Kuehar's Blog

LeetCodeのEasy問題を解いて勉強するSwift Climbing Stairs編 新しくSwiftを触ることになりそうなので ひとまずコードを書いてみることにする。 LeetCodeのEasy問題は比較的解き方を知っている(はず)なので、Python3で書いていた部分をどのような書き方に直すのかを色々思い出しつつ試行錯誤していく。 書いている人のレベル感 Swiftビギナー。基本的な文法すらあやふやなので始めて数日レベルと言っても過言ではない。 LeetCode お題が与えられ、その内容に合わせてコードを書き、提出して合ってるかどうかを確認できる。 問題はソフトウェアエンジニアのコーディング面接で出されたお題をそのまま引用していることがほとんど。 前回 LeetCodeのEasy問題を解いて勉強するSwift Last Stone Weight編 Climbing Stairs Climbing Stairs 階段を登るとき、頂上までn段の階段があり、仮に毎回、1段か2段のどちらかを登ることができる時、何通りの登り方が存在するかを返り値として書く。 典型的な問題でけんちょん本にも記載されていた・・・はず 単純な再帰でもテストケースは通るが、それだとnの値のよっては計算量が爆発する可能性があるため、今回はメモ化再帰で解く。 関数の引数として配列を渡すときの記述を知らず、調べた。 Swiftではそのような場合に参照渡しをするときに inout を使うようで、そして実際に呼び出す時に該当する引数の前に & を付ける。 なんか気持ち悪いと思いつつもそうしないとエラーを吐くんだからしょうがない。 あと、dpの時とかに使う配列の長さを設定して中身を何の値で埋めるか、みたいな所も勉強できた。単純な問題だけど意外と学びがあったように思える。 class Solution { func climbStairs ( _ n : Int ) - > Int { var memo : [ Int ] = Array ( repeating : - 1 , count : n + 1 ) return climb_Stairs ( 0 , n , &

LeetCodeのEasy問題を解いて勉強するSwift Last Stone Weight編 新しくSwiftを触ることになりそうなので ひとまずコードを書いてみることにする。 LeetCodeのEasy問題は比較的解き方を知っている(はず)なので、Python3で書いていた部分をどのような書き方に直すのかを色々思い出しつつ試行錯誤していく。 書いている人のレベル感 Swiftビギナー。基本的な文法すらあやふやなので始めて数日レベルと言っても過言ではない。 LeetCode お題が与えられ、その内容に合わせてコードを書き、提出して合ってるかどうかを確認できる。 問題はソフトウェアエンジニアのコーディング面接で出されたお題をそのまま引用していることがほとんど。 前回 LeetCodeのEasy問題を解いて勉強するSwift Invert Binary Tree編 Last Stone Weight Last Stone Weight 与えられた数値が入っている配列の中に入っている最も大きい値と2番目に大きい値をぶつける。 ぶつける時に値がイコールなら両方消える。値が異なる場合には両方とも削除し、最も大きい値から2番目に大きい値を引いた値を配列に追加する。 これを繰り返し、配列内に値が1個、または0個になるまで繰り返す。1個 残った場合はその値を戻り値として返却し、0個の場合は0を返す。 class Solution { func lastStoneWeight ( _ stones : [ Int ] ) - > Int { var stones = stones . sorted ( by : > ) while stones . count > 1 { let smaller_stone = stones . remove ( at : 1 ) stones [ 0 ] - = smaller_stone stones = stones . sorted ( by : > ) } return stones [ 0 ]

LeetCodeのEasy問題を解いて勉強するSwift Invert Binary Tree編 新しくSwiftを触ることになりそうなので ひとまずコードを書いてみることにする。 LeetCodeのEasy問題は比較的解き方を知っている(はず)なので、Python3で書いていた部分をどのような書き方に直すのかを色々思い出しつつ試行錯誤していく。 書いている人のレベル感 Swiftビギナー。基本的な文法すらあやふやなので始めて数日レベルと言っても過言ではない。 LeetCode お題が与えられ、その内容に合わせてコードを書き、提出して合ってるかどうかを確認できる。 問題はソフトウェアエンジニアのコーディング面接で出されたお題をそのまま引用していることがほとんど。 前回 LeetCodeのEasy問題を解いて勉強するSwift Binary Search編 Invert Binary Tree Invert Binary Tree 与えられたバイナリツリーをInvert(反転)させて root を返す関数を書く。 /** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * public var val: Int * public var left: TreeNode? * public var right: TreeNode? * public init() { self.val = 0; self.left = nil; self.right = nil; } * public init(_ val: Int) { self.val = val; self.left = nil; self.right = nil; } * public init(_ val: Int, _ left: TreeNode?, _ right: TreeNode?) { * self.val = val * self.left = left * self.right = right * } * } */ class Solution { func invertTr

