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アルゴリズム・データ構造 ガイドブック

🏠

はじめに

3 記事
1
アルゴリズムとデータ構造を学ぶ意味

アルゴリズムとデータ構造は、コンピュータサイエンスの核心です。
「同じ問題をどう解くか」「データをどう整理するか」を学ぶことで、
効率的で高速なプログラムが書けるようになります。

🎯 なぜ学ぶの？
🏢
技術面接
GAFA・メガベンチャーの採用試験で必須
⚡
パフォーマンス
正しいアルゴリズムで処理速度が何千倍にも
🏆
競技プログラミング
AtCoderなどのコンテストに参加できる
🧠
思考力向上
問題を論理的に分解する力が鍛えられる
📚 このコースで学べること（全4クエスト）
1
アルゴリズムとは・計算量（O記法）の基礎
2
基本データ構造 ― スタック・キュー・連結リスト・ハッシュ
3
ソートアルゴリズム ― バブル・選択・クイックソート
4
木・グラフ・動的計画法入門
⚠️ 前提知識

Python（またはJavaScript）の基礎（変数・配列・関数・ループ）が必要です。
コードクエストのPythonコースを先に完了してから取り組むことをおすすめします。

2
アルゴリズムコースで学べること

このコースでは Python を使ってアルゴリズムとデータ構造の基礎を学びます。
プログラミング面接でも問われる必須知識を、実際に手を動かしながら身につけましょう。

📚 このコースで学べること
🔍
探索
線形探索 O(n)
二分探索 O(log n)
🔀
ソート
バブル・選択・挿入
マージソート O(n log n)
📦
データ構造
スタック・キュー
ヒープ・Counter
🔄
再帰
階乗・フィボナッチ
メモ化 @lru_cache
📊
Big O
O(1) O(n) O(log n)
O(n²) O(n log n)
🗂️
応用
defaultdict
heapq・bisect
✅ 学習後にできるようになること
  • Big O 記法でアルゴリズムの効率を評価できる
  • 線形探索と二分探索を実装できる
  • バブル・選択・挿入・マージソートを実装できる
  • スタックとキューを使いこなせる
  • 再帰とメモ化を理解して実装できる
  • Counter・defaultdict・heapq を適切に使い分けられる
3
前提知識と学習の進め方

アルゴリズムを学ぶ前に知っておくとスムーズな前提知識です。

⚠️ 前提知識
必須
Python 基礎（変数・for ループ・リスト・関数・クラスが分かる）
推奨
Python 中級（内包表記・lambda・デコレータの概念が分かる）
あると良い
Python 基礎コース修了（コードクエスト内）
📖 学習の進め方
  1. スライドでアルゴリズムの動きを図解で確認する
  2. 自分でコードを書いて動かしてみる（見るだけでは身につかない！）
  3. データを変えて動作を実験する
  4. 「なぜこの順番で処理するのか」を説明できるようになると理解が深まる
⏱️ 目安の学習時間

• 10クエスト全体：4〜6時間
• Python 経験者：3〜4時間
• 初学者：6〜10時間（焦らず理解を深めよう）