1. [eat,tea,tan,ate,nat,bat] -> 3 groups
  2. single element
  3. all same anagram
  4. no anagrams
  5. duplicates kept
コース一覧
コンピューターサイエンス:アルゴリズム / OS / ネットワーク / DB
アナグラムグルーピング

コンピューターサイエンス:アルゴリズム / OS / ネットワーク / DB

ソート、探索、再帰などのアルゴリズムに加え、OS (プロセス、メモリ、ファイルシステム)、ネットワーク (TCP/IP、HTTP、DNS、CDN)、データベースまで、Web エンジニアに必要な CS の基礎を一本で学べる総合コースです。エンジニア転職を目指す学習者や、CS 出身でない現役エンジニアを対象としています。約 34 時間 (1 日 30 分 × 68 日) で 135 レッスンを修了でき、修了後は技術選定やシステム設計の議論に自信を持って参加できるようになります。

1
再帰の基礎
01. 階乗(再帰)5分
02. フィボナッチ数(再帰)5分
03. 累乗(再帰)5分
04. 配列の合計(再帰)5分
05. 桁数を数える(再帰)5分
06. 文字列を逆順(再帰)5分
07. ユークリッドの互除法(GCD)5分
08. 第1章まとめクイズ — 再帰の基礎5分
2
第2章 探索
01. 線形探索で位置を返す5分
02. 二分探索 (反復版)5分
03. 二分探索 (再帰版)5分
04. lower_bound (最初に >= target の位置)5分
05. ピーク要素検索5分
06. 回転ソート配列での探索5分
07. 第2章まとめクイズ5分
3
ソート
01. バブルソート実装5分
02. 選択ソート5分
03. 挿入ソート5分
04. マージソート5分
05. クイックソート5分
06. カウントソート5分
07. 比較関数つきソート5分
08. 第3章まとめクイズ5分
4
配列 / 文字列の応用
01. 双方向ポインタで和 = K5分
02. スライド窓の最大和5分
03. 回文判定5分
04. 重複なし最長部分文字列5分
05. 大きな数の文字列乗算5分
06. アナグラムグルーピング5分
07. 第4章まとめクイズ — 配列 / 文字列の応用5分
5
クラスと OOP
01. 長方形クラス(面積と周長)5分
02. スタッククラス(push と pop)5分
03. キュークラス(enqueue と dequeue)5分
04. 単方向リンクリスト5分
05. 二分探索木 (BST) への挿入5分
06. カウンタクラス(機能合成)5分
07. 第 5 章クイズ — クラスと OOP5分
6
動的計画法 (基礎)
01. メモ化フィボナッチ5分
02. DP配列でフィボナッチ5分
03. 階段の登り方5分
04. コイン両替最小枚数5分
05. 0/1 ナップサック問題5分
06. 最長共通部分列 (LCS)5分
07. 第6章まとめクイズ5分
7
総合演習
01. ソート済み 2 配列のマージ5分
02. 配列の k 回転5分
03. カッコの妥当性5分
04. ローマ数字を整数に5分
05. 整数をローマ数字に5分
06. 雨水を溜める5分
07. 最終総まとめクイズ5分
8
[OS] Section 1. OS とは
01. コンピューターとOSの役割15分
02. OSの歴史(バッチ→マルチタスク→マルチユーザー)15分
03. カーネルとユーザーランド15分
04. システムコールの仕組み15分
05. Linux / macOS / Windows のアーキ比較15分
9
[OS] Section 2. プロセスとスレッド
01. プロセスとは15分
02. スレッドとプロセスの違い15分
03. コンテキストスイッチ15分
04. スケジューラとアルゴリズム15分
05. プロセス間通信(IPC)15分
10
[OS] Section 3. メモリ管理