LeetCodeのEasy問題を解いて勉強するSwift Binary Search編 新しくSwiftを触ることになりそうなので ひとまずコードを書いてみることにする。 LeetCodeのEasy問題は比較的解き方を知っている(はず)なので、Python3で書いていた部分をどのような書き方に直すのかを色々思い出しつつ試行錯誤していく。 書いている人のレベル感 Swiftビギナー。基本的な文法すらあやふやなので始めて数日レベルと言っても過言ではない。 LeetCode お題が与えられ、その内容に合わせてコードを書き、提出して合ってるかどうかを確認できる。 問題はソフトウェアエンジニアのコーディング面接で出されたお題をそのまま引用していることがほとんど。 前回 LeetCodeのEasy問題を解いて勉強するSwift Valid Parentheses編 Binary Search Binary Search 与えられた配列(数値が入っている)にtargetが存在する場合はその数値が存在するインデックスを、存在しない場合には -1 を返す関数を書く。 class Solution { func search ( _ nums : [ Int ] , _ target : Int ) - > Int { var left = 0 var right = nums . count - 1 while left <= right { let mid = left + ( right - left ) / 2 if nums [ mid ] == target { return mid } else if nums [ mid ] < target { left = mid + 1 } else { right = mid - 1 } } return - 1

LeetCodeのEasy問題を解いて勉強するSwift Valid Parentheses編 新しくSwiftを触ることになりそうなので ひとまずコードを書いてみることにする。 LeetCodeのEasy問題は比較的解き方を知っている(はず)なので、Python3で書いていた部分をどのような書き方に直すのかを色々思い出しつつ試行錯誤していく。 書いている人のレベル感 Swiftビギナー。基本的な文法すらあやふやなので始めて数日レベルと言っても過言ではない。 LeetCode お題が与えられ、その内容に合わせてコードを書き、提出して合ってるかどうかを確認できる。 問題はソフトウェアエンジニアのコーディング面接で出されたお題をそのまま引用していることがほとんど。 前回 LeetCodeのEasy問題を解いて勉強するSwift Valid Palindrome編 次回 LeetCodeのEasy問題を解いて勉強するSwift Binary Search編 Valid Palindrome Valid Parentheses 与えられた文字列の括弧の種類と数がイコールであるかを判定する関数を書く。 class Solution { func isValid ( _ s : String ) - > Bool { var stack : [ Character ] = [ ] for c in s { switch c { case "(" : stack . append ( ")" ) case "{" : stack . append ( "}" ) case "[" : stack . append ( "]" ) default : guard c == stack . popLast ( ) else { return false } }

LeetCodeのEasy問題を解いて勉強するSwift　Valid Palindrome編 新しくSwiftを触ることになりそうなので ひとまずコードを書いてみることにする。 LeetCodeのEasy問題は比較的解き方を知っている(はず)なので、Python3で書いていた部分をどのような書き方に直すのかを色々思い出しつつ試行錯誤していく。 書いている人のレベル感 Swiftビギナー。基本的な文法すらあやふやなので始めて数日レベルと言っても過言ではない。 LeetCode お題が与えられ、その内容に合わせてコードを書き、提出して合ってるかどうかを確認できる。 問題はソフトウェアエンジニアのコーディング面接で出されたお題をそのまま引用していることがほとんど。 前回 LeetCodeのEasy問題を解いて勉強するSwift Two Sum編 次回 LeetCodeのEasy問題を解いて勉強するSwift Valid Parentheses編 Valid Palindrome Valid Palindrome 与えられた文字列が回文であるかを確認する関数を書く。 いわゆるTwo Pointerで解く。 最初ループ処理をrepeat while文で書いていたけどwhile文でも書けるんだっけ？となって書き直した。 そもそもrepeat while文とwhile文の違いってなんぞや？となったので調査。 repeat while →ループ条件に関わらずループ処理を一回だけ 必ず 実行する『while文』」 while →ループ条件を確認し、 条件に合致した場合にのみ ループ処理が行われる。 class Solution { func isPalindrome ( _ s : String ) - > Bool { if s . isEmpty { return true } let StringArray = Array ( s ) var pointer_1 = 0 var pointer_2 = s . count - 1 // 前からのポインターと後ろからのポイン

