Algorithm

overview bit操作に慣れ親しんでおく(特にXOR) -16 >> 2 == -4 maskについて理解する最下位ビットを０にクリアする方法を知る 15 & ~1 brute-for

水の移し方３Lの水をくんで、５Lのボトルに移す。その後５Lのボトルをいっぱいにしても捨てなければいけないので、常に３Lの水をくんで５Lの水に

overview 各ステップにおいて、局所的な最適な決定を繰り返すソリューション必ずしも最適解を導くわけではない bootcamp 1,5,10,25,50,100セントを使

overview 部分的により小さいソリューションに分解できる問題検索、列挙、分割統治、複雑な問題の分解は再帰を適用できる可能性がある再帰関数はベースケース

overview DPはいつでも解法の１つになりえる特にサブ問題に関連する問題に適用できる分割統治との違いは、同じサブ問題が何度も起こり得ること。そのため、

SQLの実行順序 FROM WHERE GROUP BY HAVING SELECT ORDER_GY DBの作成 CREATE DATABASE shop; テーブルの作成 CREATE TABLE Shohin (shohin_id CHAR(4) NOT NULL, shohin_mei VARCHAR(100) NOT NULL; PRIMARY KEY (shohin_id) ); DEFAULT制約をつければデフォルト値を入れられ

overview ソートは検索を早くするプリプロセスとして使われる似ているアイテムを探すのにも使われるヒープソート in-placeだが安定でない spaceO(1) マージソー

overview 挿入、削除、参照がO(1) 衝突に対する実装が必要 linked-listを使うなど衝突が発生すると、O(1+n/m)に増えていく（m:配列の

概要片方向リスト、双方向リスト、循環リストがある挿入と削除がO(1) 検索がO(n) 配列と比較したトレードオフ追加の場合、配列は限界がありフラ

class DoublyLinkedListNode(object): def __init__(self, value): self.value = value self.next = None self.prev = None class SinglyLinkedListNode(object): def __init__(self, value): self.value = value self.next = None

概要 pushとpopが基本動作。LIFO time O(1) 配列で実装可能 peek操作もある（要素の山椒の実で取り出さない） 8.1 MAX値を返せるStackの実

概要 keyを効率良く探すことができ、かつmin/maxも同様に効率的に探せる keyの範囲も探すことができるソートされた配列と似ているが、ke

概要ヒープは特別な二分木完全二分木である親ノードの値は子よりも小さい（最小ヒープのとき）配列で実装できる。親iの子は2i+1, 2i+2 挿入と削除が

概要空であるか、左の二分木の子と右の二分木の子をもつroot nodeがある木二分探索木としてのコンテキストでよく現れるすべての木をたどるには

概要 sorting O(nlogn) search O(logn) mid = (low + high)/2 はオーバーフローしてしまう mid = low + (high - low)/2ならよい実装 def bsearch(t,A): low, high = 0, len(A)-1 while low <= high: mid = (low + high)//2 if A[mid] < t: low = mid + 1 else if A[mid]