Pythonでデータ構造、アルゴリズム、コーディング面接パターンをマスター — Big-O基礎からFAANGレベルの問題解決まで。
Pythonでデータ構造、アルゴリズム、コーディング面接パターンをマスター — Big-O基礎からFAANGレベルの問題解決まで。このトラックは初心者(A1)から上級(B2)までの30のプログレッシブミニコースをカバーしており、短く焦点を絞ったレッスンと各コンセプトを定着させるためのクイズが含まれています。
基礎から始めて、中級および上級トピックを段階的に習得し、各コースは前のコースの上に構築されます。すべてのレッスンは実践的で、実例が含まれ、必要に応じてAIチューターが利用できます。
各コースは4つの焦点を絞ったレッスンに分割されています。1日に数レッスン完了すれば、数ヶ月ではなく数週間でフルトラックをマスターできます。
DSA Interview Prepラーニングパスのすべてのコース
Pythonの基礎を復習し、面接中は問題解決に集中できるようにします。本コースでは、アルゴリズム問題で頻繁に登場する組み込みデータ型、内包表記、ユーティリティ関数を扱います。最後には、面接の時間制限下でも読みやすい、クリーンでPythonらしいコードを書けるようになります。
コードを1行も書く前に、あらゆるアルゴリズムの効率を分析できるようになります。本コースでは、ループ、再帰、データ構造の操作を題材に、視覚的な直感と例題を交えながらBig-O、Big-Theta、Big-Omega記法を学びます。計算量分析を身につけることは、面接官が評価する最も…
配列はコーディング面接で最もよく使われるデータ構造です。本コースでは、まずPythonでの配列操作の基本を学び、その後、数多くの定番問題で二重ループをなくせるツーポインターパターンを深く掘り下げます。pair-sum、three-sum、container-with-most-…
文字列操作の問題は、ほぼすべてのコーディング面接で登場します。本コースでは、Pythonの豊富な文字列API、部分文字列検索に使うスライディングウィンドウ法、アナグラムや順列の検出を扱います。また、単純なO(n²)の総当たり法で十分な場合と、より効率的なアルゴリズムを使うべき場…
実装レベルでソートを理解すると、面接でトレードオフを自信を持って説明するための語彙が身につきます。本コースでは、Pythonでバブルソート、挿入ソート、マージソート、クイックソートをゼロから実装し、それぞれの計算量を分析し、どのような実務場面に適しているかを示します。
二分探索の力は、教科書的な定義から想像する以上に強力です。本コースでは基本的な実装に加え、回転した配列、サイズ不明のリスト、データ構造ではなく可能な答えの範囲を探索する答えの二分探索まで扱います。
連結リストを通じて、Pythonの組み込み機能に頼らずポインターを操作し、メモリについて考える力を身につけます。本コースではNodeクラスから単方向連結リストを構築し、反転、循環検出、ソート済みリストのマージという面接の定番問題に取り組みます。
スタックとキューは、DFS、BFS、式の解析、Undoシステムを支える基本構造です。本コースではPythonのリストとcollections.dequeを使って両方を実装し、正しい括弧、日々の気温、スタックを使ったキューの実装など、面接の定番問題を解きます。
ハッシュマップはO(n)の線形スキャンをO(1)の検索に変え、多くの最適な面接解答を支える強力な手法です。このコースでは、衝突処理、負荷係数、Pythonのdict内部実装を扱い、ハッシュマップをtwo-sum、group-anagrams、longest-consecutiv…
再帰は、木の走査、バックトラッキング、分割統治の基盤です。このコースでは、再帰呼び出しのたびにコールスタックがどのように増減するのかを明らかにし、正しい再帰関数を書くための信頼できる3ステップの枠組みを確立します。さらに、選択した問題を明示的なスタックを使う反復解法に変換します。
二分木は、LeetCodeのmediumおよびhard問題の4分の1以上に登場します。このコースでは、TreeNodeクラスを作成し、4種類すべての走査順序を再帰・反復の両方で実装します。さらに、最大深さ、直径、最小共通祖先など、パスに関する問題を解決します。
BSTは、ソート済み配列の順序性と、連結リストの動的な挿入を組み合わせたデータ構造です。このコースでは、BSTの挿入、検索、削除操作を扱い、BSTが正しいことを検証します。さらに、kth-smallestや範囲検索など、ソートされた中順走査の性質を活用する問題を解決します。
ヒープは、ストリーミング中央値、top-k-elements、Dijkstra's algorithmを支えています。このコースではヒープの性質を説明し、配列を使ってmin-heapをゼロから実装します。さらに、Pythonのheapqモジュールを使ってtop-k-freque…
グラフ問題は、システム設計やアルゴリズムの面接で頻繁に登場します。このコースでは、隣接リストと隣接行列でグラフを表現し、訪問済み集合を使ったBFSとDFSによってconnected-components、number-of-islands、word-ladder、clone-g…
動的計画法は多くの候補者にとって難しく感じられますが、実際には「重複する部分問題」と「最適部分構造」という2つの認識しやすい要素に集約できます。このコースではDPの考え方を身につけ、トップダウンのメモ化とボトムアップのテーブル化を学びます。さらに、Fibonacci、climb…
