CS_learn/hello-algo
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<title>第 5 章 スタックとキュー - Hello アルゴリズム</title>
<title>第 5 章 スタックとキュー - Hello Algo</title>
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Hello アルゴリズム
Hello Algo
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<span class="md-ellipsis">
はじめに
序文
</span>
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<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
はじめに
序文
</label>
<ul class="md-nav__list" data-md-scrollfix>
@@ -421,7 +410,7 @@
<span class="md-ellipsis">
第 0 章 &nbsp; 前書き
第 0 章 &nbsp; はじめに
</span>
@@ -442,7 +431,7 @@
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
第 0 章 &nbsp; 前書き
第 0 章 &nbsp; はじめに
</label>
<ul class="md-nav__list" data-md-scrollfix>
@@ -577,7 +566,7 @@
<span class="md-ellipsis">
第 1 章 &nbsp; アルゴリズムを知る
第 1 章 &nbsp; アルゴリズムとの出会い
</span>
@@ -598,7 +587,7 @@
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
第 1 章 &nbsp; アルゴリズムを知る
第 1 章 &nbsp; アルゴリズムとの出会い
</label>
<ul class="md-nav__list" data-md-scrollfix>
@@ -619,7 +608,7 @@
<span class="md-ellipsis">
1.1 &nbsp; アルゴリズムは至るところにある
1.1 &nbsp; アルゴリズムはどこにでもある
</span>
@@ -739,7 +728,7 @@
<span class="md-ellipsis">
第 2 章 &nbsp; 計算量解析
第 2 章 &nbsp; 計算量の解析
</span>
@@ -760,7 +749,7 @@
<span class="md-nav__icon md-icon"></span>
第 2 章 &nbsp; 計算量解析
第 2 章 &nbsp; 計算量の解析
</label>
<ul class="md-nav__list" data-md-scrollfix>
@@ -781,7 +770,7 @@
<span class="md-ellipsis">
2.1 &nbsp; アルゴリズム効率の評価
2.1 &nbsp; アルゴリズムの効率の評価
</span>
@@ -916,7 +905,7 @@
<span class="md-ellipsis">
2.6 &nbsp; 演習
2.6 &nbsp; 練習問題
</span>
@@ -1078,7 +1067,7 @@
<span class="md-ellipsis">
3.3 &nbsp; 数値エンコーディング *
3.3 &nbsp; 数値の符号化 *
</span>
@@ -1159,7 +1148,7 @@
<span class="md-ellipsis">
3.6 &nbsp; 演習
3.6 &nbsp; 練習問題
</span>
@@ -1402,7 +1391,7 @@
<span class="md-ellipsis">
4.6 &nbsp; 演習
4.6 &nbsp; 練習問題
</span>
@@ -1618,7 +1607,7 @@
<span class="md-ellipsis">
5.5 &nbsp; 演習
5.5 &nbsp; 練習問題
</span>
@@ -1832,7 +1821,7 @@
<span class="md-ellipsis">
6.5 &nbsp; 演習
6.5 &nbsp; 練習問題
</span>
@@ -2104,7 +2093,7 @@
<span class="md-ellipsis">
7.7 &nbsp; 演習
7.7 &nbsp; 練習問題
</span>
@@ -2237,7 +2226,7 @@
<span class="md-ellipsis">
8.2 &nbsp; ヒープ構築
8.2 &nbsp; ヒープの構築
</span>
@@ -2318,7 +2307,7 @@
<span class="md-ellipsis">
8.5 &nbsp; 演習
8.5 &nbsp; 練習問題
</span>
@@ -2532,7 +2521,7 @@
<span class="md-ellipsis">
9.5 &nbsp; 演習
9.5 &nbsp; 練習問題
</span>
@@ -2669,7 +2658,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.2 &nbsp; 二分探索の挿入位置
10.2 &nbsp; 二分探索で挿入位置を探す
</span>
@@ -2696,7 +2685,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.3 &nbsp; 二分探索の境界
10.3 &nbsp; 二分探索で境界を探す
</span>
@@ -2723,7 +2712,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.4 &nbsp; ハッシュによる最適化戦略
10.4 &nbsp; ハッシュを使った最適化
</span>
@@ -2750,7 +2739,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.5 &nbsp; 探索アルゴリズム再考
10.5 &nbsp; 探索アルゴリズムを改めて考える
</span>
@@ -2804,7 +2793,7 @@
<span class="md-ellipsis">
10.7 &nbsp; 演習
10.7 &nbsp; 練習問題
</span>
@@ -3140,7 +3129,7 @@
<span class="md-ellipsis">
11.9 &nbsp; 計数ソート
11.9 &nbsp; カウントソート
</span>
@@ -3221,7 +3210,7 @@
<span class="md-ellipsis">
11.12 &nbsp; 演習
11.12 &nbsp; 練習問題
</span>
@@ -3329,7 +3318,7 @@
<span class="md-ellipsis">
12.1 &nbsp; 分割統治法
12.1 &nbsp; 分割統治アルゴリズム
</span>
@@ -3356,7 +3345,7 @@
<span class="md-ellipsis">
12.2 &nbsp; 分割統治探索戦略
12.2 &nbsp; 分割統治による探索戦略
</span>
@@ -3464,7 +3453,7 @@
<span class="md-ellipsis">
12.6 &nbsp; 演習
12.6 &nbsp; 練習問題
</span>
@@ -3599,7 +3588,7 @@
<span class="md-ellipsis">
