学習パス

R言語のデータ構造とアルゴリズム

Q: R言語でハッシュマップを作るにはどうすればよいですか？

環境を使います。h <- new.env()として、h[[key]] <- valueで格納し、h[[key]]で読み出します。存在しないキーならNULLが返ります。環境はハッシュ化され、文字列をキーとし、参照セマンティクスを持つので、ベクトルやリストと違って、関数の中で変更すれば呼び出し元から見ても変更されています。名前付きリストは辞書のように見えますが、振る舞いは値です。関数の中で変更しても、呼び出し元のコピーはそのままです。

Q: R言語では深い再帰が失敗しますか？

失敗することがあります。デフォルトではoptions(expressions = 5000)が評価の入れ子の深さに上限を設けていて、長い鎖をたどる深さ優先探索のような深い再帰は、evaluation nested too deeplyというエラーで止まります。このオプションを引き上げれば多少の余裕はできますが、確実な解決策はループと明示的なスタックを使うことです。そのスタックこそ、ステップ1で作る構造です。

Q: このパスで、R言語で教えていないコースはどれですか？

3つです。動的計画法とPython面接シリーズはPythonで、ビット演算はC++で教えています。これらはステップの後にまとめて載せてあり、それぞれのリンクからその言語でコースを開けます。動的計画法はそのまま移せて、R言語ではメモ化テーブルは事前に確保したベクトルになります。またC++の&、|、^、<<は、それぞれbitwAnd、bitwOr、bitwXor、bitwShiftLという関数になります。

Q: このパスを始める前に、R言語を知っている必要がありますか？

少なくとも、ベクトル、リスト、関数、ループ、そして1から始まるインデックスは必要です。初めて見るものがあれば、まずCoddyのR言語コースが無料でそこまで連れて行ってくれます。このパスは、そのコースが終わるところから始まります。

R言語のデータ構造について尋ねると、たいていの答えはベクトル、リスト、行列、データフレーム、因子を挙げます。このパスが扱うのは、もうひとつの意味のほうです。アルゴリズムの授業で出てくるスタック、キュー、連結リスト、ヒープ、木、グラフで、そのどれもR言語の標準機能にはありません。そのひとつひとつをR言語で作り、それを使ってソート、再帰、グラフ探索を行い、最後は採点付きの面接問題で締めくくります。無料、ブラウザ完結、ほとんどのコースに修了証が付きます。

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377 レッスン228 チャレンジ702 クイズの問題

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R言語のDSA、ステップごとに

38 コース377 レッスン228 チャレンジ702 クイズの問題

各ステップは、すでにあるCoddyのコースの組み合わせで、どの「開始」ボタンもコースをR言語で開きます。まだR言語で教えていない3つのコースは、ステップの後にまとめて載せています。

1
ステップ1
データ構造シリーズパート1
このステップを始める開始スタック、キュー、二分木、ハッシュテーブル、連結リスト。それぞれをR言語でゼロから実装し、実際に問題を解くのに使います。5つのうち、R言語の標準機能に代わりがあるのはハッシュテーブルだけで、それが環境（environment）です。このステップを終えれば、環境が何をしてくれているのかがわかります。開始
5件のコース（順番どおり）
66 レッスン34 チャレンジ
2
ステップ2
データ構造シリーズパート2
このステップを始める開始双方向連結リスト、ヒープと優先度付きキュー、トライ木、グラフ、そして自己平衡するAVL木。R言語は教科書がヒープを描くときと同じく1からインデックスを数えるので、ノードの子は2 * iと2 * i + 1にあり、覚えておくべきずれがありません。開始
5件のコース（順番どおり）
72 レッスン42 チャレンジ
3
ステップ3
ソートアルゴリズム
このステップを始める開始バブル、選択、挿入、マージ、クイック、ヒープ、計数、基数ソートを、R言語で書き、可視化ツールで眺めます。sort()自体も、method引数でシェルソート、クイックソート、基数ソートを選ばせてくれます。このステップを終えれば、その選択が何を意味するのかがわかります。開始
8件のコース（順番どおり）
74 レッスン31 チャレンジ319 問題
4
ステップ4
再帰的な考え方専用ページ
このステップを始める開始R言語での再帰のチャレンジ問題。R言語ではoptions(expressions = 5000)が呼び出しの入れ子の深さに上限を設け、Recallを使えば関数は自分の名前を書かずに自分自身を呼び出せます。呼び出しのたびに新しい環境が作られるので、深い再帰は時間だけでなくメモリも消費します。動的計画法とビット演算は、それぞれPythonとC++で教えているため、ステップの後にまとめて載せています。開始専用ページ15 レッスン15 チャレンジ
5
ステップ5
グラフアルゴリズム
このステップを始める開始幅優先探索と深さ優先探索、ダイクストラ法、ベルマン・フォード法、トポロジカルソート、クラスカル法とプリム法を、ステップ2で作ったグラフの上でR言語で学びます。R言語の標準機能には優先度付きキューがないので、ダイクストラ法に必要なのはステップ2のヒープです。そしてこれらは、igraphのようなネットワーク分析のパッケージが代わりに実行しているアルゴリズムです。開始
7件のコース（順番どおり）
63 レッスン21 チャレンジ383 問題
6
ステップ6
面接練習
このステップを始める開始10本の面接チャレンジパックと2つのコーディング問題集をR言語で。初見の問題を、テストケースで採点されながら、解説なしで、いつもデータ分析に使っている言語で解きます。開始
12件のコース（順番どおり）
87 レッスン85 チャレンジ

使える機能

コーディングを学ぶために使うすべて

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Code Editor

1const greeting = "Hello, Coddy!"

