アルゴリズム
&
データ構造
計算思考力を向上させる基礎理論。配列、リスト、木構造、グラフの実装からソートアルゴリズム、動的プログラミングまで体系的に習得
コース概要
現代のソフトウェア開発において、効率的なアルゴリズムとデータ構造の理解は必要不可欠です。Big O記法による計算量解析、適切なデータ構造の選択、問題解決のためのアルゴリズム設計能力は、すべてのエンジニアが身につけるべき基礎スキルです。
本コースでは、配列・連結リスト・スタック・キューなの基本構造から、二分探索木・ハッシュテーブル・グラフまで、実装レベルで深く理解します。また、ソートアルゴリズム、探索アルゴリズム、動的プログラミング、貪欲法などの主要アルゴリズムを学習し、LeetCode・AtCoder等での実践問題解決を通じて技術面接対策も行います。
問題解決能力指標
理論と実装の統合
抽象的な理論だけでなく、実際にコードで実装しながら深い理解を獲得
段階的難易度設計
基本問題から競技プログラミングレベルまで、無理なく段階的にレベルアップ
技術面接特化
FAANG企業の実際の面接問題を使用した実践的な対策と解法テクニック
学習プロセス
基本データ構造実装
配列、連結リスト、スタック、キュー、ハッシュテーブル、二分探索木の構造理解と実装。メモリ管理、ポインタ操作、参照の概念を含む低レベル実装技術を習得します。
ソート・探索アルゴリズム
バブルソート、クイックソート、マージソート、ヒープソートの実装と計算量解析。線形探索、二分探索、幅優先探索、深度優先探索の特性理解と適用方法を学習します。
グラフ・木構造アルゴリズム
グラフの表現方法（隣接リスト・行列）、最短経路問題（ダイクストラ法・フロイド法）、最小全域木（クラスカル法・プリム法）、トポロジカルソートの実装と応用を習得します。
動的プログラミング・最適化
メモ化、タブー法による動的プログラミング、貪欲法、分割統治法の理解。ナップサック問題、編集距離、最長共通部分列などの経典問題を通じて最適化技術を学習します。
実践問題例
データ構造設計
LRUキャッシュ、LFUキャッシュ、Trie（接頭辞木）、Union-Find、セグメント木の実装
最適化問題
株価予測、コインチェンジ、最大部分配列、パリンドローム分割、正規表現マッチング
グラフ応用問題
島の数、単語検索、コース履修順序、ネットワーク遅延時間、最小コスト経路
期待される学習成果
コンピュータサイエンス基礎力
計算量解析能力
Big O記法を使用した時間・空間計算量の正確な解析能力。アルゴリズムの効率性を定量的に評価し、最適な解法を選択できるようになります。
問題分解・抽象化思考
複雑な問題を小さな部分問題に分解し、適切なデータ構造とアルゴリズムを組み合わせて効率的な解決策を構築する能力を習得します。
パフォーマンス最適化スキル
実際のシステム開発でボトルネックを特定し、データ構造・アルゴリズムの変更による根本的なパフォーマンス改善を実行できる技術力を身につけます。
キャリア・面接対策成果
対策可能な面接形式
競技プログラミング実績
こんな方におすすめ
プログラミング初学者
基本的なプログラミング構文は理解しているが、効率的なアルゴリズム・データ構造の使い分けができず、パフォーマンス問題に直面している方
転職・就活準備中
IT企業への就職・転職を目指しており、技術面接でのコーディング問題や、FAANG企業の高難度面接に対応したい方
競技プログラミング挑戦者
AtCoder、TopCoder、LeetCode等の競技プログラミングで上位を目指したい、またはICPC等の国際大会参加を目標としている方
現役エンジニア
実務経験はあるが、コンピューターサイエンスの基礎が不足しており、システムのボトルネック解決や最適化に自信がない開発者
CS専攻学生
大学でコンピューターサイエンスを専攻しているが、理論中心の授業で実装力が不足している学生、または独学で理論を補強したい方
データ分析・AI関連職
データサイエンティスト、機械学習エンジニア、リサーチエンジニアで、大量データ処理の効率化やアルゴリズム最適化が必要な方
受講前の推奨スキルレベル
必須スキル
- • プログラミング言語の基本構文（Python, Java, C++のいずれか）