面接で扱われるDP問題の多くは、部分問題の答えを格納した1次元配列に帰着できます。このコースでは、線形走査、各ステップでの選択、スライディングウィンドウDPという主要な1次元DPパターンを見極め、house robber、maximum product subarray、wor…
2次元DPテーブルは、比較する2つの系列や、グリッド上の移動のように、状態が2つの独立したインデックスに依存する問題をモデル化します。このコースでは、unique paths、minimum path sum、longest common subsequence、edit di…
バックトラッキングは、候補となる解を体系的にすべて探索し、制約に違反した時点で分岐を打ち切ります。このコースでは、汎用的なバックトラッキングのテンプレートを学び、subsets、permutations、combination sum、N-queens、Sudoku solve…
貪欲アルゴリズムは、各ステップで局所的に最適な選択を行い、適用できる場合には全体最適な結果を導きます。このコースでは、貪欲法が正しいのはどのような場合かという直感を養い、交換論法によって正しさを証明します。さらに、区間スケジューリング、jump game、タスクスケジューリング…
分割統治は、問題を独立した部分問題に分割し、それぞれを再帰的に解いてから結果を統合します。このコースでは、merge sortにとどまらず、この手法を転倒数のカウント、最近点対、majority element（Boyer-Moore）、Karatsuba乗算アルゴリズムに応用…
区間DPは、範囲の両端点で部分問題を定義する強力なパターンです。回文分割、行列連鎖乗算、burst balloonsなどで最適解を導けます。このコースでは、汎用的な区間DPのテーブル構築順序を学び、4つの典型問題を最初から最後まで解決します。
ナップサック問題群は、面接で最も頻繁に登場するDPの典型パターンの1つです。このコースでは、0/1ナップサック、unbounded knapsack、partition-equal-subset-sum、target-sumを扱います。それぞれの派生形で漸化式と状態空間をどのよ…
最短経路の考え方は、ネットワークルーティング、word-ladder、最安フライト問題などに登場します。このコースでは、min-heapを使ったDijkstra's algorithm、負の重みを扱うBellman-Ford、全点対の距離を求めるFloyd-Warshallを実…
トポロジカルソートは、DAGの各辺が前方を向くように頂点を並べる手法であり、コーススケジューリング、ビルドシステム、依存関係の解決に不可欠です。このコースでは、Kahn's BFS-based algorithmとDFSベースの後順トポロジカルソートを実装し、強連結成分を求める…
トライ（プレフィックス木）は、ハッシュマップでは実現しにくい形で、オートコンプリート、スペルチェック、IPルーティングを解決します。このコースでは、insertとsearchをサポートするTrieNodeクラスを作成し、プレフィックス検索とワイルドカード照合に拡張します。さらに…
Union-Find（Disjoint Set Union）は、ほぼ定数時間で連結性を問い合わせられ、動的なグループ化を扱う問題に最も簡潔な解決策を提供します。このコースでは、ランクによる併合とパス圧縮を実装し、DSUをnumber-of-connected-component…
ビット操作では、整数の2進表現を活用することで、追加の領域を使わずに一部の問題をO(1)またはO(n)で解決できます。このコースではAND、OR、XOR、シフト、ビットマスクを扱い、single-number、counting-bits、power-of-two、missing…
単調スタックとデックは、左から右へ要素を処理しながらソート済みの不変条件を維持します。これにより、通常ならO(n²)の二重ループが必要な問題をO(n)で解決できます。このコースでは、daily temperatures、largest rectangle in histogra…
シニア向けの面接では、ホワイトボードにスケーラブルなアーキテクチャを描く30〜45分のシステム設計面接が行われることがあります。このコースでは、要件の明確化、規模の見積もり、データモデルとAPIの設計、ストレージエンジンの選択、整合性・可用性・レイテンシをめぐるトレードオフの検…
この総仕上げコースでは、カリキュラム全体のパターンを体系的な問題解決手順にまとめます。問題文を読んで最初の60秒で適用すべきパターンを見極める方法、時間制限下での練習方法、計算量やエッジケースに関する追加質問に実際の面接官のように対応する方法を学びます。
はい。DSA Interview Prepコースは無料で始められ、インタラクティブレッスンをすべて無料で完了できます。オプションのPRO登録で、高度なAIツールと共有可能な認定資格がアンロックされます。
いいえ。コースは基礎から始まり、より高度なトピックへと進むので、PYTHONの事前経験がなくても始められます。
実践しながら学びます。短いインタラクティブレッスンは、わかりやすい説明と、リアルタイムで実行される実践的なコード演習が組み合わさっており、24時間対応のAIチューターがわからないときにいつでもサポートします。
はい。PRO学習者は試験を受けて、DSA Interview Prepコースの完了を証明する共有可能な認定資格を取得できます（認証コード付き）。
はい。CoddyKitはウェブとネイティブiOS・Androidアプリで利用でき、どのデバイスでもPYTHONを学習でき、進捗がすべてのデバイスで同期されます。