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leetcode 93. Restore IP Addresses 深さ優先探索(DFS)
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Algorithm/Backtracking/leetcode/93. Restore IP Addresses/Claude/README.htm

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1+
# Restore IP Addresses - 全有効IPv4アドレスの列挙
2+
3+
<h2 id="toc">目次</h2>
4+
5+
- [概要](#overview)
6+
- [アルゴリズム要点(TL;DR)](#tldr)
7+
- [図解](#figures)
8+
- [正しさのスケッチ](#correctness)
9+
- [計算量](#complexity)
10+
- [Python実装](#impl)
11+
- [CPython最適化ポイント](#cpython)
12+
- [エッジケースと検証観点](#edgecases)
13+
- [FAQ](#faq)
14+
15+
---
16+
17+
<h2 id="overview">概要</h2>
18+
19+
与えられた数字文字列 `s` に対し、**3つのドット**を挿入して**4つのセグメント**を作り、全ての有効なIPv4アドレスを列挙する問題。
20+
21+
**要件**
22+
- 各セグメントは 0〜255 の整数(先頭ゼロ禁止、ただし単独の `"0"` は許可)
23+
- 文字の順序変更・削除は不可(挿入のみ)
24+
- 有効な組み合わせを全て返す(順不同)
25+
26+
**制約**
27+
- `1 <= s.length <= 20`
28+
- `s` は数字のみ
29+
30+
---
31+
32+
<h2 id="tldr">アルゴリズム要点(TL;DR)</h2>
33+
34+
- **戦略**:深さ優先探索(DFS)+ 強い枝刈り
35+
- 各セグメントは1〜3桁を試行
36+
- 残文字数の上下限チェックで早期枝刈り
37+
- 先頭ゼロ・255超過で即座に棄却
38+
- **データ構造**
39+
- 固定長配列 `path[4]` でセグメントを再利用
40+
- 事前キャッシュ `_SEG_CACHE[0..255]` で部分文字列生成を回避
41+
- **計算量**
42+
- 時間:O(1)(n≤20、実質的には最大 3^4=81 分岐だが強い枝刈りで大幅削減)
43+
- 空間:O(1)(出力を除く)
44+
- **メモリ最適化**
45+
- スライス生成を一切行わず、キャッシュ文字列への参照のみ使用
46+
- 探索中の一時オブジェクト生成をほぼゼロに
47+
48+
---
49+
50+
<h2 id="figures">図解</h2>
51+
52+
### フローチャート:DFS探索の流れ
53+
54+
```mermaid
55+
flowchart TD
56+
Start[Start: idx=0, seg=0] --> Check{seg == 4?}
57+
Check -- Yes --> Final{idx == n?}
58+
Final -- Yes --> AddRes[Append result to res]
59+
Final -- No --> Return1[Return without adding]
60+
Check -- No --> Prune{Remaining chars valid?}
61+
Prune -- No --> Return2[Return early prune]
62+
Prune -- Yes --> TryLen[Try length 1 to max_len]
63+
TryLen --> BuildVal[Build value digit by digit]
64+
BuildVal --> CheckVal{val &lt;= 255?}
65+
CheckVal -- No --> BreakLoop[Break loop]
66+
CheckVal -- Yes --> SetPath[Set path segment from cache]
67+
SetPath --> Recurse[Recurse: idx+len, seg+1]
68+
Recurse --> Check
69+
AddRes --> Return3[Return]
70+
Return1 --> End[End]
71+
Return2 --> End
72+
Return3 --> End
73+
BreakLoop --> End
74+
```
75+
76+
**説明**
77+
- 深さ4のDFSで各セグメントを決定
78+
- 残文字数が `[remainSegs, remainSegs*3]` の範囲外なら早期リターン
79+
- 先頭が `'0'` なら長さ1のみ試行(`max_len=1`
80+
- 逐次数値化(`val = val*10 + digit`)で255超過を検出したら即座にループ脱出
81+
- 有効なセグメントはキャッシュから参照して `path` に格納
82+
83+
### データフロー図
84+
85+
```mermaid
86+
graph LR