:= ⇦なんか可愛い ぼちぼち遊びで解いてるLeetCode。 374. Guess Number Higher or Lower を解いた後にいい感じの解き方あるかなーってDiscussを流し見していると、 こんな解答があった。 やってることは自分で実装した二分探索と同じことをやっているが、その中の解法でこんな書き方あったなってことでメモがてら残しておく。 ちなみにその書き方はこれ。 while ( res : = guess ( myGuess ) ) != 0 : 名前を知らなかったけどWarlus演算子っていうらしい。セイウチって呼んでた。 := 　⇦目と牙に見えますよね？だからWarlus(セイウチ)ってことらしいです んで、上のコードのやっていることとしては res = guess ( myGuess ) while res != 0 : と同じで、これを1行で書けるよーってこと。 機能自体は Python3.8 のリリースノートに書いてあったので結構前に使えるようになっていたはずなのですが、そこまで最新機能を追いかけていなかったのでここでメモとして残して勉強したってことで。

LeetCodeのLongest Substring Without Repeating Charactersにて LeetCodeのLongest Substring Without Repeating Charactersにて Sliding Windowアルゴリズムを実装している例を写経している時に int [ ] chars = new int [ 26 ] ; という表現を見つけたので何故このような宣言をしているかを調べた。 結果としては単純にアルファベットの数分の領域を確保するために行なっているよう。 他にも int [ ] chars = new int [ 128 ] ; や、 int [ ] chars = new int [ 256 ] ; が存在するが、これらは int[128] は ASCII用、 int[256] は拡張 ASCII用ということだった。 ASCIIは７ビット、拡張ASCIIは８ビットを使用していることを考えれば容易に思いつくはずなのに、調べないと分からなかったので記事にしました。 多分また調べるんだろうなぁ…

#概要 海外ではエンジニアの面接においてコーディングテストというものが行われるらしく、多くの場合、特定の関数やクラスをお題に沿って実装するという物がメインである。 その対策としてLeetCodeなるサイトで対策を行うようだ。 早い話が本場でも行われているようなコーディングテストに耐えうるようなアルゴリズム力を鍛えるサイト。 せっかくだし人並みのアルゴリズム力くらいは持っておいた方がいいだろうということで不定期に問題を解いてその時に考えたやり方をメモ的に書いていこうかと思います。 Leetcode ゼロから始めるLeetCode 目次 前回 ゼロから始めるLeetCode Day41「394. Decode String」 今はTop 100 Liked QuestionsのMediumを解いています。 Easyは全て解いたので気になる方は目次の方へどうぞ。 Twitter やってます。 問題 2. Add Two Numbers 難易度はMedium。 Top 100 Liked Questionsからの抜粋です。 空ではない連結リストを与えられるので与えられた数字をそれぞれ桁ごとに足していき、反転させて返すようなアルゴリズムを設計してください、というものです。 Input: (2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4) Output: 7 -> 0 -> 8 Explanation: 342 + 465 = 807. 解法 # Definition for singly-linked list. # class ListNode: # def __init__(self, val=0, next=None): # self.val = val # self.next = next class Solution : def addTwoNumbers ( self , l1 : ListNode , l2 : ListNode ) - > ListNode : tempsum = 0 root = cur = ListNode ( 0 )

