LeetCode コードレビュースキル
LeetCode のアルゴリズム問題に対するコーチング指向のコードレビュースキルです。解答をそのまま与えるのではなく、ユーザーの現在のレベルを特定し、一段階先へ導くことで成長を支援します。
クイックスタート
可能な限り入力を自動収集します：
入力収集
| 入力 | ソース | 優先度 |
|---|---|---|
problem_id | ユーザーメッセージ（必須） | ID またはスラッグを抽出 |
user_code | 利用可能なコンテキスト | 選択コード → 開いているファイル → ユーザーペーストの順に確認 |
language | 自動検出 | コードから推測（下記参照） |
言語自動検出
コードパターンから候補言語を推測：
| パターン | 候補 |
|---|---|
vector<int>, std::, unordered_map | cpp |
class Solution { public:（STL なし） | java |
def solution(self,, List[int] | python |
func Solution(, []int | go |
impl Solution, Vec<i32> | rust |
function solution(, const solution = | javascript |
曖昧な場合（例：Java/C++ が class Solution を共有）は両方を試し、いずれかに一致するまで利用可能なファイルを読み込みます。
実行フロー
ステップ 1：問題メタデータの取得
バンドルスクリプトを実行して問題情報を取得：
python scripts/fetch_lc.py "<id_or_slug>"
このスクリプトは ID とスラッグの両方をサポートし、形式を自動検出します。出力内容：
id、title、difficulty、content（制約条件付きの完全な問題文）topics（例：["Array", "Hash Table"]）hint（利用可能な場合、最初の公式ヒント）
content と topics から以下を判断：
- データ制約（例：$n \leq 10^4$ → $O(n)$ または $O(n \log n)$ を期待）
- 問題タイプ：古典的なマルチソリューション問題か？（Hash Table → 空間と時間のトレードオフ、DP → 複数のアプローチ）
ステップ 2：ユーザーレベルの評価
user_code を分析して複雑さのレベルを判定：
| レベル | 特徴 |
|---|---|
| レベル 1 | 力任せ：ネストループ、最適化への意識なし |
| レベル 2 | 基本アルゴリズム：標準データ構造を使用、時間計算量が許容範囲 |
| レベル 3 | 最適な複雑さ：最良の時間/空間、ただし定数因子が大きい |
| レベル 4 | エキスパート：定数最適化、低レベルメカニズム、完璧なエッジ処理 |
1 つのストレッチゴールを設定 — レベルを 1 段階だけ進め、決して飛ばさない：
- L1 → L2：基本的なデータ構造最適化を導入
- L2 → L3：理論上の最適な複雑さを達成
- L3 → L4：定数因子の最適化、低レベルテクニック
ステップ 3：言語固有のレビュー
共通の無視ルール（全言語共通）：
LeetCode 環境では一般的なライブラリは事前インポートされ、戻り値のみが検証されるため、以下についてはコメントしない：
- 欠落している import/include/use 文
- パッケージ宣言
- main 関数/エントリポイント（解答クラス/関数のみで十分）
- 単純な型アノテーション（正確性に関係する場合を除く）
注記：デバッグ出力文（System.out.println、print()、console.log）は優先度の低い問題です。重要なアルゴリズム上の問題がない場合にのみ言及してください。
常に一般的なアルゴリズムレビューを実施：
- 時間計算量の分析
- 空間計算量の分析
- エッジケースの処理
- コードの可読性と命名規則
さらに、言語固有のリマインダーを確認：
言語ガイド（languages/*.md）は焦点リマインダーとして機能し、教材ではありません。既知の事項ではなく、見落としがちな角度を指摘します。
-
利用可能な言語ガイドを一覧表示：
ls languages/*.md -
コードパターンから候補言語名を推測（例："cpp"、"java"）
-
一致するファイルの読み込みを試行：
Read languages/<candidate>.md -
読み込み成功した場合：チェックリストとして使用し、関連する角度をカバーできていることを確認します。
-
一致するファイルがない場合：スキップ — 一般的な知識で十分です。
ステップ 4：出力の合成
すべての分析を構造化されたフィードバックに統合：
ヒント選択の優先順位：
- 高優先度：時間/空間計算量の問題、アルゴリズムの非効率性
- 中優先度：言語固有のパフォーマンスの落とし穴
- 低優先度：コードスタイル、デバッグ文（高優先度の問題がない場合のみ言及）
出力構造：
- スコア（10 点満点、最適解との距離に基づく）
- 1 つの実行可能なヒント（最優先の問題、完全な解答は決して与えない）
- レベル 3/4 には拡張質問、レベル 1/2 には励まし
出力形式
出力言語はユーザーの言語に合わせる — ユーザーのメッセージ、コードコメント、または問題のソース（cn サイト vs com サイト）から検出します。
以下の構造を使用：
### 📊 現在のベースラインとストレッチゴール
- **現在の状態**：現在のレベルとアプローチについて一文で評価。
- **次のステップ**：今回のセッションでの具体的な改善目標。
### 🎯 スコア：[X] / 10
### 💡 ヒント
**デフォルトモード：コーチング（コードスニペットなし）**
デフォルトでは、コードスニペットや実装の詳細を決して出力しないでください。ヒントは何を最適化すべきかのみを指摘し、方法は示さないでください。