- • 変数、配列、関数、条件分岐、繰り返し処理の理解
- • 簡単な数学的思考力（中学数学レベル）
推奨スキル
- • オブジェクト指向プログラミングの基礎
- • 再帰関数の概念理解
- • 基本的なLinuxコマンド操作
学習サポート： プログラミング未経験の方には、基礎文法の個別補講（3回まで）を実施します。数学的な内容についても、必要に応じて基礎から丁寧に説明いたします。
使用技術と学習プラットフォーム
プログラミング言語・環境
推奨言語
読みやすさ、豊富なライブラリ、学習コスト低
企業面接でよく使用、型安全性
競技プログラミング標準、高速実行
Web開発者向け、Node.js環境
開発環境・ツール
- • IDE: IntelliJ IDEA, PyCharm, VS Code, CLion
- • デバッガ: 言語別統合デバッグ環境
- • プロファイラ: 実行時間・メモリ使用量解析
- • 可視化: アルゴリズム動作の可視化ツール
テスト・検証
- • 単体テスト: pytest, JUnit, Google Test
- • パフォーマンステスト: ベンチマークテスト自動化
- • 正当性検証: エッジケース、境界値テスト
- • ストレステスト: 大量データでの動作確認
実践プラットフォーム
競技プログラミング
- • AtCoder: 日本最大級、定期コンテスト参加
- • LeetCode: FAANG企業面接問題、週次コンテスト
- • Codeforces: 世界最大級、高難度問題
- • TopCoder: アルゴリズム専門、SRM参加
面接対策プラットフォーム
- • HackerRank: 企業別面接問題、認定テスト
- • CodeSignal: 実際の採用テスト形式
- • InterviewBit: 段階的面接準備プログラム
- • Pramp: ピアツーピア面接練習
学習支援ツール
- • 可視化: Algorithm Visualizer, VisuAlgo
- • 計算量解析: Big-O Cheat Sheet, 実行時間測定
- • 進捗管理: 問題解決履歴、弱点分析
- • コミュニティ: Discord問題討論、コードレビュー
独自学習メソッド
パターン学習法
問題を分類し、パターン別に解法テンプレートを構築
スピード重視練習
時間制限付き問題演習で実戦的な解答能力を養成
ペア解法分析
メンターとの1対1解法解説で思考プロセスを最適化
実装後最適化
動作する解法から最適解への改善プロセスを体系化
受講開始までのステップ
プログラミングスキル確認
現在のプログラミングレベルと得意言語を確認。基礎が不足している場合は、補講プランを提案します。学習目標（面接対策・競技プログラミング・基礎力向上）を明確化します。
アルゴリズム理解度テスト
基本的なソート・探索アルゴリズムの理解度確認と簡単な実装問題。Big O記法の知識、データ構造の使い分けができるかを評価し、最適なクラス配置を決定します。
個別学習プラン作成
テスト結果と目標に基づき、データ構造・アルゴリズムの学習順序をカスタマイズ。弱点分野の重点対策と、得意分野をさらに伸ばす応用問題を組み合わせた学習計画を策定します。
学習開始・初回問題演習
開発環境のセットアップから始まり、最初の問題演習セッション。メンターとのコーディングセッションで解法の思考プロセス、実装のポイントを学習します。
受講プラン詳細
基礎マスタープラン
- • 週2回の問題解説セッション（各90分）
- • データ構造・アルゴリズム実装課題
- • 毎週の計算量解析練習
- • LeetCode・AtCoder問題添削
- • 24時間質問サポートチャット
- • 修了認定証発行
面接対策プラン
追加：模擬面接（週1回）、企業別対策
競技プログラミングプラン
追加：コンテスト参加サポート、高難度問題
申込み特典
計算思考力を身につけ、技術面接で圧倒的差をつけよう
アルゴリズム&データ構造の深い理解で、どんな技術的課題も論理的かつ効率的に解決できるエンジニアへと成長しましょう
次回開講：2025年2月22日（土）
申込締切：2025年2月15日（土） ※定員20名