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myoshi2891/Algorithm-DataStructures-Math-SQL

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Algorithm-DataStructures-Math-SQL リポジトリ完全ガイド

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📋 リポジトリ概要

このリポジトリは、アルゴリズム、データ構造、数学、SQLの実装を集約したマルチ言語教育プラットフォームです。競技プログラミング（LeetCode、HackerRank、AtCoder）、技術面接対策、コンピュータサイエンス教育向けに最適化されています。

主要な特徴

  • 4つのコア領域: データ構造、アルゴリズム、数学、SQL
  • マルチ言語対応: Python、TypeScript、JavaScript
  • 双AI実装戦略: Claude と GPT の2つの実装アプローチ
  • 3段階学習システム: 静的ドキュメント → インタラクティブHTML → React可視化

🏗️ リポジトリアーキテクチャ

flowchart TD
  A[リポジトリ root]
  B[DataStructures]
  C[Algorithm]
  D[Mathematics]
  E[SQL]

  B1[LinkedList]
  B2[Trees]
  B3[Arrays]

  C1[BinarySearch]
  C2[DynamicProgramming]
  C3[Graph]

  D1[FSM]
  D2[Geometry]

  E1[Leetcode]
  E2[HackerRank]

  A --> B
  A --> C
  A --> D
  A --> E

  B --> B1
  B --> B2
  B --> B3

  C --> C1
  C --> C2
  C --> C3

  D --> D1
  D --> D2

  E --> E1
  E --> E2
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📊 コア問題領域の詳細

領域 代表的な関数/クラス 主要パターン ファイル場所
DataStructures Solution.addTwoNumbers(), ListNode, DoublyLinkedList インプレース操作、ポインタ演算 DataStructures/LinkedList/, DataStructures/Trees/
Algorithm Solution.findMedianSortedArrays(), numDecodings(), minPathSum() 二分探索、動的計画法、二ポインタ法 Algorithm/BinarySearch/, Algorithm/DynamicProgramming/
Mathematics isNumber(), reflectPoint(), gameWithCells() 状態機械、幾何学的変換 Mathematics/FSM/, Mathematics/Geometry/
SQL CombineTwoTables.sql, RisingTemperature.sql JOINパターン、ウィンドウ関数 SQL/Leetcode/, SQL/HackerRank/

🤖 双AI実装戦略

各問題に対してClaudeとGPTの2つの実装アプローチを提供し、相互補完的なコーディングスタイルを示します。これにより 2×3実装マトリックス（2つのAI × 3言語）が形成されます。

実装比較表

側面 Claude実装 GPT実装
Pythonクラスメソッド findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float _median_binary_partition(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float
センチネル値 整数センチネル: -10_000_007, +10_000_007 浮動小数点: float("inf")
TypeScript署名 function findMedianSortedArrays(nums1: number[], nums2: number[]): number function findMedianSortedArrays(nums1: readonly number[], nums2: readonly number[]): number
最適化焦点 整数センチネルでfloatキャストを排除 包括的な入力検証（TypeError/RangeError）
ドキュメント形式 計算量優先 + 最適化セクション アルゴリズム比較表 + ビジネスコンテキスト 
flowchart LR
  Problem["問題定義<br/>LeetCode 4"]

  Claude_impl["Claude実装<br/>高速化フォーカス"]
  GPT_impl["GPT実装<br/>安全性フォーカス"]

  Claude_py["Python<br/>オプティマイズド"]
  Claude_ts["TypeScript<br/>型安全"]
  Claude_js["JavaScript<br/>軽量"]

  GPT_py["Python<br/>検証付き"]
  GPT_ts["TypeScript<br/>完全チェック"]
  GPT_js["JavaScript<br/>ランタイム検証"]

  Problem --> Claude_impl
  Problem --> GPT_impl

  Claude_impl --> Claude_py
  Claude_impl --> Claude_ts
  Claude_impl --> Claude_js

  GPT_impl --> GPT_py
  GPT_impl --> GPT_ts
  GPT_impl --> GPT_js
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🌐 マルチ言語実装フレームワーク

すべてのアルゴリズムはPython、TypeScript、JavaScriptで実装され、言語固有の最適化を維持しながら統一されたアルゴリズムロジックを保持します。