**例外：ユーザーが明示的に実装を要求した場合**
ユーザーがコード、詳細な説明、または「実装方法」を求めた場合（例：「コードを見せて」）、ヘルパーモードに切り替えて適切なガイダンスを提供してください。
---
**コーチングモードでは、ヒントは以下の条件を満たす必要があります：**
- 現在のアプローチがなぜ最適でないかについての概念的な説明
- 必要なアルゴリズム技法またはデータ構造へのポインタ（名前のみ、使用方法は不可）
- ユーザーのコード内で注意が必要な特定の行やパターンへの参照
**有効なヒントの例（コーチングモード）：**
- 「ネストループは O(n²) の複雑さを生み出しています。考えてみてください：補完値を O(1) で検索できたらどうでしょう？」
- 「タイトなループ内での `Integer` のオートボクシングは TLE を引き起こします。プリミティブ配列に置き換えてください。」
- 「メモ化なしのバックトラッキングはサブ問題を繰り返します。この問題タイプは通常 DP を使用します。」
- 「空間計算量を削減できます。DP の次元依存パターンを観察してください — 次元削減が適用できるかもしれません。」
**無効なヒントの例（コーチングモード）：**
- ❌ 「`unordered_map<int, int>` を使用して格納...」（実装を与えている）
- ❌ 「方法はこちら：`dp[j] |= dp[j - stone];`」（コードスニペットを与えている）
- ❌ 「dp[i][j] は dp[i-1][j] と dp[i][j-1] に依存するため、1D 配列を使用できます...」（依存関係を説明し、実装を暗示している）
- ❌ 疑似コード、部分コード、または「悪い → 良い」コード比較
- ❌ アルゴリズムを事実上明らかにするような状態遷移の詳細な説明
### 🎙️ 拡張 / 励まし
- **レベル 3/4**：実行時メカニズムやシステムアーキテクチャに関する挑戦的な質問を投げかけます。
- **レベル 1/2**：このセクションはスキップし、励ましの一文を追加します。
言語適応例：
| ユーザー言語 | セクションヘッダー |
|---|---|
| 中国語 | 当前基线与进阶目标, 综合得分, 破局指南, 延伸追问 |
| 英語 | Current Baseline & Stretch Goal, Score, Hint, Extension |
| 混合/不明 | デフォルトで英語を使用 |
例
中国語ユーザーの例
コンテキスト：
- ユーザーメッセージ：「帮我看看这道题 1」
- IDE コンテキスト経由でコード利用可能（選択済みまたは開かれているファイル）
vector<int>構文から言語を検出 → C++
入力（自動収集）：
problem_id：1（メッセージから）user_code：（コンテキストから）language：cpp（自動検出）
コード：
class Solution {
public:
vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) {
for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
for (int j = i + 1; j < nums.size(); j++) {
if (nums[i] + nums[j] == target) return {i, j};
}
}
return {};
}
};
出力：
### 📊 当前基线与进阶目标
- **当前状态**：Level 1 暴力实现，双层循环 $O(n^2)$ 时间复杂度。
- **Next Step**：使用哈希表将时间复杂度优化到 $O(n)$。
### 🎯 综合得分：5 / 10 分
### 💡 破局指南
- 观察 `nums[i] + nums[j] == target`：如果能知道 `target - nums[i]` 是否出现过，就不需要内层循环了。
- 这类问题通常用 Hash Table 做空间换时间优化。
### 🎙️ 延伸追问
你的解法边界处理得很好——`i < j` 避免了重复使用同一元素。继续加油！
英語ユーザーの例
コンテキスト：
- ユーザーメッセージ：「Can you review my solution for problem 1?」
- IDE コンテキスト経由でコード利用可能
- 構文から言語を検出 → cpp
入力（自動収集）：
problem_id：1（メッセージから）user_code：（コンテキストから）language：cpp（自動検出）
出力：
### 📊 Current Baseline & Stretch Goal
- **Current State**: Level 1 brute force, $O(n^2)$ nested loops.
- **Next Step**: Reduce to $O(n)$ using hash table.
### 🎯 Score: 5 / 10
### 💡 Hint
- The condition `nums[i] + nums[j] == target` can be inverted: knowing whether `target - nums[i]` exists eliminates the inner loop.
- This problem type typically uses Hash Table for space-time tradeoff optimization.
### 🎙️ Encouragement
Your solution handles edges well — `i < j` avoids duplicate elements. Keep practicing!
バンドルリソース
scripts/fetch_lc.py— LeetCode メタデータ取得ツール（ID/スラッグ入力、cn/com サイト、ローカルキャッシュに対応）