    /* 二分探索（両閉区間） */
+    var index = binarySearch(nums, target)
+    println("対象要素 6 のインデックス = $index")
+
+    /* 二分探索（左閉右開区間） */
+    index = binarySearchLCRO(nums, target)
+    println("対象要素 6 のインデックス = $index")
+}

ja/codes/kotlin/chapter_searching/binary_search_edge.kt

@@ -0,0 +1,48 @@
+/**
+ * File: binary_search_edge.kt
+ * Created Time: 2024-01-25
+ * Author: curtishd (1023632660@qq.com)
+ */
+
+package chapter_searching
+
+/* 最も左の target を二分探索 */
+fun binarySearchLeftEdge(nums: IntArray, target: Int): Int {
+    // target の挿入位置を探すのと等価
+    val i = binarySearchInsertion(nums, target)
+    // target が見つからなければ、-1 を返す
+    if (i == nums.size || nums[i] != target) {
+        return -1
+    }
+    // target が見つかったら、インデックス i を返す
+    return i
+}
+
+/* 最も右の target を二分探索 */
+fun binarySearchRightEdge(nums: IntArray, target: Int): Int {
+    // 最左の target + 1 を探す問題に変換する
+    val i = binarySearchInsertion(nums, target + 1)
+    // j は最も右の target を指し、i は target より大きい最初の要素を指す
+    val j = i - 1
+    // target が見つからなければ、-1 を返す
+    if (j == -1 || nums[j] != target) {
+        return -1
+    }
+    // target が見つかったら、インデックス j を返す
+    return j
+}
+
+/* Driver Code */
+fun main() {
+    // 重複要素を含む配列
+    val nums = intArrayOf(1, 3, 6, 6, 6, 6, 6, 10, 12, 15)
+    println("\n配列 nums = ${nums.contentToString()}")
+
+    // 二分探索で左端と右端を探す
+    for (target in intArrayOf(6, 7)) {
+        var index = binarySearchLeftEdge(nums, target)
+        println("最も左にある要素 $target のインデックスは $index")
+        index = binarySearchRightEdge(nums, target)
+        println("最も右にある要素 $target のインデックスは $index")
+    }
+}

ja/codes/kotlin/chapter_searching/binary_search_insertion.kt

@@ -0,0 +1,65 @@
+/**
+ * File: binary_search_insertion.kt
+ * Created Time: 2024-01-25
+ * Author: curtishd (1023632660@qq.com)
+ */
+
+package chapter_searching
+
+/* 二分探索で挿入位置を探す（重複要素なし） */
+fun binarySearchInsertionSimple(nums: IntArray, target: Int): Int {
+    var i = 0
+    var j = nums.size - 1 // 両閉区間 [0, n-1] を初期化
+    while (i <= j) {
+        val m = i + (j - i) / 2 // 中点インデックス m を計算
+        if (nums[m] < target) {
+            i = m + 1 // target は区間 [m+1, j] にある
+        } else if (nums[m] > target) {
+            j = m - 1 // target は区間 [i, m-1] にある
+        } else {
+            return m // target が見つかったら、挿入位置 m を返す
+        }
+    }
+    // target が見つからなければ、挿入位置 i を返す
+    return i
+}
+
+/* 二分探索で挿入位置を探す（重複要素あり） */
+fun binarySearchInsertion(nums: IntArray, target: Int): Int {
+    var i = 0
+    var j = nums.size - 1 // 両閉区間 [0, n-1] を初期化
+    while (i <= j) {
+        val m = i + (j - i) / 2 // 中点インデックス m を計算
+        if (nums[m] < target) {
+            i = m + 1 // target は区間 [m+1, j] にある
+        } else if (nums[m] > target) {
+            j = m - 1 // target は区間 [i, m-1] にある
+        } else {
+            j = m - 1 // target より小さい最初の要素は区間 [i, m-1] にある
+        }
+    }
+    // 挿入位置 i を返す
+    return i
+}
+
+/* Driver Code */
+fun main() {
+    // 重複要素のない配列
+    var nums = intArrayOf(1, 3, 6, 8, 12, 15, 23, 26, 31, 35)
+    println("\n配列 nums = ${nums.contentToString()}")
+    // 二分探索で挿入位置を探す
+    for (target in intArrayOf(6, 9)) {
+        val index = binarySearchInsertionSimple(nums, target)
+        println("要素 $target の挿入位置のインデックスは $index")
+    }
+
+    // 重複要素を含む配列
+    nums = intArrayOf(1, 3, 6, 6, 6, 6, 6, 10, 12, 15)
+    println("\n配列 nums = ${nums.contentToString()}")
+
+    // 二分探索で挿入位置を探す
+    for (target in intArrayOf(2, 6, 20)) {
+        val index = binarySearchInsertion(nums, target)
+        println("要素 $target の挿入位置のインデックスは $index")
+    }
+}

