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01 InterviewCat02 第一章 イントロダクション03 英語レジュメの書き方04 第二章 面接に辿り着くまで05 第三章 各面接スタイルの対策06 第四章 面接での英語について07 第五章 Data Structures & Algorithms (DSA)08 第六章 バックエンド技術質問09 第七章 フロントエンド技術質問10 第八章 システムデザイン11 第九章 行動面接の質問12 Appendix: 外資エンジニアの世界13 Discordサポート（購入者特典）
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第五章 Data Structures & Algorithms (DSA)
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第五章 Data Structures & Algorithms (DSA)

DSAは絶対コーディングやドメイン知識面接に聞かれます。世の中にはたくさんのDSAがあるがアルゴリズムのエンジニア的なロールを応募していない限りここでカバーしているものは十分だと思います。InterviewCatではトピックスごとにLeetCodeから問題を選んできています。最後の技術質問にドメイン知識面接よく聞かれる質問もまとめたので復習用としてオススメです。
また注意点ですが、問題数を数多くこなしたい方はコーディング面接の対策についてに書かれているLeetCodeの問題集（Blind75、NeetCode150）やPrampなどでモックインタビューを行う必要があります。ここでは最も重要な問題のみをピックアップしています。
また現在Coding InterviewCatというコーディングテストやコーディング面接に特化した教材を開発しています。コーティング面接に必要なPythonの学習、基本的なデータ構造とアルゴリズム、LeetCodeでの効率的な学習を手助けする教材となっているのでご期待ください。

Big O Notation

ビッグオー表記法は、アルゴリズムが入力サイズに対してどのようにスケーリングするかを説明するものです。これは、アルゴリズムの最悪のケースシナリオを表現するために使われます。また、アルゴリズムを比較し、どのアルゴリズムがより優れているかを判断するためにも使用されます。例: O(n)

Data structure & Algorithm

データ構造はテクニカル面接の中で最も大事な武器になります。leetcodeには2000問以上の問題（2023/4時点で2654問）があるがArray、String、Hash Tableに熟練できればほとんどの問題と向き合うことができます。もちろんそれぞれのデータ構造には各自のアルゴリズムがあるので簡単ではないです。
https://leetcode.com/problemset/all/

Array

🚦 Important
Operation
Average Time Complexity
Search
O(n)
Search (sorted array)
O(log(n))
Insert
O(n)
Insert (at the end)
O(1)
Remove
O(n)
Remove (at the end)
O(1)
練習
  • sliding window: https://leetcode.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters/

String

🚦 Important
Operation
Average Time Complexity
Access
O(1)
Search
O(n)
Insert
O(n)
Remove
O(n)
練習
  • https://leetcode.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters/

Hash Table

🚦 Important
Operation
Average Time Complexity
Search
O(1)
Insert
O(1)
Remove
O(1)
練習
  • https://leetcode.com/problems/two-sum/

Sort & Search

🚦 Important
Algorithm
Average Time Complexity
Worst Time Complexity
Worst Space Complexity
Bubble sort
O(n^2)
O(n^2)
O(1)
Insertion sort
O(n^2)
O(n^2)
O(1)
Selection sort
O(n^2)
O(n^2)
O(1)
Quicksort
O(n log(n))
O(n^2)
O(log(n))
Mergesort
O(n log(n))
O(n log(n))
O(n)
Heap sort
O(n log(n))
O(n log(n))
O(1)
Bucket sort
O(n+k)
O(n^2)
O(n + k)
Radix sort
O(nk)
O(nk)
O(n+k)
練習
  • 適当な配列を
    • Mergesortで実装してみる
    • Quicksortで実装してみる
  • https://leetcode.com/problems/kth-largest-element-in-an-array/

Recursion/Backtracking

練習
  • https://leetcode.com/problems/generate-parentheses/

Binary search

練習
  • https://leetcode.com/problems/binary-search/

Linked Lists

Operation
Average Time Complexity
Access
O(n)
Search
O(n)
Insert
O(1)
Remove
O(1)
練習
  • https://leetcode.com/problems/reverse-linked-list/
  • https://leetcode.com/problems/lru-cache/

Stack

Operation
Average Time Complexity
Top/Peek
O(1)
Push
O(1)
Pop
O(1)
練習
  • https://leetcode.com/problems/min-stack/

Queue

Operation
Average Time Complexity
Enqueue/Offer
O(1)
Dequeue/Poll
O(1)
練習
  • https://leetcode.com/problems/implement-queue-using-stacks/

Balanced binary tree

🚦 Important
Operation
Average Time Complexity
Access
O(log(n))
Search
O(log(n))
Insert
O(log(n))
Remove
O(log(n))
練習
  • https://leetcode.com/problems/binary-tree-level-order-traversal/
  • https://leetcode.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/

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