この一連の投稿では、学術環境と大手テクノロジー企業の両方で広く議論されている 2 つのトピック、アルゴリズムとデータ構造についての私の学習過程を共有します。これらのトピックは一見すると難しそうに見えるかもしれませんが、特に私のような、他の職業上の課題のためにキャリアを通じてそれらを深く掘り下げる機会がなかった人にとっては、アクセスしやすいものにすることが私の目標です。

最も基本的な概念から始めて、より高度なトピックに移り、私の進化の記録を作成します。これらの投稿が、同じ学習過程にある人にとっても役立つことを願っています。さらに深く掘り下げるために、LeetCode などのプラットフォームでの実践的な課題と、各アルゴリズムの背後にある理論に関する読書とディスカッションを組み合わせて使用​​します。この旅のために私が選んだプログラミング言語は JavaScript です。

アルゴリズムを勉強する価値があるのはなぜですか?

アルゴリズムとデータ構造は、ソフトウェアの構築における基本的なコンポーネントです。その多くは、複雑な問題を効率的に解決することを目的とした長年の研究の成果であり、Web 開発、バックエンド、人工知能などの IT のさまざまな分野に応用できます。アルゴリズムを理解することは、最適化されたコードを作成するための優れた方法です。さらに、これらの概念の習得は、大手テクノロジー企業の技術面接で評価されることが多く、これらの巨大企業に入社したい人にとっては興味深いものとなるでしょう。

アルゴリズムとは何ですか?

アルゴリズムは、問題を解決する一連の命令です。私が大学で聞いたよくあるたとえは、ケーキのレシピのたとえです。つまり、最終結果であるケーキを得るまでに一連の手順を実行します。
アルゴリズム入門という本によると、アルゴリズムは値または値のセットを入力として受け取り、値または値のセットを出力として生成すると説明されています。開発を目的とした、より実践的な例は次のとおりです。整理されていない数値のリストがあり、それらを最小値から最大値の順に並べる必要があると想像してください。この場合、順序なしリストが入力であり、アルゴリズムは数値を並べ替えて順序付きリストを出力として生成する一連のステップです。

データ構造とは何ですか?
データ構造は、都合の良いときにアクセスして使用できるように、情報を整理および保存する方法です。本棚について考えると、テーマ、著者、アルファベット順、色など、いくつかの方法で本を整理できることがわかります。どのように整理するかを選択することは、特定の本を見つける容易さに直接影響します。

このシリーズを進めていく中で、私の目的は、私自身と私の投稿をフォローしている人たちの両方のために、これらのトピックをわかりやすく説明し、強固な知識の基盤を構築することです。アルゴリズムとデータ構造を習得するまでの道のりは困難な場合がありますが、定期的な練習と好奇心があれば、誰もが最初の困難を克服し、市場の要件を満たす熟練度のレベルに到達し、より効率的で有能な開発者になることができると信じています。問題を最適に解決すること。

この経験の交換があなたの学習と同じように私の学習にとって豊かなものになることを願っています。そして、このプロセスは生産的であるだけでなく、楽しいものでもあります。トピック、新しいツール、学習教材、さらには追加の課題など、お気軽に提案してください。一緒に学びたいと思います!

参考資料

Cormen, T.H.、Leiserson, C.E.、Rivest, R.L.、および Stein, C. (2009)。アルゴリズム入門 (第 3 版)。 MIT プレス。