01. メモリ階層(レジスタ→キャッシュ→RAM→ディスク)15分
02. 仮想メモリ15分
03. ページングとスワップ15分
04. mmap とメモリマップトファイル15分
05. ガベージコレクション概要15分
11
[OS] Section 4. ファイルシステム
01. ファイルシステムとは15分
02. i-node とディレクトリ15分
03. ext4 / APFS / NTFS の違い15分
04. ジャーナリングと耐障害性15分
05. パーミッションと所有者15分
12
[OS] Section 5. 同期と並行性
01. レースコンディション15分
02. Mutex と Semaphore15分
03. デッドロック15分
04. 非同期と並行15分
05. イベントループと epoll15分
13
[ネットワーク] ネットワークの全体像
01. ネットワークとは8分
02. OSI 7階層モデル10分
03. TCP/IP 4階層モデル9分
04. パケットとフレーム9分
05. ルーター・スイッチ・ハブ9分
14
[ネットワーク] IP とルーティング
01. IPアドレス (IPv4 / IPv6)10分
02. サブネットマスクと CIDR11分
03. NAT とプライベートIP9分
04. ルーティングと経路選択10分
05. ファイアウォール基礎9分
15
[ネットワーク] TCP / UDP
01. TCP と UDP の違い9分
02. 3-way ハンドシェイク9分
03. 輻輳制御と再送10分
04. UDP の用途 (DNS / 動画 / ゲーム)8分
05. ポート番号と well-known port9分
16
[ネットワーク] HTTP / HTTPS
01. HTTP の基本10分
02. HTTP メソッド9分
03. HTTPS と TLS ハンドシェイク10分
04. HTTP/2 と HTTP/3 (QUIC)10分
05. REST API の設計原則10分
17
[ネットワーク] DNS とドメイン
01. DNS とは8分
02. レコードタイプ10分
03. 名前解決の流れ10分
04. DNS キャッシュと TTL9分
05. CDN の仕組みと Anycast10分
18
[ネットワーク] 応用
01. ロードバランサ (L4 / L7)10分
02. プロキシとリバースプロキシ9分
03. WebSocket とリアルタイム通信9分
04. gRPC と HTTP/2 利用10分
19
[データベース] データベースの基礎
01. データベースとは8分
02. RDB と NoSQL の違い8分
03. データベースの歴史8分
04. エンティティ関係モデル (ER)8分
05. 主キー・外部キー・候補キー8分
20
[データベース] 正規化
01. 正規化とは何か8分
02. 第1正規形8分
03. 第2正規形8分
04. 第3正規形8分
05. 非正規化のトレードオフ8分
21
[データベース] インデックスと B-tree
01. インデックスの役割8分
02. B-tree の仕組み8分
03. B+tree(実際の DB 実装)8分
04. ハッシュインデックス8分
05. カバリングインデックス8分
22
[データベース] トランザクションと ACID
01. トランザクションとは8分
02. ACID 特性8分
03. 分離レベル8分
04. MVCC(マルチバージョン同時実行制御)8分
05. デッドロックと回避8分
23
[データベース] クエリ最適化
01. クエリプランナの役割8分
02. EXPLAIN の読み方8分
03. Nested Loop / Hash / Merge Join8分
04. インデックスチューニング8分
05. 統計情報とカーディナリティ8分
24
[データベース] スケーリング
01. レプリケーション8分
02. シャーディング8分
03. CAP 定理8分
04. 結果整合性8分
05. NewSQL と分散 SQL8分