言語別実装詳細

言語 クラス/関数パターン 型システム 主要な最適化
Python class Solution: def methodName(self, ...) typing.Final, List[int], Optional[T] ord() - 48, リスト内包表記、__slots__, ビット右シフト >> 1
TypeScript function functionName(...) or export function readonly number[], 厳密な型, Int32Array charCodeAt(0) - 48, >>> 1（ゼロ埋めシフト）, コンパイル時チェック
JavaScript function functionName(...) or var name = function(...) 動的型、ランタイム検証 V8隠し クラス, >> 1, Number.isFinite(), シンプルループ

ビット右シフト演算子の比較

flowchart TD
  Input["整数値 n"]

  Mid_calc["中央位置計算"]

  Python_opt["Python<br/>n >> 1"]
  TS_opt["TypeScript<br/>n >>> 1<br/>ゼロ埋めシフト"]
  JS_opt["JavaScript<br/>n >> 1<br/>符号拡張"]

  Performance["性能最適化"]

  Input --> Mid_calc
  Mid_calc --> Python_opt
  Mid_calc --> TS_opt
  Mid_calc --> JS_opt

  Python_opt --> Performance
  TS_opt --> Performance
  JS_opt --> Performance
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📁 ファイル組織パターン

各問題は統一的なデュアルフォルダ構造に従い、標準化されたファイル命名とコンテンツ組織を実装します。

ファイル命名規則

ファイル型 命名パターン 用途 例
Python実装 {ProblemName}.py または {problem_name}.py クラスSolutionを含むコア実装 Median_of_Two_Sorted_Arrays.py
TypeScript実装 {ProblemName}.ts 型安全な実装と厳密なチェック Median_of_Two_Sorted_Arrays.ts
JavaScript実装 {ProblemName}.js ランタイム検証を含む実装 Median_of_Two_Sorted_Arrays.js
静的ドキュメント README.md 5段階ドキュメント構造 セクションごとに100行以下
インタラクティブHTML README.html Prism.js構文強調、Tailwind CSS 1000～2000行
React可視化 README_react.html React 18 + Babel Standalone, インタラクティブデモ カスタマイズ可能な入力

ディレクトリ構造の例

Algorithm/BinarySearch/leetcode/4. Median of Two Sorted Arrays/
├── Claude/
│   ├── Median_of_Two_Sorted_Arrays.py
│   ├── Median_of_Two_Sorted_Arrays.ts
│   ├── Median_of_Two_Sorted_Arrays.js
│   ├── README.md
│   ├── README.html
│   └── README_react.html
└── GPT/
    ├── Median_of_Two_Sorted_Arrays.py
    ├── Median_of_Two_Sorted_Arrays.ts
    ├── Median_of_Two_Sorted_Arrays.js
    ├── README.md
    ├── README.html
    └── README_react.html

⚙️ 実装戦略: 競技プログラミング vs 本番運用

リポジトリは異なるユースケースに向けて最適化された2つの実装バリアントを提供します。

flowchart TD
  Strategy["実装戦略"]

  Competitive["競技プログラミング型<br/>高速実行"]
  Production["本番運用型<br/>安定性重視"]

  CP1["制約を信頼<br/>検証スキップ"]
  CP2["最大実行速度<br/>直接実装"]
  CP3["ビット演算<br/>最適化"]

  PR1["包括的入力検証<br/>型安全性向上"]
  PR2["エラー処理<br/>エッジケース対応"]
  PR3["詳細エラーメッセージ<br/>デバッグ容易"]

  Strategy --> Competitive
  Strategy --> Production

  Competitive --> CP1
  Competitive --> CP2
  Competitive --> CP3

  Production --> PR1
  Production --> PR2
  Production --> PR3
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競技プログラミング型の特徴