計算量の改善 って意外と取り組む事がないなぁと最近思い始めて、一回解いた問題の回答をより良くできる方法を考えたりしている今日この頃です。 昔に比べてメモリの性能が改善しているためよっぽど致命的なアルゴリズムを設計しない限りはなんとかなる ソートなどのアルゴリズムはライブラリのものを呼び出せばなんとかなる etc… 色々な理由はあると思いますが、だからと言ってサボっていい理由にはならないと思うのでいい例を探していたらこんな問題を見つけました。 Majority Element 整数を格納したリストが与えられるのでそのリストの中で最も多い値を返してください、という問題です。 例えば、 Example 1: Input: nums = [3,2,3] Output: 3 Example 2: Input: nums = [2,2,1,1,1,2,2] Output: 2 といったような形式です。 今回はSolutionにもある通り、それぞれの問題に対する取り組み方を書きます。 例えばBruteforce。これはとにかく全パターンをしらみつぶしに実行して答えを導く、というものです。 class Solution : def majorityElement ( self , nums ) : majority_count = len ( nums ) // 2 for num in nums : count = sum ( 1 for elem in nums if elem == num ) if count > majority_count : return num 解けるものの、for文で2回走査しているため、計算量がO(N^2)とお世辞にもいいとは言えません。 では次にハッシュマップに格納して解く例です。 class Solution : def majorityElement ( self , nums ) : counts = collections . Counter ( nums ) return

冪乗のお話。 解答 冪乗のお話。 3の冪乗かどうかを判定するプログラムを求められました。 326. Power of Three 整数型の値、 n が引数として与えられた場合、それが3の冪乗かを判定し、冪乗ならば True 、冪乗でなければ False を返してください、っていう問題です。 なお、 n の値には以下の制約が存在します。 -2^31 <= n <= 2^31 - 1 さて、どうしましょう？ってことでメモ。 解答 とりあえず解ける解答。 class Solution : def isPowerOfThree ( self , n : int ) - > bool : if n == 0 : return False if n == 1 : return True for i in range ( 31 ) : if pow ( 3 , i ) == n : return True return False # Runtime: 240 ms, faster than 5.15% of Python3 online submissions for Power of Three. # Memory Usage: 14.4 MB, less than 13.91% of Python3 online submissions for Power of Three. pow関数 を使っています。 pow 関数は引数に (基数、冪乗) を取っています。ここでの使い方は、31乗までを範囲としているため、for文で1~31までの値を回します。 pow(3,1) == n pow(3,2) == n ............. といったように3の1乗から31乗までを調べます。 ただし、31という値を意識しすぎる余り、かなり遅くなっています。 遅い理由としては、正しくない場合、31回も回すことになっているからです。 しかし、解けるだけでいいのであればこれ

この記事を書く理由 問題 解答 この記事を書く理由 LeetCodeでTop Interview Questions(面接のコーディング試験で聞かれやすい問題を集めたやつ)のEasy問題を解いている時にビット操作を求められたので念のため書いておきます。 問題 Number of 1 Bits 解答は ここ 。 符号なしの整数を引数として受け取り、その整数が持つ「1」ビットの数（ ハミングウェイト とも呼ばれる）を返す関数を書いてください、という問題です。 Example 1: Input: n = 00000000000000000000000000001011 Output: 3 Explanation: The input binary string 00000000000000000000000000001011 has a total of three '1' bits. Example 2: Input: n = 00000000000000000000000010000000 Output: 1 Explanation: The input binary string 00000000000000000000000010000000 has a total of one '1' bit. Example 3: Input: n = 11111111111111111111111111111101 Output: 31 Explanation: The input binary string 11111111111111111111111111111101 has a total of thirty one '1' bits. Constraints: - The input must be a binary string of length `32`. 解答 # O(N) Solution class Solution : def hammingWeight ( self , n : int ) - > int : bits = 0 for i in range ( 32 ) :

概要 問題 解法 概要 前回 に引き続きSQLです。 問題 +---------------+---------+ | Column Name | Type | +---------------+---------+ | id | int | | recordDate | date | | temperature | int | +---------------+---------+ 今回用意されているテーブルは以上です。 以下のように、前日よりも気温が気温が高かった日のレコードの id を表示してください、という問題です。 解法 SELECT w1.Id FROM Weather w1, Weather w2 WHERE w1.Temperature > w2.Temperature AND subdate(w1.recordDate, 1) = w2.recordDate テーブルを二つ用意し、 subdate 関数を使うことで時間の差を求めます。 売り上げが前日よりも上の日とか抜き出すのに使えそうなSQLとなりました。 SQLは列の比較には強くても、行の比較は思ったより苦手ということを改めて感じました。

