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* Retranslate Japanese code with GPT-5.4

ja/codes/ruby/chapter_searching/binary_search.rb

@@ -0,0 +1,63 @@
+=begin
+File: binary_search.rb
+Created Time: 2024-04-09
+Author: Blue Bean (lonnnnnnner@gmail.com)
+=end
+
+### 二分探索（両閉区間） ###
+def binary_search(nums, target)
+  # 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
+  i, j = 0, nums.length - 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
+    # 理論上、Ruby の数値は無限に大きくできるため（メモリ容量に依存）、大きな数のオーバーフローを考慮する必要はない
+    m = (i + j) / 2   # 中点インデックス m を計算
+  
+    if nums[m] < target
+      i = m + 1 # この場合、target は区間 [m+1, j] にある
+    elsif nums[m] > target
+      j = m - 1 # この場合、target は区間 [i, m-1] にある
+    else
+      return m  # 目標要素が見つかったらそのインデックスを返す
+    end
+  end
+
+  -1  # 目標要素が見つからなければ -1 を返す
+end
+
+### 二分探索（左閉右開区間） ###
+def binary_search_lcro(nums, target)
+  # 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
+  i, j = 0, nums.length
+
+  # 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
+    # 中点インデックス m を計算
+    m = (i + j) / 2
+
+    if nums[m] < target
+      i = m + 1 # この場合、target は区間 [m+1, j) にある
+    elsif nums[m] > target
+      j = m - 1 # この場合、target は区間 [i, m) にある
+    else
+      return m  # 目標要素が見つかったらそのインデックスを返す
+    end
+  end
+
+  -1  # 目標要素が見つからなければ -1 を返す
+end
+
+### Driver Code ###
+if __FILE__ == $0
+  target = 6
+  nums = [1, 3, 6, 8, 12, 15, 23, 26, 31, 35]
+
+  # 二分探索（両閉区間）
+  index = binary_search(nums, target)
+  puts "対象要素 6 のインデックス =  #{index}"
+
+  # 二分探索（左閉右開区間）
+  index = binary_search_lcro(nums, target)
+  puts "対象要素 6 のインデックス =  #{index}"
+end

ja/codes/ruby/chapter_searching/binary_search_edge.rb

@@ -0,0 +1,47 @@
+=begin
+File: binary_search_edge.rb
+Created Time: 2024-04-09
+Author: Blue Bean (lonnnnnnner@gmail.com)
+=end
+
+require_relative './binary_search_insertion'
+
+### target の最左位置を二分探索 ###
+def binary_search_left_edge(nums, target)
+  # target の挿入位置を探すのと等価
+  i = binary_search_insertion(nums, target)
+
+  # target が見つからなければ、-1 を返す
+  return -1 if i == nums.length || nums[i] != target
+
+  i # target が見つかったら、インデックス i を返す
+end
+
+### target の最右位置を二分探索 ###
+def binary_search_right_edge(nums, target)
+  # 最左の target + 1 を探す問題に変換する
+  i = binary_search_insertion(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
+  j = i - 1
+
+  # target が見つからなければ、-1 を返す
+  return -1 if j == -1 || nums[j] != target
+
+  j # target が見つかったら、インデックス j を返す
+end
+
+### Driver Code ###
+if __FILE__ == $0
+  # 重複要素を含む配列
+  nums = [1, 3, 6, 6, 6, 6, 6, 10, 12, 15]
+  puts "\n配列 nums = #{nums}"
+
+  # 二分探索で左端と右端を探す
+  for target in [6, 7]
+    index = binary_search_left_edge(nums, target)
+    puts "最も左の要素 #{target} のインデックスは #{index}"
+    index = binary_search_right_edge(nums, target)
+    puts "最も右の要素 #{target} のインデックスは #{index}"
+  end
+end

ja/codes/ruby/chapter_searching/binary_search_insertion.rb

@@ -0,0 +1,68 @@
+=begin
+File: binary_search_insertion.rb
+Created Time: 2024-04-09
+Author: Blue Bean (lonnnnnnner@gmail.com)
+=end
+
+### 二分探索の挿入位置（重複要素なし） ###
+def binary_search_insertion_simple(nums, target)
+  # 両閉区間 [0, n-1] を初期化
+  i, j = 0, nums.length - 1
+
+  while i <= j
+    # 中点インデックス m を計算
+    m = (i + j) / 2
+
+    if nums[m] < target
+      i = m + 1 # target は区間 [m+1, j] にある
+    elsif 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
+    end
+  end
+
+  i # target が見つからなければ、挿入位置 i を返す
+end
+
+### 二分探索の挿入位置（重複要素あり） ###
+def binary_search_insertion(nums, target)
+  # 両閉区間 [0, n-1] を初期化
+  i, j = 0, nums.length - 1
+
+  while i <= j
+    # 中点インデックス m を計算
+    m = (i + j) / 2
+
+    if nums[m] < target
+      i = m + 1 # target は区間 [m+1, j] にある
+    elsif 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
+    end
+  end
+
+  i # 挿入位置 i を返す
+end
+
+### Driver Code ###
+if __FILE__ == $0
+  # 重複要素のない配列
+  nums = [1, 3, 6, 8, 12, 15, 23, 26, 31, 35]
+  puts "\n配列 nums = #{nums}"
+  # 二分探索で挿入位置を探す
+  for target in [6, 9]
+    index = binary_search_insertion_simple(nums, target)
+    puts "要素 #{target} の挿入位置のインデックスは #{index}"
+  end
+
+  # 重複要素を含む配列
+  nums = [1, 3, 6, 6, 6, 6, 6, 10, 12, 15]
+  puts "\n配列 nums = #{nums}"
+  # 二分探索で挿入位置を探す
+  for target in [2, 6, 20]
+    index = binary_search_insertion(nums, target)
+    puts "要素 #{target} の挿入位置のインデックスは #{index}"
+  end
+end