2function sayHi(name) {

3 return greeting + " " + name

Test #1

Test #2

Test #3

Input

"Alex"

Output

"Hello, Coddy! Alex"

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2840

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2650

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2420

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2180

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1950

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Every way to learn

Read, listen, test yourself, ask the AI, or look up anything you've already covered. Every lesson meets you where you are.

Intro to Variables

Audio

A variable is a named container that stores a value you can reference later in your program.

In Python, you create one by writing the name, an equals sign, then the value you want to store.

The value can change over time - reassigning the name simply points it to a new value.

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Certificate of Completion

This certifies thatJohn Doehas successfully completed

Python Fundamentals

DateJan 2026

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R言語のDSAをCoddyで学ぶ理由

もうひとつのデータ構造。たいていのR言語のチュートリアルがデータ構造と呼ぶのはR言語自身の型で、それはCoddyのR言語コースで教えています。アルゴリズムの授業でいうデータ構造とは、スタック、キュー、連結リスト、ヒープ、木、グラフのことで、どれもR言語の標準機能にはありません。それらをR言語で作ることで、アナリストは、データの仕事では飛ばされがちなコンピュータサイエンスの半分を身につけられます。
R言語のセマンティクスのコスト。R言語は変更時にコピーするので、ループの中でc(x, value)によって伸ばしていくベクトルは毎回コピーされ、線形で済むはずの仕事に2乗の時間がかかります。これは事前に領域を確保すれば直ります。環境（environment）は参照セマンティクスとハッシュによる検索を持つので、R言語のハッシュマップとなり、その場で変更したいノードの自然な置き場所になります。
パスのほぼすべてをR言語で。データ構造、ソート、グラフアルゴリズム、再帰のチャレンジ、面接パックは、すべてR言語で教えています。別の言語で教える3つのコースは、それぞれへのリンクとともにステップの後にまとめて載せています。動的計画法とPython面接シリーズ（Python）、そしてビット演算（C++）です。R言語から読むと、ビット演算は勝手が違います。R言語では&と|は論理演算子で、ビット演算はbitwAndのような関数だからです。
面接と同じ形で採点。どのレッスンもテストケースで確認されるR言語のチャレンジで終わり、失敗したときはBugsyがあなたのコードを読み、答えを教えずに修正の方向へ導きます。ほとんどのコースで無料の修了証が発行され、それぞれ専用URLで検証できます。

R言語でのDSA学習についてよくある質問

このパスは、ベクトルやデータフレームのようなR言語のデータ構造についてのものですか？

主にはそうではありません。R言語自身のデータ型は、アトミックベクトル、リスト（入れ子にできます）、行列、データフレーム、因子です。R言語のデータ構造についての解説の多くが扱うのはこれらで、CoddyのR言語コースで教えています。このパスが扱うのは、コンピュータサイエンスでいう意味のほうです。スタック、キュー、連結リスト、ハッシュテーブル、ヒープ、トライ木、木、グラフをR言語で作り、それをソート、再帰、グラフアルゴリズムに使います。

R言語はデータ構造とアルゴリズムの学習に向いていますか？

使えますが、多少の抵抗はあります。R言語はベクトル化された統計処理のために作られていて、ノードをつないだ構造のためではないので、連結リストや木はPythonより頭を使いますし、コーディング面接がR言語で行われることもめったにありません。アナリストにとっては、その抵抗こそが価値です。ループの中でベクトルを伸ばすと2乗の時間がかかることや、環境がハッシュマップであることを知っていてこそ、R言語のコードは実際のデータの規模に耐えられます。

R言語でハッシュマップを作るにはどうすればよいですか？

環境を使います。h <- new.env()として、h[[key]] <- valueで格納し、h[[key]]で読み出します。存在しないキーならNULLが返ります。環境はハッシュ化され、文字列をキーとし、参照セマンティクスを持つので、ベクトルやリストと違って、関数の中で変更すれば呼び出し元から見ても変更されています。名前付きリストは辞書のように見えますが、振る舞いは値です。関数の中で変更しても、呼び出し元のコピーはそのままです。

R言語では深い再帰が失敗しますか？

失敗することがあります。デフォルトではoptions(expressions = 5000)が評価の入れ子の深さに上限を設けていて、長い鎖をたどる深さ優先探索のような深い再帰は、evaluation nested too deeplyというエラーで止まります。このオプションを引き上げれば多少の余裕はできますが、確実な解決策はループと明示的なスタックを使うことです。そのスタックこそ、ステップ1で作る構造です。

このパスで、R言語で教えていないコースはどれですか？

3つです。動的計画法とPython面接シリーズはPythonで、ビット演算はC++で教えています。これらはステップの後にまとめて載せてあり、それぞれのリンクからその言語でコースを開けます。動的計画法はそのまま移せて、R言語ではメモ化テーブルは事前に確保したベクトルになります。またC++の&、|、^、<<は、それぞれbitwAnd、bitwOr、bitwXor、bitwShiftLという関数になります。