🔥 1. レベル別・最強学習ロードマップ

【初級者→中級者】3ヶ月プラン

基本データ構造マスター（1ヶ月）
- 配列/連結リスト/ハッシュテーブル
- 計算量の徹底理解（O(1) vs O(n)）

典型問題パターン習得（2ヶ月）

# 二分探索テンプレート  
def binary_search(arr, target):  
    left, right = 0, len(arr)-1  
    while left <= right:  
        mid = (left + right) // 2  
        if arr[mid] == target:  
            return mid  
        elif arr[mid] < target:  
            left = mid + 1  
        else:  
            right = mid - 1  
    return -1

【上級者】6ヶ月プラン

週2回のバーチャルコンテスト参加
難問（Rating 2000+）の解説ACと実装

💎 2. Google面接アルゴリズム問題解説

問題例: 分散システムの負荷分散

n台のサーバーとm個のタスクがある。  
各タスクの処理時間が配列tasksで与えられる時、  
全タスクが完了する最短時間を求めよ（各サーバーは同時に1タスクのみ）。

解法: 優先度付きキュー活用

import heapq  

def min_processing_time(n, tasks):  
    heap = [0] * n  
    heapq.heapify(heap)  
    for time in sorted(tasks, reverse=True):  
        heapq.heappush(heap, heapq.heappop(heap) + time)  
    return max(heap)

🚀 3. 実務で役立つデータ構造選択マトリックス

問題特性	最適データ構造	Googleプロダクトでの使用例
高速検索	ハッシュテーブル	BigQueryのインデックス
範囲クエリ	セグメント木	Google Mapsの経路探索
優先度処理	フィボナッチヒープ	Cloud Tasksのスケジューリング

🎯 まとめ：アルゴリズムマスター3つの鍵

基本パターンを身体に覚えこませる
計算量分析を常に意識する
実問題への応用をイメージする

💬 あなたのアルゴリズム学習法をコメントで教えてください！
次回は「デザインパターン完全攻略！現場で本当に役立つ使い方」を解説予定です。

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