Coding InterviewCatはコーディング面接対策に特化した教材です。コーディング面接に臨む上で必要な基本的なデータ構造とアルゴリズムを学習する教材、LeetCodeで用いられる多数のテクニックを習熟する例題、例題に対するLeetCodeの練習問題として用意しています。また、Coding InterviewCatはGoogle, Amazon, Indeed, Adobe, Elastic, Slalom, Sony等で働くエンジニアの方にレビューしていただきました。この場を借りてお礼を申し上げます。
本編文章量: 約578,700字
Authors: @sakamoto_582、@green_tada_24
はじめに
イントロダクションCoding InterviewCat対象読者コーディング面接対策とロードマップ
企業ごとの対策のレベル感コーディング面接に対する心構えコーディング面接対策ロードマップPython基礎と計算量
コーディング面接で必要なPythonの学習計算量とBig ODiscordサポートについて（購入者特典）
Discordサポート（購入者特典）本書掲載のLeetCode問題集
本書に掲載されているLeetCode問題集配列 / 文字列（Array / Strings）
配列と文字列（導入）ハッシュテーブル（導入）ソート（導入）スタック（導入）配列 / 文字列（基礎）二重ループ配列 / 文字列（基礎）ハッシュテーブル配列 / 文字列（基礎）ソート, カスタムソート, バケットソート配列 / 文字列（基礎）行列 2D Matrix配列 / 文字列（基礎）スタック配列 / 文字列（応用）累積和（Prefix Sum）配列 / 文字列（応用）Two Pointers配列 / 文字列（応用）Sliding Window配列 / 文字列（応用）In-place Counting, Negative Marking配列 / 文字列（応用）Quickselectヒープ / 優先度付きキュー（Heap / Priority Queue）
ヒープ / 優先度付きキュー（導入）ヒープ / 優先度付きキュー（基礎） heapify, heappush, heappopヒープ / 優先度付きキュー（基礎）ヒープソート再帰呼び出し / バックトラック法（Recursion / Backtracking）
再帰呼び出し / バックトラック法（導入）再帰呼び出し / バックトラック法（基礎）再帰再帰呼び出し / バックトラック法（応用）バックトラック連結リスト（Linked List）
連結リスト（導入）連結リスト（基礎）リスト走査連結リスト（基礎）ノード削除連結リスト（基礎）リスト反転連結リスト（基礎） 複数のリスト走査連結リスト（応用） Two Pointers, Slow/Fast Pointers連結リスト（応用） 双方向リストキュー（導入）二分探索（Binary Search）
二分探索（基礎）値の探索, 境界の探索二分探索（基礎）下界, 上界二分探索（応用）答えの決めうち二分探索, 最長部分増加列二分探索（発展）2D 最長部分増加列二分木（Binary Tree）
二分木（導入）二分木（基礎）BFS, DFS二分木（基礎）巡回, 二分探索木二分木（応用）二分木の再構築, 二分木のシリアライズグラフ（Graph）
グラフ（導入）グラフ（基礎）BFS, DFSグラフ（基礎）二次元配列グラフ（基礎）ダイクストラグラフ（基礎）トポロジカルソートグラフ（応用）木の直径, 強連結成分, 関節点 & 橋グラフ（応用）Unionfind, 最小全域木グラフ（応用）Warshall-Floyd, 0-1 BFSグラフ（発展）グラフDP動的計画法（Dynamic Programming, DP）
動的計画法（導入）動的計画法（基礎）貰うDP, 配るDP動的計画法（基礎）”まで”を状態として扱う, 状態の拡張動的計画法（基礎）二次元状態DP動的計画法（応用）グラフDP, メモ化再帰DP動的計画法（応用）辞書で状態を管理, bitで状態を管理動的計画法（応用）2つのDP, 絶対値DP, ゲームDP動的計画法（発展）スタックとDP, 累積和とDP今後のリリース予定
[Coming Soon] Bit Manipulation[Coming Soon] 貪欲法[Coming Soon] トライ木、サフィックス木[Coming Soon] Intervals[Coming Soon] 数学レビュアー&モニターのコメント
コーディング面接は、単にDSAの問題を解くスキルだけでなく、問題解決のプロセスも重要視されます。Coding InterviewCatは、問題の解答だけでなく、問題へのアプローチ方法を詳細に解説することで、面接で求められる問題解決能力を養うことができます。さらに、コーディング面接対策だけでなく、一般的な競技プログラミングの入門書としても、幅広いトピックを網羅しており、非常に有用な教材と言えると思います。
by Software Engineer at Google
この教材はある程度コードは書けるけどLeetcodeをするには何から勉強していいかわからないという人には最適だと思いました！アルゴリズムを解説している本、コーディングテストに標準を当てた本、Leetcodeの解説をしている動画や記事などはよくありますが、「Leetcodeを始めるには」というところに焦点を置いた痒いところに手が届くような教材です。解説はDSAの重要なコンセプトが網羅されており、図も豊富でとてもわかりやすくて読みやすかったです。DSAの基礎を学びたい、復習したい方にはもってこいだと思います！
by Software Engineer at Slalom (@new_marty7)
コーディング試験に必要な知識の基本中の基本である「計算量とBig O記法」の説明に始まり、多くの頻出アルゴリズムが図や表などを用いて分かりやすく説明されています。分量が膨大であり（レビュワーとしてお恥ずかしい限りですが）隅々まで確認できていないですが、高品質な教材であると思います。教材を読みつつ、同じく教材内に列挙されているLeetCodeの問題にしっかり取り組むことで（有名外資系企業の高難易のものを含む）コーディング試験を突破する力を身につけることも可能であると考えます。（免責事項：この時点で値段は知らないのでコスパについては全くわかりません。）
by Software Engineer at Google
アルゴリズムの勉強のための教科書は多々あれど、テック系のコーディング面接を突破するための体系的な日本語の教材はこれまで無かったと思うので、とてもよい教材だと思います。 特にこれまでは、LeetCodeで課金することで初めて見られる問題集を用いて勉強するということがほとんどだったと思いますが、この教材ではコーディング面接に必要なアルゴリズムの関連問題が集められた上で、日本語で分かりやすい解説があり、非常に使いやすいと思います。
by とあるBigtech内定者
こちら開発中のときにトライアルをさせていただいていました！
Leetcodeはアルゴリズムやデータ構造を一通り学んだ程度ではEasy問題でも解けないくらい難しいので、基本からLeetcodeに挑戦するまでの間をサポートする教材としてとてもいい感じでした！
two pointerやsliding windowなんかはかなりLeetcodeでありがちかつ対策が必要な手法だと思っていて、このサービスで学ぶことができてよかったです。いまだに、空間計算量O(1)で解けますっていう問題はきついものが多いですが、その図的な解法も載せてあって良きでした。
by Software Engineer (@sorajiro0706)
こちらモニターさせていただきました！アルゴリズムの課題は入社難度が高い企業で頻出する印象ですが、慣れないととにかく難しいし何から手を付けていいのかもわからない。そんなときに対策を知る道しるべになってくれる良作だと感じましたね。
by Software Engineer (@front_to_dev)
参考資料
その他のコンテンツ
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