AI Sketch（スケッチ）

リンクされたリスト、スタック、キューが AI システムなどで動的データをどのように処理するかを理解します。

ツリーとグラフが階層的で相互接続されたデータを表現し、AI の意思決定と推奨を強化する様子をご覧ください。

マスター ヒープ、優先キューの抽象化、および上位 K 問題やソート リストのマージなどの古典的なパターン。

二分探索の考え方、つまり検索スペース、回答の二分探索、および数十の面接の問題に現れるパターンを学びましょう。

呼び出しスタックから再帰を理解してから、順列や N-Queen などを解決するバックトラッキング テンプレートを学びます。

各ステップで局所的に最適な選択を行うと、実際に全体的に最適な結果が得られる場合と、そうでない場合を学びます。

BFS、DFS、フラッド フィル、マルチソース BFS、スパイラル トラバーサル、グリッド上での動的プログラミングを使用した 2D グリッド トラバーサルをマスターします。