13.2 &nbsp; 全順列問題
13.2 &nbsp; 順列列挙問題
</span>
@@ -3626,7 +3615,7 @@
<span class="md-ellipsis">
13.3 &nbsp; 部分和問題
13.3 &nbsp; 部分集合和問題
</span>
@@ -3707,7 +3696,7 @@
<span class="md-ellipsis">
13.6 &nbsp; 演習
13.6 &nbsp; 練習問題
</span>
@@ -3819,7 +3808,7 @@
<span class="md-ellipsis">
14.1 &nbsp; 動的計画法入門
14.1 &nbsp; 動的計画法への第一歩
</span>
@@ -3846,7 +3835,7 @@
<span class="md-ellipsis">
14.2 &nbsp; 動的計画法の問題特性
14.2 &nbsp; 動的計画法の問題の特徴
</span>
@@ -3873,7 +3862,7 @@
<span class="md-ellipsis">
14.3 &nbsp; 動的計画法の問題解決の考え方
14.3 &nbsp; 動的計画法の解き方
</span>
@@ -3927,7 +3916,7 @@
<span class="md-ellipsis">
14.5 &nbsp; 完全ナップサック問題
14.5 &nbsp; 個数制限なしナップサック問題
</span>
@@ -4008,7 +3997,7 @@
<span class="md-ellipsis">
14.8 &nbsp; 演習
14.8 &nbsp; 練習問題
</span>
@@ -4116,7 +4105,7 @@
<span class="md-ellipsis">
15.1 &nbsp; 貪欲法
15.1 &nbsp; 貪欲アルゴリズム
</span>
@@ -4143,7 +4132,7 @@
<span class="md-ellipsis">
15.2 &nbsp; 分数ナップサック問題
15.2 &nbsp; 分割可能ナップサック問題
</span>
@@ -4197,7 +4186,7 @@
<span class="md-ellipsis">
15.4 &nbsp; 最大積分割問題
15.4 &nbsp; 整数を分割して積を最大にする問題
</span>
@@ -4251,7 +4240,7 @@
<span class="md-ellipsis">
15.6 &nbsp; 演習
15.6 &nbsp; 練習問題
</span>
@@ -4380,7 +4369,7 @@
<span class="md-ellipsis">
16.2 &nbsp; 一緒に制作に参加しましょう
16.2 &nbsp; 一緒に本書を作りましょう
</span>
@@ -4535,7 +4524,7 @@
<a href="#_1" class="md-nav__link">
<span class="md-ellipsis">
<span class="md-typeset">
章の内容
この章の内容
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</a>
@@ -4579,20 +4568,20 @@
<!-- Page content -->
<h1 id="5">第 5 章 &nbsp; スタックとキュー<a class="headerlink" href="#5" title="Permanent link">&para;</a></h1>
<h1 id="5">第 5 章 &nbsp; スタックとキュー<a class="headerlink" href="#5" title="この見出しへのリンク">&para;</a></h1>
<p><img alt="スタックとキュー" class="cover-image" src="../assets/covers/chapter_stack_and_queue.jpg" /></p>
<div class="admonition abstract">
<p class="admonition-title">Abstract</p>
<p>スタックは猫を積み重ねるようなもので、キューは猫が列に並ぶようなものです。</p>
<p>両者はそれぞれ、後入れ先出しと先入れ先出しの論理関係を表します。</p>
<p class="admonition-title">概要</p>
<p>スタックは積み重なった猫たちのようであり、キューは列に並ぶ猫たちのようです。</p>
<p>それぞれ、先入れ後出しと先入れ先出しという論理的な関係を表しています。</p>
</div>
<h2 id="_1">章の内容<a class="headerlink" href="#_1" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<h2 id="_1">この章の内容<a class="headerlink" href="#_1" title="この見出しへのリンク">&para;</a></h2>
<ul>
<li><a href="stack/">5.1 &nbsp; スタック</a></li>
<li><a href="queue/">5.2 &nbsp; キュー</a></li>
<li><a href="deque/">5.3 &nbsp; 両端キュー</a></li>
<li><a href="summary/">5.4 &nbsp; まとめ</a></li>
<li><a href="exercises/">5.5 &nbsp; 演習</a></li>
<li><a href="exercises/">5.5 &nbsp; 練習問題</a></li>
</ul>
<!-- Source file information -->
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<a
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<div class="md-footer__button md-icon">
@@ -4628,7 +4617,7 @@ aria-label="フッター"
前
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<div class="md-ellipsis">
4.6 &nbsp; 演習
4.6 &nbsp; 練習問題
</div>
</div>
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@@ -4640,7 +4629,7 @@ aria-label="フッター"
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aria-label="次: 5.1 &amp;nbsp; スタック"
aria-label="次: 5.1   スタック"
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<div class="md-footer__title">
@@ -4662,14 +4651,10 @@ aria-label="フッター"
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Copyright &copy; 2026 krahets<br>The website content is licensed under <a href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/">CC BY-NC-SA 4.0</a>
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