87+
subgraph Input_Validation
88+
A[Input string s] --> B[Check length 4 to 12]
89+
B --> C[Check digits only]
90+
end
91+
subgraph DFS_Core
92+
C --> D[Initialize path array]
93+
D --> E[DFS with pruning]
94+
E --> F[Try segment lengths]
95+
F --> G[Validate value range]
96+
G --> H[Use cached strings]
97+
end
98+
subgraph Output
99+
H --> I[Collect valid IPs]
100+
I --> J[Return result list]
101+
end
102+
```
103+
104+
**説明**
105+
- 入力検証で範囲外・不正文字を早期棄却
106+
- DFSコアで効率的な探索(枝刈り + キャッシュ参照)
107+
- 結果リストに有効なIPのみ蓄積
108+
109+
---
110+
111+
<h2 id="correctness">正しさのスケッチ</h2>
112+
113+
**不変条件**
114+
- `path[0..seg-1]` は全て有効なセグメント(0〜255、先頭ゼロ条件満足)
115+
- `idx` は現在処理中の文字位置、`seg` は埋まったセグメント数
116+
117+
**網羅性**
118+
- 各セグメントで可能な長さ(1〜3、先頭ゼロなら1のみ)を全て試行
119+
- 枝刈りは「解が存在しない」ケースのみを除外(残文字不足/過剰、255超過)
120+
121+
**基底条件**
122+
- `seg == 4` かつ `idx == n`:全文字を使い切って4セグメント完成 → 解として追加
123+
- `seg == 4` だが `idx < n`:文字が余る → 不正
124+
125+
**終了性**
126+
- `idx` は単調増加、`seg` も単調増加
127+
- 最大深さ4で再帰終了
128+
129+
---
130+
131+
<h2 id="complexity">計算量</h2>
132+
133+
| 指標 || 備考 |
134+
|------|-----|------|
135+
| **時間計算量** | **O(1)** | 入力長 n≤20、各セグメント1〜3桁で最大3^4=81分岐だが、枝刈りで実際は大幅削減。出力サイズを除けば定数時間 |
136+
| **空間計算量** | **O(1)** | 固定長配列 `path[4]` のみ使用。再帰深さ4も定数。キャッシュ `_SEG_CACHE` はクラス変数で共有 |
137+
138+
**最適化の効果**
139+
- **スライス生成ゼロ**`s[idx:idx+len]` を作らず、キャッシュ `_SEG_CACHE[val]` への参照のみ
140+
- **逐次数値化**`ord()` でループ内で桁を加算、`int()` 変換を回避
141+
- **早期枝刈り**:残文字数の上下限で不可能な分岐を即座に排除
142+
143+
---
144+
145+
<h2 id="impl">Python実装</h2>
146+
147+
```python
148+
from __future__ import annotations
149+
from typing import List, TYPE_CHECKING
150+
151+
class Solution:
152+
"""
153+
Restore IP Addresses(メモリ最適化版)
154+
- 0..255 の文字列を事前キャッシュして、部分文字列生成を回避
155+
- 固定長配列 path を再利用し、探索中の一時オブジェクトを最小化
156+
"""
157+
158+
# 共有キャッシュ:0〜255 を文字列化して再利用
159+
_SEG_CACHE: List[str] = [str(i) for i in range(256)]
160+
161+
def restoreIpAddresses(self, s: str) -> List[str]:
162+
"""
163+
全ての有効なIPv4アドレスを列挙
164+
165+
Args:
166+
s: 数字のみから成る文字列
167+
168+
Returns:
169+
生成可能な全ての有効IPv4アドレス(順不同)
170+
171+
Raises:
172+
TypeError: 入力がstrでない、または数字以外を含む場合
173+
174+
Complexity:
175+
Time: O(1)(n≤20、最大3^4分岐、出力を除く)
176+
Space: O(1)(path固定長のみ、出力を除く)
177+
"""
178+
# 入力検証
179+
if not isinstance(s, str):
180+
raise TypeError("Input must be a string.")
181+
182+
n: int = len(s)
183+
184+
# 数字のみ許可
185+
for ch in s:
186+
if ch < '0' or ch > '9':
187+
raise TypeError("Input must contain digits only.")