LeetCodeにDatabaseのカテゴリがある話。 問題 例 解法 LeetCodeにDatabaseのカテゴリがある話。 実はSQLの勉強にも使えるんですよね。 暇な時にEasyから潰したりしてます。 で、解くのはいいのですが、一度解いただけで解きっぱなしだとなんだかもったいない！ あれ？記事として書いてパターン化しておいたら楽なんじゃない？ と感じたので書いておきます。 問題 182. Duplicate Emails Person テーブルのEmail列に重複する文字列が存在するのでそれを抜き出して欲しい、という問題ですね。 例 ±—±--------+ | Id | Email | ±—±--------+ | 1 | a@b.com | | 2 | c@d.com | | 3 | a@b.com | ±—±--------+ 仮に上記のテーブルなら以下の形で返すようにクエリを設計してください。 ±--------+ | Email | ±--------+ | a@b.com | ±--------+ 注意 : Email列は全て小文字です。 解法 # Write your MySQL query statement below SELECT Email FROM Person GROUP BY Email HAVING COUNT(Email) > 1 重複というのはつまり二つ以上存在する、ということなので GROUP BY で分類します。 その後に条件( HAVING 句)として上記の重複の条件を集計関数である COUNT で数え上げを行えば無事完了です。 つまり、重複する要素だけを抜き出したいときは # Write your MySQL query statement below SELECT カラム FROM テーブル GROUP BY カラム HAVING COUNT(カラム) > 1 で一般化できるということですね。 今回はここまで。お疲れ様でした。

再帰とメモ化 問題 再帰とメモ化 問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造 というアルゴリズムとデータ構造を学ぶのに良い本があります。 LeetCodeの問題を解いていた時に、この本の中で解説されていた例とすごく被っている内容があったので、記事にしてみようと思いました。 問題 1137. N-th Tribonacci Number 難易度はEasy。 再帰の入門にうってつけです。 問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造 の4章の解説にもある通り、再帰関数のテンプレートは (戻り値の型) func(引数){ if(ベースケース){ return ベースケースに対する値; } func(次の引数) return 答え } 問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造 第4章 設計技法(2):再帰と分割統治法より引用 といったものです。 今回解く問題は、 トリボナッチ数列Tnは次のように定義される。 T0 = 0, T1 = 1, T2 = 1, そして n >= 0 で Tn+3 = Tn + Tn+1 + Tn+2 となる。 nが与えられたとき、Tnの値を返す。 という内容です。 では、こちらをPythonでかつ再帰で解いてみましょう。 class Solution: def tribonacci(self, n: int) -> int: if n == 0: return 0 elif n == 1 or n == 2: return 1 return self.tribonacci(n-1) + self.tribonacci(n-2) + self.tribonacci(n-3) # Time Limit Exceeded しかし、これだとnが 30の時に時間切れとなり、正解とは認められません。 これは再帰で同じ処理が重複し、関数の呼び出し回数がとてつもない回数になっているためです。 ではこれを解決してみましょう。 class Solution: def tribonacci(self, n: int) -> int: memo =

LeetCodeのDatabase問題にて。 181. Employees Earning More Than Their Managers という問題を解いた時の話。 LeetCodeのDatabaseカテゴリの問題では SQL Schema という欄があり、どういったクエリを実行して該当テーブルが作成されているか、またその中に入っているデータはどういったものかを見ることができる。 その中に TRUNCATE TABLE　Employee という一文を見つけた。 Employeeはテーブル名なので TRUNCATE TABLE　テーブル名 という使い方をするものなのだろう。 恥ずかしながら知らなかったので調べてみたところ、指定したテーブルの全てのデータを削除するという内容らしい。 これまではそういった操作はDELETE文で実行していたが、どうやらTRUNCATE TABLE文には以下のようなメリットがあるらしい。 オートインクリメントの初期化 大量のデータが存在する場合はDELETE文よりも高速であること オートインクリメントの初期化がされるのは知りませんでした。確かにDELETE文だと初期化されなかった記憶があるので助かります。 削除が高速なのはDELETE文はあくまで特定のデータを削除することに特化しているからなのだろうか？確かに全て消去しかないのと特定の条件を付けられるものだと後者の方が処理は複雑になる傾向があるが。ここら辺も根本的な理由を調べる機会を設けたいな。 一方で、DELETE文を実行した際のログなどを記録するようなトリガーを設定していても、TRUNCATE TABLE文はDELETE文とは関係ないので当然追跡はできません。そこには注意が必要ですね。

