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Co-authored-by: krahets <krahets@163.com>

ja/docs/chapter_introduction/algorithms_are_everywhere.md

@@ -0,0 +1,56 @@
+# アルゴリズムは至る所にある
+
+「アルゴリズム」という言葉を聞くと、自然に数学を思い浮かべます。しかし、多くのアルゴリズムは複雑な数学を含まず、基本的な論理により多く依存しており、これは私たちの日常生活の至る所で見ることができます。
+
+アルゴリズムについて正式に議論を始める前に、興味深い事実を共有する価値があります。**あなたは無意識のうちに多くのアルゴリズムを学び、日常生活でそれらを応用することに慣れています**。ここで、この点を証明するためにいくつかの具体的な例を挙げます。
+
+**例1：辞書の引き方**。英語の辞書では、単語がアルファベット順に並んでいます。$r$で始まる単語を探していると仮定すると、通常は以下の方法で行います：
+
+1. 辞書を大体半分ぐらいのところで開き、そのページの最初の語彙を確認します。例えば$m$で始まる文字だとしましょう。
+2. $r$はアルファベットで$m$の後に来るので、前半を無視して、探索空間を後半に絞ります。
+3. $r$で始まる単語を見つけるまで、ステップ`1.`と`2.`を繰り返します。
+
+=== "<1>"
+    ![辞書を引く過程](algorithms_are_everywhere.assets/binary_search_dictionary_step1.png)
+
+=== "<2>"
+    ![辞書での二分探索ステップ2](algorithms_are_everywhere.assets/binary_search_dictionary_step2.png)
+
+=== "<3>"
+    ![辞書での二分探索ステップ3](algorithms_are_everywhere.assets/binary_search_dictionary_step3.png)
+
+=== "<4>"
+    ![辞書での二分探索ステップ4](algorithms_are_everywhere.assets/binary_search_dictionary_step4.png)
+
+=== "<5>"
+    ![辞書での二分探索ステップ5](algorithms_are_everywhere.assets/binary_search_dictionary_step5.png)
+
+辞書を引くことは、小学生にとって必須のスキルですが、実際には有名な「二分探索」アルゴリズムです。データ構造の観点から、辞書をソートされた「配列」と考えることができます。アルゴリズムの観点から、辞書で単語を探すために取られる一連の行動は、「二分探索」アルゴリズムと見なすことができます。
+
+**例2：トランプの整理**。トランプをプレイするとき、手札を昇順に並べる必要があります。以下の過程で示されます。
+
+1. トランプを「整列済み」と「未整列」のセクションに分けます。最初は一番左のカードが既に整列していると仮定します。
+2. 未整列セクションからカードを1枚取り出し、整列済みセクションの正しい位置に挿入します。この後、左端の2枚のカードが整列します。
+3. すべてのカードが整列するまで、ステップ`2`を繰り返します。
+
+![トランプの整理過程](algorithms_are_everywhere.assets/playing_cards_sorting.png)
+
+上記のトランプを整理する方法は、実質的に「挿入ソート」アルゴリズムであり、小さなデータセットに対して非常に効率的です。多くのプログラミング言語のソート関数には挿入ソートが含まれています。
+
+**例3：お釣りの計算**。スーパーマーケットで$69$の買い物をしたと仮定します。レジ係に$100$を渡すと、$31$のお釣りを提供する必要があります。この過程は以下の図で明確に理解できます。
+
+1. 選択肢は$31$以下の価値のある通貨で、$1$、$5$、$10$、$20$が含まれます。
+2. 選択肢から最大の$20$を取り出し、$31 - 20 = 11$が残ります。
+3. 残りの選択肢から最大の$10$を取り出し、$11 - 10 = 1$が残ります。
+4. 残りの選択肢から最大の$1$を取り出し、$1 - 1 = 0$が残ります。
+5. お釣りの計算が完了し、解答は$20 + 10 + 1 = 31$です。
+
+![お釣りの計算過程](algorithms_are_everywhere.assets/greedy_change.png)
+
+記述されたステップでは、利用可能な最大の額面を使用して各段階で最良の選択肢を選ぶことで、効果的なお釣り計算戦略につながります。データ構造とアルゴリズムの観点から、このアプローチは「貪欲」アルゴリズムとして知られています。
+
+料理の準備から宇宙旅行まで、ほぼすべての問題解決にはアルゴリズムが関わっています。コンピュータの出現により、メモリにデータ構造を格納し、CPUとGPUを呼び出してアルゴリズムを実行するコードを書くことができるようになりました。このようにして、現実世界の問題をコンピュータに移し、より効率的な方法でさまざまな複雑な問題を解決できます。
+
+!!! tip
+
+    データ構造、アルゴリズム、配列、二分探索などの概念についてまだ混乱している場合は、読み続けることをお勧めします。この本は、データ構造とアルゴリズムの理解の領域へと優しく導いてくれるでしょう。