  • 入力検証: スキップ（制約を信頼）
  • 実行速度: 最大化
  • 実装スタイル: 直接的なアルゴリズム実装

例: 整数センチネル（NEG = -10_000_007）を使用してhot pathでfloatキャストを排除

本番運用型の特徴

  • 入力検証: 包括的（TypeError、RangeError例外）
  • 型安全性: 強化
  • エラー処理: 詳細なメッセージ付き

例: validateNumberArray() および isNonDecreasing() チェック

最適化比較表

最適化項目 競技型 本番型
入力検証 スキップ（制約を信頼） TypeError、RangeError検出
センチネル値 整数: -10_000_007, +10_000_007 float('inf') または ±Infinity
型チェック 最小限（型ヒントのみ） ランタイム Number.isFinite(), Array.isArray()
エラーメッセージ なし or 汎用的 詳細で説明的
エッジケース処理 アルゴリズムで暗黙的に処理 明示的な検証と早期リターン 
flowchart LR
  Input["入力データ"]

  Competitive_path["競技型<br/>パス"]
  Production_path["本番型<br/>パス"]

  CP_algo["直接<br/>アルゴリズム実行"]
  PR_val["検証層"]
  PR_algo["アルゴリズム実行"]

  Output["出力結果"]

  Input --> Competitive_path
  Input --> Production_path

  Competitive_path --> CP_algo
  Production_path --> PR_val
  PR_val --> PR_algo

  CP_algo --> Output
  PR_algo --> Output
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🔧 システム要件と依存関係

リポジトリは最小限の外部依存を維持しながら、包括的なアルゴリズムカバレッジを提供します。

開発環境設定

コンポーネント バージョン/設定 用途
Python CPython 3.11.10 型ヒント付きアルゴリズム実装
Node.js v18.x（JavaScript）, v22.14.0（TypeScript） TS/JS実装のランタイム
Bun ロックファイルバージョン1 パッケージ管理と決定論的ビルド
TypeScript @types/node ^22.18.10 Node.js型定義
ESLint ^9.37.0 コード品質検証
live-server ^1.2.2 ライブリロード開発サーバー

品質管理設定

Markdownlint設定の詳細:

  • MD013ルール: line_length: 100（コードブロックとテーブルを除外）
  • MD033ルール: h1, h2, details, summary, p, i, footer, div HTMLタグを許可
  • 目的: 全静的ドキュメントファイル間の一貫性確保

外部ライブラリポリシー

flowchart TD
  Dependencies["依存関係方針"]

  Algo["アルゴリズム/数学<br/>実装"]
  SQL_impl["SQL実装"]
  Visual["インタラクティブ<br/>可視化"]

  Algo_rule["外部ライブラリなし<br/>自己完結"]
  SQL_rule["ネイティブSQL方言<br/>MySQL, PostgreSQL"]
  SQL_rule2["Python pandas対応"]
  Visual_rule["CDNベースのみ<br/>Prism.js, Tailwind CSS"]
  Visual_rule2["React 18, Babel"]

  Dependencies --> Algo
  Dependencies --> SQL_impl
  Dependencies --> Visual

  Algo --> Algo_rule
  SQL_impl --> SQL_rule
  SQL_impl --> SQL_rule2
  Visual --> Visual_rule
  Visual --> Visual_rule2
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🎓 3段階学習システム

flowchart TD
  Start["学習開始"]

  Tier1["Tier 1: 静的ドキュメント"]
  Tier2["Tier 2: インタラクティブHTML"]
  Tier3["Tier 3: React可視化"]

  T1_content["問題説明<br/>アルゴリズム説明<br/>計算量分析"]

  T2_content["ステップバイステップ実行<br/>Play/Pause/Next/Reset<br/>状態変化を観察"]

  T3_content["リアルタイム入力修正<br/>エッジケーステスト<br/>AI実装の比較"]

  Start --> Tier1
  Tier1 --> T1_content
  T1_content --> Tier2
  Tier2 --> T2_content
  T2_content --> Tier3
  Tier3 --> T3_content
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各層の詳細

Tier 1: 静的ドキュメント（README.md）

学習の基礎となる以下の5段階構造を提供します:

  1. 問題概要: LeetCodeの説明、制約条件、入出力例
  2. アルゴリズム説明: 解法アプローチの詳細
  3. 計算量分析: 時間/空間計算量
  4. 実装解説: コードの重要部分
  5. 最適化: 言語別の最適化技法

Tier 2: インタラクティブHTML（README.html）

  • Prism.js による構文強調
  • Tailwind CSS for モダンなスタイリング
  • ステップバイステップ実行コントローラー
  • アルゴリズムの状態変化をリアルタイム表示