リストの中から被っている値を見つけよう！！ 基本 問題 解法 改良前 改良後 リストの中から被っている値を見つけよう！！ という話。 見つけてその値を削除するなり、被っている値の数を数えるなり、被っている値は何なのかを返すなりは別にいいとして、個人的な方法をメモ代わりに取っておく。 基本 今回は考えやすいようにLeetCodeの問題を例に考えてみます。 問題 例えばこちら。 287. Find the Duplicate Number 難易度はMediumです。 問題としては与えられた数字のみのリストの中に1つだけ2つ存在する値があるのでそちらを探して欲しいという問題です。 例としては以下のような感じ。 Example 1: Input: nums = [1,3,4,2,2] Output: 2 Example 2: Input: nums = [3,1,3,4,2] Output: 3 Example 3: Input: nums = [1,1] Output: 1 Example 4: Input: nums = [1,1,2] Output: 1 解法 改良前 これの解放としてパッと思い浮かぶものとしては、二つのfor文で二つの値を比較しながら被っている値があれば行いたい処理を行う、というもの。 ただ、与えられたリストがソートされていないのでまずソートしないとその比較はできなくなります。 試しにPython3で書いてみました。 class Solution : def findDuplicate ( self , nums : List [ int ] ) - > int : ans = 0 nums = sorted ( nums ) for i in range ( len ( nums ) ) : for j in range ( i + 1 , len ( nums ) ) : if nums [ i ] == nums [ j ] : ans =

Arrayでのインクリメント スパッと思いつかなかったのでメモメモ。 ちなみに具体例としては、 array1 = [1,1,1] array2 = [1,7,9] だったら array1 = [1,1,2] array2 = [1,8,0] みたいな感じになるやつ。 実はLeetCodeでも解いたことがあったけど、 Plus One どうせならPythonっぽい答えを作ってみたかったので色々調べた感じ下のやつが良さげ。 def increment ( A : List [ int ] ) - > List [ int ] : A [ - 1 ] += 1 for i in reversed ( range ( 1 , len ( A ) ) ) : if A [ i ] != 10 : break A [ i ] = 0 A [ i -1 ] += 1 else : if A [ 0 ] == 10 : A [ 0 ] = 1 A . append ( 0 ) return A といった感じで行ける。あと読みやすい。 実行してみたら速度も気のせいか少し速くなった。 元々の解答 class Solution : def plusOne ( self , digits : List [ int ] ) - > List [ int ] : if digits [ - 1 ] < 9 : digits [ - 1 ] += 1 return digits elif digits [ 0 ] == 9 and len ( digits ) == 1 : return [ 1 , 0 ] else : digits [ - 1 ] = 0 digits [ 0 : - 1 ] = self . plusOne ( digits [ 0 : - 1 ] )

概要 問題 解法 概要 海外ではエンジニアの面接においてコーディングテストというものが行われるらしく、多くの場合、特定の関数やクラスをお題に沿って実装するという物がメインである。 どうやら多くのエンジニアはその対策としてLeetCodeなるサイトで対策を行うようだ。 早い話が本場でも行われているようなコーディングテストに耐えうるようなアルゴリズム力を鍛えるサイトであり、海外のテックカンパニーでのキャリアを積みたい方にとっては避けては通れない道である。 と、仰々しく書いてみましたが、私は今のところそういった面接を受ける予定はありません。 ただ、ITエンジニアとして人並みのアルゴリズム力くらいは持っておいた方がいいだろうということで不定期に問題を解いてその時に考えたやり方をメモ的に書いていこうかと思います。 Leetcode Python3で解いています。 ゼロから始めるLeetCode 目次 前回 ゼロから始めるLeetCode Day111「682. Baseball Game」 次回 その内 Twitter やってます。 問題 500. Keyboard Row 難易度はEasy。 問題としては、単語のリスト words が与えられます。 下の画像のような 英字キーボードの一行に存在するアルファベットだけで入力できる単語のみ をリスト形式で返してください、という問題です。 Example: Input: [“Hello”, “Alaska”, “Dad”, “Peace”] Output: [“Alaska”, “Dad”] Alaska と Dad は共に真ん中のキーボードの列に所属するアルファベットのみで構成されていますのでリストで返されています。 解法 class Solution : def findWords ( self , words : List [ str ] ) - > List [ str ] : first = [ "q" , "w" , "e" , "r" , "t" , "y" , "u&q