ja/docs/chapter_introduction/index.md

@@ -0,0 +1,9 @@
+# アルゴリズムとの出会い
+
+![アルゴリズムとの出会い](../assets/covers/chapter_introduction.jpg)
+
+!!! abstract
+
+    優雅な乙女が踊ります。データと絡み合い、アルゴリズムのメロディーに合わせてスカートをなびかせながら。
+
+    彼女があなたをダンスに誘います。彼女のステップに従って、論理と美に満ちたアルゴリズムの世界に入りましょう。

ja/docs/chapter_introduction/summary.md

@@ -0,0 +1,22 @@
+# まとめ
+
+- アルゴリズムは日常生活にありふれており、思っているほどアクセスしにくく複雑なものではありません。実際、私たちは既に無意識のうちに多くのアルゴリズムを学び、生活の様々な問題を解決するために使用しています。
+- 辞書で単語を引く原理は二分探索アルゴリズムと一致しています。二分探索アルゴリズムは分割統治という重要なアルゴリズム概念を体現しています。
+- トランプを整理する過程は挿入ソートアルゴリズムと非常に似ています。挿入ソートアルゴリズムは小さなデータセットのソートに適しています。
+- 通貨でお釣りを計算するステップは本質的に貪欲アルゴリズムに従っており、各ステップでその時点での最良の選択をします。
+- アルゴリズムは有限時間内で特定の問題を解決するための段階的な指示のセットですが、データ構造はコンピュータでのデータの組織化と保存方法を定義します。
+- データ構造とアルゴリズムは密接に関連しています。データ構造はアルゴリズムの基礎であり、アルゴリズムはデータ構造の機能を活用するステージです。
+- データ構造とアルゴリズムをブロックの組み立てに例えることができます。ブロックはデータを表し、ブロックの形状と接続方法はデータ構造を表し、ブロックを組み立てるステップはアルゴリズムに対応します。
+
+### Q & A
+
+**Q**：プログラマーとして、日常の仕事でアルゴリズムを手動で実装する必要があることはめったにありません。最も一般的に使用されるアルゴリズムは、既にプログラミング言語とライブラリに組み込まれており、すぐに使用できます。これは、私たちが仕事で遭遇する問題が、カスタムアルゴリズム設計を必要とする複雑さのレベルにまだ達していないことを示唆していますか？
+
+特定の仕事スキルが武術の「技」のようなものだとすれば、基礎科目は「内功」のようなものです。
+
+アルゴリズム（およびその他の基礎科目）を学ぶ意義は、必ずしも仕事でそれらを一から実装することではなく、概念の確固たる理解に基づいて、より専門的な意思決定と問題解決を可能にし、それによって仕事の全体的な質を向上させることだと私は信じています。例えば、すべてのプログラミング言語には組み込みのソート関数があります：
+
+- データ構造とアルゴリズムを学んでいない場合、どんなデータが与えられても、このソート関数に渡すだけかもしれません。スムーズに動作し、良いパフォーマンスを示し、問題がないように見えます。
+- しかし、アルゴリズムを学んだことがあれば、組み込みのソート関数の時間複雑度は通常$O(n \log n)$であることを理解しています。さらに、データが固定桁数の整数（学生IDなど）で構成されている場合、基数ソートのようなより効率的なアプローチを適用でき、時間複雑度をO(nk)に削減できます。ここでkは桁数です。大量のデータを処理する際、節約された時間は重要な価値に変わります — コストの削減、ユーザーエクスペリエンスの向上、システムパフォーマンスの向上。
+
+エンジニアリングでは、多くの問題を最適に解決することは困難です。ほとんどは「準最適」解決策で対処されます。問題の難しさは、その固有の複雑さだけでなく、それに取り組む人の知識と経験にも依存します。専門知識と経験が深いほど、分析がより徹底的になり、問題をより優雅に解決できます。

