競技プログラミング、技術面接、コンピューターサイエンス学習のための総合的なアルゴリズム・データ構造実装コレクション
このリポジトリは、基本的なアルゴリズムの多言語実装を特徴とした教育・参考実装コレクションです。詳細な計算量解析、インタラクティブな可視化、パフォーマンスベンチマークフレームワークを提供します。
Algorithm-DataStructures/
├── Core Search Algorithms/ # 探索アルゴリズム
├── Optimization Algorithms/ # 最適化アルゴリズム
├── Mathematical Algorithms/ # 数学的アルゴリズム
├── Dynamic Programming/ # 動的プログラミング
├── Data Structures/ # データ構造
└── Implementation Guide/ # 実装ガイド
graph TD
A[Algorithm-DataStructures] --> B[Core Search Algorithms]
A --> C[Optimization Algorithms]
A --> D[Mathematical Algorithms]
A --> E[Dynamic Programming]
A --> F[Data Structures]
B --> G[Binary Search]
B --> H[Linear Search]
D --> I[String Multiplication]
D --> J[Number Theory]
E --> K[Fibonacci]
E --> L[Knapsack Problem]
F --> M[Binary Indexed Tree]
F --> N[Segment Tree]
各アルゴリズムは一貫した論理を保ちながら、言語固有の最適化を行った複数言語で実装されています。
- Python - 型ヒント、クラスベース設計
- TypeScript - 厳密な型注釈、コンパイル時チェック
- JavaScript - ランタイム最適化、V8エンジン対応
from typing import List
class Solution:
def multiply(self, num1: str, num2: str) -> str:
if num1 == "0" or num2 == "0":
return "0"
m, n = len(num1), len(num2)
result = [0] * (m + n)
# 言語固有の最適化を実装
return self._process_multiplication(num1, num2, result)function multiply(num1: string, num2: string): string {
if (num1 === "0" || num2 === "0") return "0";
const m = num1.length;
const n = num2.length;
const result: number[] = new Array(m + n).fill(0);
// 型安全性を保証した実装
return processMultiplication(num1, num2, result);
}var multiply = function(num1, num2) {
if (num1 === "0" || num2 === "0") return "0";
const m = num1.length;
const n = num2.length;
const result = new Array(m + n).fill(0);
// V8エンジン最適化対応
return processMultiplication(num1, num2, result);
};| アルゴリズムカテゴリ | 主要関数 | 時間計算量 | 空間計算量 | 言語サポート |
|---|---|---|---|---|
| Binary Search | search(), findMedianSortedArrays() |
O(log n) | O(1) | Python, TypeScript, JavaScript |
| Dynamic Programming | countWays(), count_ways() |
O(n) ~ O(n²) | O(n) | Python, TypeScript, JavaScript |
| Backtracking | combinationSum(), backtrack() |
O(2^n) | O(log n) | TypeScript, JavaScript |
| Mathematical | multiply(), Solution.multiply() |
O(m × n) | O(m + n) | Python, TypeScript, JavaScript |
| Data Structures | BinaryIndexedTree.update(), query() |
O(log n) | O(n) | Python |
graph LR
A["O(1)"] --> B["O(log n)"]
B --> C["O(n)"]
C --> D["O(n log n)"]
D --> E["O(n²)"]
E --> F["O(2^n)"]
G["Binary Search"] --> B
H["Dynamic Programming"] --> C
I["Mathematical Algorithms"] --> E
J["Backtracking"] --> F
アルゴリズムの実行過程をステップバイステップで視覚化します：
<!-- デモ実装例 -->
<script>
function demoMultiply() {
const num1 = document.getElementById('num1').value;
const num2 = document.getElementById('num2').value;
const result = multiply(num1, num2);
// リアルタイム結果表示
document.getElementById('result').textContent = result;
// パフォーマンス測定
const startTime = performance.now();
// アルゴリズム実行
const endTime = performance.now();
console.log(`実行時間: ${endTime - startTime}ms`);
}
</script>def benchmark_search_algorithms():
"""探索アルゴリズムのベンチマーク（複数データサイズ）"""
sizes = [1000, 10000, 100000, 1000000]
for size in sizes:
data = generate_test_data(size)
# バイナリサーチ vs リニアサーチの性能比較
binary_time = measure_binary_search(data)
linear_time = measure_linear_search(data)
print(f"サイズ {size}: Binary={binary_time}ms, Linear={linear_time}ms")
return results// 高速I/O実装
const input = require('fs').readFileSync('/dev/stdin', 'utf8').split('\n');
let lineIndex = 0;
function nextLine() {
return input[lineIndex++];
}
function solve() {
const n = parseInt(nextLine());
// 競技プログラミング最適化済みソリューション
return optimizedSolution(n);
}class Solution:
def multiply(self, num1: str, num2: str) -> str:
# 制約対応: 文字列長 ≤ 200文字
# メモリ効率化: 最小限の補助領域使用
if num1 == "0" or num2 == "0":
return "0"
return self._optimized_multiply(num1, num2)class FastIO {
constructor() {
this.input = require('fs').readFileSync('/dev/stdin', 'utf8').split('\n');
this.lineIndex = 0;
this.output = [];
}
nextLine() {
return this.input[this.lineIndex++];
}
nextInt() {
return parseInt(this.nextLine());
}
print(value) {
this.output.push(value);
}
flush() {
console.log(this.output.join('\n'));
}
}graph TD
A[Code Quality] --> B[Unit Testing]
A --> C[Performance Testing]
A --> D[Integration Testing]
B --> E[Algorithm Correctness]
C --> F[Time Complexity Verification]
D --> G[Multi-language Consistency]
E --> H[Edge Case Handling]
F --> I[Benchmark Results]
G --> J[API Compatibility]
- 最小限の外部依存性を維持
- 包括的なアルゴリズムカバレッジを提供
- 教育リソースの充実
このAlgorithm-DataStructuresリポジトリは以下の用途に最適化されています：
- 📖 アルゴリズム学習 - 包括的な参考実装
- 🏃♂️ 競技プログラミング準備 - 最適化済みソリューション
- 💼 技術面接対策 - 実装パターンとベストプラクティス
- 🚀 パフォーマンス最適化 - 言語固有の最適化技法
- 🎓 教育価値 - インタラクティブな学習体験
- 🔄 多言語一貫性 - 統一されたAPIと実装論理
アルゴリズム実装の改善、新しい言語サポート、教育コンテンツの追加など、あらゆる形での貢献を歓迎します。