ja/codes/kotlin/chapter_searching/hashing_search.kt

@@ -0,0 +1,49 @@
+/**
+ * File: hashing_search.kt
+ * Created Time: 2024-01-25
+ * Author: curtishd (1023632660@qq.com)
+ */
+
+package chapter_searching
+
+import utils.ListNode
+
+/* ハッシュ探索（配列） */
+fun hashingSearchArray(map: Map<Int?, Int>, target: Int): Int {
+    // ハッシュテーブルの key: 対象要素、_val: インデックス
+    // ハッシュテーブルにその key がなければ -1 を返す
+    return map.getOrDefault(target, -1)
+}
+
+/* ハッシュ探索（連結リスト） */
+fun hashingSearchLinkedList(map: Map<Int?, ListNode?>, target: Int): ListNode? {
+    // ハッシュテーブルの key: 対象ノードの値、_val: ノードオブジェクト
+    // ハッシュテーブルにその key がなければ null を返す
+    return map.getOrDefault(target, null)
+}
+
+/* Driver Code */
+fun main() {
+    val target = 3
+
+    /* ハッシュ探索（配列） */
+    val nums = intArrayOf(1, 5, 3, 2, 4, 7, 5, 9, 10, 8)
+    // ハッシュテーブルを初期化
+    val map = HashMap<Int?, Int>()
+    for (i in nums.indices) {
+        map[nums[i]] = i // key: 要素、_val: インデックス
+    }
+    val index = hashingSearchArray(map, target)
+    println("目標要素 3 のインデックス = $index")
+
+    /* ハッシュ探索（連結リスト） */
+    var head = ListNode.arrToLinkedList(nums)
+    // ハッシュテーブルを初期化
+    val map1 = HashMap<Int?, ListNode?>()
+    while (head != null) {
+        map1[head._val] = head // key: ノード値、_val: ノード
+        head = head.next
+    }
+    val node = hashingSearchLinkedList(map1, target)
+    println("目標ノード値 3 に対応するノードオブジェクトは $node")
+}

ja/codes/kotlin/chapter_searching/linear_search.kt

@@ -0,0 +1,50 @@
+/**
+ * File: linear_search.kt
+ * Created Time: 2024-01-25
+ * Author: curtishd (1023632660@qq.com)
+ */
+
+package chapter_searching
+
+import utils.ListNode
+
+/* 線形探索（配列） */
+fun linearSearchArray(nums: IntArray, target: Int): Int {
+    // 配列を走査
+    for (i in nums.indices) {
+        // 目標要素が見つかったらそのインデックスを返す
+        if (nums[i] == target)
+            return i
+    }
+    // 目標要素が見つからなければ -1 を返す
+    return -1
+}
+
+/* 線形探索（連結リスト） */
+fun linearSearchLinkedList(h: ListNode?, target: Int): ListNode? {
+    // 連結リストを走査
+    var head = h
+    while (head != null) {
+        // 対象ノードが見つかったら、それを返す
+        if (head._val == target)
+            return head
+        head = head.next
+    }
+    // 対象ノードが見つからない場合は null を返す
+    return null
+}
+
+/* Driver Code */
+fun main() {
+    val target = 3
+
+    /* 配列で線形探索を行う */
+    val nums = intArrayOf(1, 5, 3, 2, 4, 7, 5, 9, 10, 8)
+    val index = linearSearchArray(nums, target)
+    println("目標要素 3 のインデックス = $index")
+
+    /* 連結リストで線形探索を行う */
+    val head = ListNode.arrToLinkedList(nums)
+    val node = linearSearchLinkedList(head, target)
+    println("目標ノード値 3 に対応するノードオブジェクトは $node")
+}

ja/codes/kotlin/chapter_searching/two_sum.kt

@@ -0,0 +1,49 @@
+/**
+ * File: two_sum.kt
+ * Created Time: 2024-01-25
+ * Author: curtishd (1023632660@qq.com)
+ */
+
+package chapter_searching
+
+/* 方法 1：総当たり列挙 */
+fun twoSumBruteForce(nums: IntArray, target: Int): IntArray {
+    val size = nums.size
+    // 2重ループのため、時間計算量は O(n^2)
+    for (i in 0..<size - 1) {
+        for (j in i + 1..<size) {
+            if (nums[i] + nums[j] == target) return intArrayOf(i, j)
+        }
+    }
+    return IntArray(0)
+}
+
+/* 方法 2：補助ハッシュテーブル */
+fun twoSumHashTable(nums: IntArray, target: Int): IntArray {
+    val size = nums.size
+    // 補助ハッシュテーブルを使用し、空間計算量は O(n)
+    val dic = HashMap<Int, Int>()
+    // 単一ループで、時間計算量は O(n)
+    for (i in 0..<size) {
+        if (dic.containsKey(target - nums[i])) {
+            return intArrayOf(dic[target - nums[i]]!!, i)
+        }
+        dic[nums[i]] = i
+    }
+    return IntArray(0)
+}
+
+/* Driver Code */
+fun main() {
+    // ======= Test Case =======
+    val nums = intArrayOf(2, 7, 11, 15)
+    val target = 13
+
+    // ====== Driver Code ======
+    // 方法 1
+    var res = twoSumBruteForce(nums, target)
+    println("方法1 res = ${res.contentToString()}")
+    // 方法 2
+    res = twoSumHashTable(nums, target)
+    println("方法2 res = ${res.contentToString()}")
+}