Tier 3: React可視化（README_react.html）

  • React 18 + Babel Standalone で動的インタラクション
  • 入力値をリアルタイム修正可能
  • エッジケースの即座テスト
  • Claude と GPT 実装の比較実行

📌 リポジトリの目的とユースケース

主要なユースケース

flowchart TD
  Repository["Algorithm-DataStructures<br/>Math-SQL<br/>リポジトリ"]

  UseCase1["アルゴリズム学習"]
  UseCase2["競技プログラミング準備"]
  UseCase3["技術面接対策"]
  UseCase4["性能最適化"]
  UseCase5["教育価値"]
  UseCase6["マルチ言語一貫性"]

  Features1["包括的リファレンス<br/>計算量分析<br/>ステップバイステップ可視化"]
  Features2["最適化されたソリューション<br/>最小検証<br/>LeetCode/HackerRank/AtCoder対応"]
  Features3["実装パターン<br/>ベストプラクティス<br/>複数解法アプローチ"]
  Features4["言語固有技法<br/>並列実装比較"]
  Features5["3段階学習システム"]
  Features6["統一API<br/>Python/TypeScript/JavaScript"]

  Repository --> UseCase1
  Repository --> UseCase2
  Repository --> UseCase3
  Repository --> UseCase4
  Repository --> UseCase5
  Repository --> UseCase6

  UseCase1 --> Features1
  UseCase2 --> Features2
  UseCase3 --> Features3
  UseCase4 --> Features4
  UseCase5 --> Features5
  UseCase6 --> Features6
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ターゲットオーディエンスレベル

レベル 対象者 活用方法
初級 CS初学者、競技プログラミング未経験者 Tier 1静的ドキュメントから開始、基本概念を理解
中級 競技プログラミング経験者、面接対策中 Tier 2インタラクティブHTMLで動作確認、複数言語実装を比較
上級 ソフトウェアエンジニア、言語最適化研究者 Tier 3 React可視化で詳細解析、本番vs競技型実装を検証

🔍 SQL実装の特別な構成

SQLソリューションは以下の3つのバリアントで提供されます:

flowchart TD
  SQL_Problem["SQL問題"]

  MySQL["MySQL実装"]
  PostgreSQL["PostgreSQL実装"]
  Pandas["Pandas/Python実装"]

  SQL_docs["ドキュメント<br/>.md"]
  SQL_query["クエリ実装<br/>.sql"]
  SQL_py["Pythonコード<br/>.py"]

  SQL_Problem --> MySQL
  SQL_Problem --> PostgreSQL
  SQL_Problem --> Pandas

  MySQL --> SQL_docs
  MySQL --> SQL_query
  PostgreSQL --> SQL_docs
  PostgreSQL --> SQL_query
  Pandas --> SQL_py
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SQL別の特徴

SQL方言 特徴 最適なケース
MySQL LeetCode標準、広く利用 LeetCode問題、基本的なJOIN
PostgreSQL ウィンドウ関数が充実 複雑な分析クエリ
Pandas/Python データ処理の柔軟性 教育目的、複雑な変換ロジック

💡 ベストプラクティスと推奨される学習フロー

flowchart TD
  Start["学習開始"]

  Step1["1. 領域を選択<br/>DataStructures/Algorithm<br/>Mathematics/SQL"]
  Step2["2. 問題難易度で絞り込み<br/>LeetcodeなどのID"]
  Step3["3. README.mdで基礎を理解<br/>計算量を把握"]
  Step4["4. 複数言語の実装を比較<br/>Claude vs GPT"]
  Step5["5. README.htmlで<br/>ステップ実行"]
  Step6["6. README_react.htmlで<br/>エッジケーステスト"]
  Step7["7. 本番環境への<br/>適用検討"]

  Start --> Step1
  Step1 --> Step2
  Step2 --> Step3
  Step3 --> Step4
  Step4 --> Step5
  Step5 --> Step6
  Step6 --> Step7
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このリポジトリは、単なるコード集ではなく、体系的な学習プラットフォームとして設計されています。各問題に対する多角的なアプローチにより、プログラマーは自身のレベルに応じた最適な学習パスを選択できます。

⭐ このプロジェクトが役立ちましたら、ぜひスターを付けてください！

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