ja/docs/chapter_introduction/what_is_dsa.md

@@ -0,0 +1,53 @@
+# アルゴリズムとは何か
+
+## アルゴリズムの定義
+
+<u>アルゴリズム</u>は、有限時間内で特定の問題を解決するための一連の指示またはステップです。以下の特徴があります：
+
+- 問題が明確に定義されており、入力と出力の明確な定義が含まれています。
+- アルゴリズムは実行可能で、有限の回数のステップ、時間、メモリ空間内で完了できることを意味します。
+- 各ステップには明確な意味があります。同じ入力と条件の下で出力は一貫して同じです。
+
+## データ構造の定義
+
+<u>データ構造</u>は、コンピュータ内でデータを組織し保存する方法で、以下の設計目標があります：
+
+- コンピュータのメモリを節約するために空間占有を最小化する。
+- データ操作を可能な限り高速にし、データのアクセス、追加、削除、更新などをカバーする。
+- 効率的なアルゴリズム実行を可能にするために、簡潔なデータ表現と論理情報を提供する。
+
+**データ構造の設計はバランスを取る行為であり、しばしばトレードオフが必要です**。一つの側面を改善したい場合、しばしば別の側面で妥協する必要があります。以下は2つの例です：
+
+- 配列と比較して、連結リストはデータの追加と削除においてより便利ですが、データアクセス速度を犠牲にします。
+- 連結リストと比較して、グラフはより豊富な論理情報を提供しますが、より多くのメモリ空間が必要です。
+
+## データ構造とアルゴリズムの関係
+
+以下の図に示すように、データ構造とアルゴリズムは高度に関連し、密接に統合されており、具体的には以下の3つの側面があります：
+
+- データ構造はアルゴリズムの基礎です。構造化されたデータ保存とアルゴリズムのためのデータ操作方法を提供します。
+- アルゴリズムはデータ構造に活力を注入します。データ構造だけではデータ情報を保存するだけです。アルゴリズムの応用によって、特定の問題を解決できます。
+- アルゴリズムは異なるデータ構造に基づいて実装できることが多いですが、実行効率は大きく異なることがあります。適切なデータ構造を選択することが鍵です。
+
+![データ構造とアルゴリズムの関係](what_is_dsa.assets/relationship_between_data_structure_and_algorithm.png)
+
+データ構造とアルゴリズムは、以下の図に示すように、ブロックのセットに例えることができます。ブロックセットには多数のピースが含まれ、詳細な組み立て説明書が付いています。これらの説明書に段階的に従うことで、複雑なブロックモデルを構築できます。
+
+![ブロックの組み立て](what_is_dsa.assets/assembling_blocks.png)
+
+両者の詳細な対応関係は以下の表に示されています。
+
+<p align="center"> 表 <id> &nbsp; データ構造とアルゴリズムをブロックと比較 </p>
+
+| データ構造とアルゴリズム | ブロック                                              |
+| ------------------------ | ----------------------------------------------------- |
+| 入力データ               | 未組み立てのブロック                                  |
+| データ構造               | ブロックの組織、形状、サイズ、接続などを含む          |
+| アルゴリズム             | ブロックを望ましい形状に組み立てる一連のステップ      |
+| 出力データ               | 完成したブロックモデル                                |
+
+データ構造とアルゴリズムはプログラミング言語から独立していることは注目に値します。この理由により、この本は複数のプログラミング言語での実装を提供できます。
+
+!!! tip "慣習的な略語"
+
+    実生活の議論では、「データ構造とアルゴリズム」を単純に「アルゴリズム」と呼ぶことがよくあります。例えば、よく知られたLeetCodeアルゴリズム問題は、実際にはデータ構造とアルゴリズムの両方の知識をテストしています。