アナグラムグルーピング

「仲間かどうか」を総当たりで確かめない

eat, tea, tan, ate, nat, bat を、文字を並べ替えると一致するもの同士でまとめます。eat と tea と ate が 1 組、tan と nat が 1 組、bat は 1 語だけの組です。こういう関係をアナグラムと言います。

素直にやるなら、すべての 2 語の組について「並べ替えたら一致するか」を確かめます。語数の 2 乗に比例するので、1 万語なら 5,000 万回。そのうえ、A と B が仲間で B と C も仲間だと分かったあとに A と C を確かめるのは、完全に無駄な作業です。

比べるのをやめます。代わりに、仲間なら必ず同じになる合言葉を語ごとに 1 回だけ作り、同じ合言葉の語を同じ箱に入れます。

合言葉で箱に配る

配る形そのものは、どんな合言葉でも変わりません。ここでは文字数を合言葉にしてみます。

Python

words = ["fig", "kiwi", "pear", "ant"] buckets = {} for w in words: key = len(w) if key not in buckets: buckets[key] = [] buckets[key].append(w) print(buckets) # {3: ['fig', 'ant'], 4: ['kiwi', 'pear']}

語を 1 回ずつしか見ていません。箱が無ければ作り、あればそこへ足すだけです。あとは合言葉の作り方を差し替えれば、好きな基準でまとめられます。

手間が語数に比例するのは、辞書が「この合言葉の箱はどこか」をほぼ一瞬で答えるからです。箱を順に見て回って探すなら、結局は総当たりに戻ってしまいます。1 万語なら、5,000 万回が 1 万回になります。

合言葉に、文字の個数が残っているか

アナグラムの合言葉に求められる条件は 2 つです。同じ文字を同じ個数だけ持つ 2 語が必ず同じ値になることと、構成が違う 2 語が必ず違う値になること。

たとえば「使われている文字の集まり」を合言葉にすると、後者で失敗します。aab も ab も集まりにすれば a と b なので、同じ箱に入ってしまいます。個数の情報が消えているからです。文字の並び順に左右されず、しかも個数まで残る形を探してください。

出てきた順を保つ

箱の並びは、その合言葉が最初に登場した順にします。Python の辞書と JavaScript の Map は入れた順を覚えているので、そのままで条件を満たします。Java の HashMap は順を保証しないので LinkedHashMap を使い、Go の map も順を保証しないので、合言葉の登場順を別のスライスに記録しておく必要があります。箱の中身のほうは、語を見つけた順に足していけば自然に入力順のままです。

要件

  1. ソートした文字列をキーにして hashmap でグループ化する
  2. グループの並びは入力に最初に登場したキー順を保つ (LinkedHashMap 相当)
  3. グループ内の文字列も入力順を保つ

入出力例

groupAnagrams(["eat","tea","tan","ate","nat","bat"]) → [["eat","tea","ate"],["tan","nat"],["bat"]] groupAnagrams(["abc"]) → [["abc"]] groupAnagrams(["ab","ba"]) → [["ab","ba"]] groupAnagrams(["ab","cd","ef"]) → [["ab"],["cd"],["ef"]] groupAnagrams(["aa","aa","ab"]) → [["aa","aa"],["ab"]]

ヒント

Python なら ''.join(sorted(s))、JS なら s.split('').sort().join('') でキーを作る

Python の dict, JS の Map, Java の LinkedHashMap は挿入順を保つ

Go では map と並列に order スライスでキーの登場順を管理すると簡単

生田 陸人
監修生田 陸人
ゆめさくエンジニア / 現役ソフトウェアエンジニア監修者プロフィールを見る →
編集 ゆめさく編集部·公開 2026/05/19·更新 2026/08/26

関連レッスン

  • 第4章まとめクイズ — 配列 / 文字列の応用

    双方向ポインタ・スライド窓・回文判定・最長部分文字列・文字列乗算・アナグラム分類の理解度を 1 問でチェックする章末クイズ。

  • 長方形クラス(面積と周長)

    クラスを使って長方形を表現し、面積と周長を計算する関数を `rectInfo(width, height)` で実装する。OOP の最初の一歩。

  • メモ化フィボナッチ

    再帰で計算したフィボナッチ数列の途中結果をキャッシュし、指数関数的な計算量を線形に減らす「メモ化」の手法を学ぶ。

  • ソート済み 2 配列のマージ

    2 つの `ソート済み配列` を 1 本のソート済み配列にマージする `双方向ポインタ` の典型題を実装する。

このレッスンに出てくる用語

意味があいまいなまま進んだ語は、ここから読み直せます。

  • JavaScriptWeb で動的な振る舞いを担う言語
  • スライス範囲指定で部分列を取り出す記法
  • Map<K,V>キーと値のペアを保持する辞書 + 標準実装
  • ループ繰り返し処理。矢印で戻すか専用記号で示す
main.py
学習モード
エディタを読み込んでいます

メモ

アナグラムグルーピング

⌘S で保存