ja/codes/ruby/chapter_searching/hashing_search.rb

@@ -0,0 +1,47 @@
+=begin
+File: hashing_search.rb
+Created Time: 2024-04-09
+Author: Blue Bean (lonnnnnnner@gmail.com)
+=end
+
+require_relative '../utils/list_node'
+
+### ハッシュ検索（配列） ###
+def hashing_search_array(hmap, target)
+  # ハッシュテーブルの key: 目標要素、value: インデックス
+  # ハッシュテーブルにこの key がなければ -1 を返す
+  hmap[target] || -1
+end
+
+### ハッシュ検索（連結リスト） ###
+def hashing_search_linkedlist(hmap, target)
+  # ハッシュテーブルの key: 対象要素、value: ノードオブジェクト
+  # ハッシュテーブルにこの key がなければ None を返す
+  hmap[target] || nil
+end
+
+### Driver Code ###
+if __FILE__ == $0
+  target = 3
+
+  # ハッシュ探索（配列）
+  nums = [1, 5, 3, 2, 4, 7, 5, 9, 10, 8]
+  # ハッシュテーブルを初期化
+  map0 = {}
+  for i in 0...nums.length
+    map0[nums[i]] = i # key: 要素、value: インデックス
+  end
+  index = hashing_search_array(map0, target)
+  puts "対象要素 3 のインデックス = #{index}"
+
+  # ハッシュ探索（連結リスト）
+  head = arr_to_linked_list(nums)
+  # ハッシュテーブルを初期化
+  map1 = {}
+  while head
+    map1[head.val] = head
+    head = head.next
+  end
+  node = hashing_search_linkedlist(map1, target)
+  puts "対象ノード値 3 に対応するノードオブジェクトは #{node}"
+end

ja/codes/ruby/chapter_searching/linear_search.rb

@@ -0,0 +1,44 @@
+=begin
+File: linear_search.rb
+Created Time: 2024-04-09
+Author: Blue Bean (lonnnnnnner@gmail.com)
+=end
+
+require_relative '../utils/list_node'
+
+### 線形探索（配列） ###
+def linear_search_array(nums, target)
+  # 配列を走査
+  for i in 0...nums.length
+    return i if nums[i] == target # 目標要素が見つかったらそのインデックスを返す
+  end
+
+  -1 # 目標要素が見つからなければ -1 を返す
+end
+
+### 線形探索（連結リスト） ###
+def linear_search_linkedlist(head, target)
+  # 連結リストを走査
+  while head
+    return head if head.val == target # 対象ノードが見つかったら、それを返す
+
+    head = head.next
+  end
+
+  nil # 対象ノードが見つからない場合は None を返す
+end
+
+### Driver Code ###
+if __FILE__ == $0
+  target = 3
+
+  # 配列で線形探索を行う
+  nums = [1, 5, 3, 2, 4, 7, 5, 9, 10, 8]
+  index = linear_search_array(nums, target)
+  puts "対象要素 3 のインデックス = #{index}"
+
+  # 連結リストで線形探索を行う
+  head = arr_to_linked_list(nums)
+  node = linear_search_linkedlist(head, target)
+  puts "対象ノード値 3 に対応するノードオブジェクトは #{node}"
+end

ja/codes/ruby/chapter_searching/two_sum.rb

@@ -0,0 +1,46 @@
+=begin
+File: two_sum.rb
+Created Time: 2024-04-09
+Author: Blue Bean (lonnnnnnner@gmail.com)
+=end
+
+### 方法1：総当たり列挙 ###
+def two_sum_brute_force(nums, target)
+  # 2重ループのため、時間計算量は O(n^2)
+  for i in 0...(nums.length - 1)
+    for j in (i + 1)...nums.length
+      return [i, j] if nums[i] + nums[j] == target
+    end
+  end
+
+  []
+end
+
+### 方法2：補助ハッシュテーブル ###
+def two_sum_hash_table(nums, target)
+  # 補助ハッシュテーブルを使用し、空間計算量は O(n)
+  dic = {}
+  # 単一ループで、時間計算量は O(n)
+  for i in 0...nums.length
+    return [dic[target - nums[i]], i] if dic.has_key?(target - nums[i])
+
+    dic[nums[i]] = i
+  end
+
+  []
+end
+
+### Driver Code ###
+if __FILE__ == $0
+  # ======= Test Case =======
+  nums = [2, 7, 11, 15]
+  target = 13
+
+  # ====== Driver Code ======
+  # 方法 1
+  res = two_sum_brute_force(nums, target)
+  puts "方法1 res = #{res}"
+  # 方法 2
+  res = two_sum_hash_table(nums, target)
+  puts "方法2 res = #{res}"
+end