🧭 本記事は Codeforcesの勉強方法：アルゴリズム難易度分布に基づく効率的な問題解き戦略 のシリーズの一部です。
本シリーズでは、アルゴリズムごとに Codeforces の代表的な問題を整理し、典型的な実装パターンや考え方を紹介しています。
💡 Sorting（ソート）とは
Sorting アルゴリズムは、配列やリストを特定の順序に整列させる操作です。
競プロでは、ソートを活用して効率的な探索や最適化、グループ分けなどに応用します。
🎯 学習の狙い
- 標準ライブラリを活用した安定ソート・高速ソートの理解
- 独自条件でのカスタムソートや比較関数の実装
- ソート＋貪欲・二分探索などの組み合わせパターンを習得
📘 推奨難易度：1300〜1600
B問題中心で、ソートの基礎を理解しつつ応用パターンも学べる範囲です。
🧩 例題リスト
| 問題 | 難易度 | タグ | 解法概要 | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| B. Queries about less or equal elements | 1300 | implementation, sorting | ソートしてカウント | 基本降順ソート練習 |
| C. Exams | 1400 | implementation, sorting | 簡単なソート | flag練習 |
| B. Kefa and Company | 1500 | sorting, greedy | 頻度を数えて奇数個の文字判定 | 頻度カウント＋ソート |
| B. Choosing Teams | 1100 | sorting | ソートしてカウント | 面白い問題です、greedyではないです |
| B. Ilya and Queries | 1200 | sorting, binary search | ソートしてから二分探索で範囲カウント | 二分探索との組み合わせ練習 |
| C. Fox And Names | 1600 | sorting, graph | トポロジカルソート | 練習にはいい問題です |
🧠 ソート活用のチェックポイント
- 標準ライブラリの ソート関数を使いこなす
- カスタム比較関数で条件付きソートを理解
- ソート＋二分探索・貪欲法の組み合わせパターンを把握
🧾 メモ・考察ログ
- ソート自体よりも「ソート後の処理」が重要になることが多い
- ソート＋条件付き操作のパターンを複数覚えると応用が効く
🔗 関連記事
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🧩 更新履歴
| 日付 | 内容 |
|---|---|
| 2025-10-28 | 初版公開 |
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次のテーマ候補：DP,Binary Search,Data Structures