arai60 概要・練習方法

arai60とは

新井康平（Kohei Arai）氏がLeetCodeの数千問から厳選した60問。「これら60問を30分以内にエラーなく実装できれば、コーディング面接対策は完了」 というベンチマークを提供する。

一般社団法人ソフトウェアエンジニアリング協会（SWE協会）がGoogleなどのBigTech就職対策教材として採用しており、Discordでの練習会・レビューセッションで使用されている。

• 公式問題リスト: https://1kohei1.com/leetcode/
• LeetCode リスト: https://leetcode.com/list/?selectedList=xt2qzsi5

練習方法（SWE協会推奨）

Step 1: 自力で解く

何も見ずに問題を解く。5〜10分考えてわからなければ答えを見る（粘りすぎない）。

Step 2: 洗練された解法を学ぶ

• 他の実装者のコード（GitHub・LeetCode Discussion）
• Pythonの標準ライブラリ公式ドキュメント（collections, heapq, bisect等）
• より良い計算量の解法を理解する

Step 3: 反復練習

10分以内にエラーなく実装できるまで反復する。3回連続で書けるようになることが目標。

問題カテゴリ一覧

カテゴリ	問題数	ドキュメント
LinkedList（連結リスト）	5問	→ LinkedList
Stack（スタック）	4問	→ Stack
Heap / PriorityQueue（ヒープ）	6問	→ Heap
HashMap（ハッシュマップ）	6問	→ HashMap
Graph / BFS / DFS	6問	→ BFS/DFS
Tree / BT / BST（木構造）	11問	→ Tree
Sort（ソート）	3問	→ Sort
Dynamic Programming（DP）	9問	→ DP
Binary Search（二分探索）	3問	→ Binary Search
Recursion（再帰）	4問	→ Recursion
Sliding Window	4問	→ Sliding Window
Two Pointers（二ポインタ）	5問	→ Two Pointers
Greedy + Backtracking	3問	→ Greedy

よく使うPythonの標準ライブラリ

from collections import deque, defaultdict, Counter
import heapq
from bisect import bisect_left, bisect_right

ライブラリ	用途	計算量
collections.deque	BFS のキュー	O(1) append/popleft
collections.defaultdict	グラフの隣接リスト、頻度カウント	O(1) アクセス
collections.Counter	文字列・配列の頻度カウント	O(n) 構築
heapq	ヒープ（最小ヒープ）	O(log n) push/pop
bisect	ソート済み配列への二分探索挿入	O(log n)

面接での立ち回り方

1. 問題を繰り返し言語化する — 「つまり〜〜をすればよい」と自分の言葉で確認
2. 例を手で動かす — 小さな入力で期待する出力を確認してから実装
3. 計算量を先に言う — 「時間O(n)、空間O(1)で解けます」と宣言してから実装
4. エッジケースを明示する — 空配列・null・重複値などを事前に確認