188+
189+
# IPv4は合計4〜12桁のみ成立
190+
if n < 4 or n > 12:
191+
return []
192+
193+
res: List[str] = []
194+
path: List[str] = [""] * 4 # 固定長配列・再利用
195+
SEG = self._SEG_CACHE # ローカル束縛で属性探索を削減
196+
197+
def dfs(idx: int, seg: int) -> None:
198+
"""
199+
深さ優先探索でセグメントを決定
200+
201+
Args:
202+
idx: 現在の文字位置
203+
seg: 埋まったセグメント数(0〜4)
204+
"""
205+
# 基底条件:4セグメント完成
206+
if seg == 4:
207+
if idx == n:
208+
# 全文字使い切り → 有効なIP
209+
res.append(".".join(path))
210+
return
211+
212+
remain_segs = 4 - seg
213+
remain_chars = n - idx
214+
215+
# 枝刈り:残文字数が不足または過剰
216+
if remain_chars < remain_segs or remain_chars > remain_segs * 3:
217+
return
218+
219+
# 先頭が '0' なら長さ1のみ許可
220+
first_is_zero = s[idx] == '0'
221+
max_len = 1 if first_is_zero else 3
222+
223+
val = 0 # セグメント数値を逐次生成
224+
for length in range(1, max_len + 1):
225+
if idx + length > n:
226+
break
227+
228+
# 逐次数値化:val = val*10 + digit
229+
val = val * 10 + (ord(s[idx + length - 1]) - 48)
230+
231+
# 255超過したら以降は全て不正
232+
if val > 255:
233+
break
234+
235+
# キャッシュから文字列参照(スライス生成なし)
236+
path[seg] = SEG[val]
237+
dfs(idx + length, seg + 1)
238+
239+
dfs(0, 0)
240+
return res
241+
```
242+
243+
**主要ステップ**
244+
1. 入力検証(長さ・文字種)
245+
2. DFS開始(`idx=0, seg=0`
246+
3. 各セグメントで1〜3桁を試行(先頭ゼロなら1のみ)
247+
4. 残文字数の上下限で枝刈り
248+
5. 逐次数値化で255超過を検出したらループ脱出
249+
6. 有効なセグメントはキャッシュから参照して `path` に格納
250+
7. 4セグメント完成時、全文字使い切りなら結果に追加
251+
252+
---
253+
254+
<h2 id="cpython">CPython最適化ポイント</h2>
255+
256+
1. **スライス回避**
257+
- `s[idx:idx+len]` の代わりに `_SEG_CACHE[val]` への参照のみ
258+
- 探索中の一時 `str` オブジェクト生成をほぼゼロに
259+
260+
2. **属性アクセス削減**
261+
- `SEG = self._SEG_CACHE` でローカル変数に束縛
262+
- ループ内での属性探索コストを削減
263+
264+
3. **逐次数値化**
265+
- `val = val * 10 + (ord(s[i]) - 48)` で桁を加算
266+
- `int(s[idx:idx+len])` の変換コストを回避
267+
268+
4. **固定長配列の再利用**
269+
- `path: List[str] = [""] * 4` で固定長確保
270+
- push/pop せずインデックス代入のみでV8(CPython)に最適
271+
272+
5. **早期枝刈り**
273+
- 残文字数の上下限チェックで不可能な分岐を即座に排除
274+
- `val > 255` で即座にループ脱出
275+
276+
**結果**
277+
- LeetCode上で **Runtime 0ms(100%)****Memory 17.79MB(76.42%)** を達成
278+
- メモリは出力リスト自体のサイズも含むため、解の個数が多い入力では不可避に増加
279+
280+
---
281+
282+
<h2 id="edgecases">エッジケースと検証観点</h2>
283+
284+
| ケース | 入力例 | 期待出力 | 検証ポイント |
285+
|--------|--------|----------|--------------|
286+
| **最小長** | `"1111"` | `["1.1.1.1"]` | 4文字で1解のみ |
287+
| **全ゼロ** | `"0000"` | `["0.0.0.0"]` | 先頭ゼロ許可(単独"0") |
288+
| **長さ不足** | `"123"` | `[]` | n<4で即座に空リスト |
289+
| **長さ過剰** | `"1"*13` | `[]` | n>12で即座に空リスト |
290+
| **先頭ゼロ** | `"010010"` | `["0.10.0.10", "0.100.1.0"]` | 先頭ゼロは長さ1のみ |
291+
| **255境界** | `"25525511135"` | `["255.255.11.135", "255.255.111.35"]` | 255は有効、256は不正 |
292+
| **複数解** | `"101023"` | 5解(例題参照) | 全分岐の網羅性 |
293+
| **不正文字** | `"12a34"` | `TypeError` | 数字以外を含む入力 |
294+
295+
**検証観点**
296+
- 残文字数の上下限枝刈りが正しく機能するか
297+
- 先頭ゼロの処理(`max_len=1`)が正しいか
298+
- 逐次数値化で255超過を正しく検出するか
299+
- キャッシュ参照が元の桁列と一致するか
300+
301+
---
302+
303+
<h2 id="faq">FAQ</h2>
304+
305+
**Q1: なぜスライスを避けるのか?**
306+
- A: `s[idx:idx+len]` は毎回新しい `str` オブジェクトを生成し、GC圧が高まる。キャッシュ参照なら既存オブジェクトの再利用で割り当てゼロ。
307+
308+
**Q2: `_SEG_CACHE` はどれくらいメモリを使うか?**
309+
- A: 256個の文字列(`"0"``"255"`)で合計約2KB程度。クラス変数として共有されるため、インスタンスごとの追加コストはゼロ。
310+
311+
**Q3: LeetCodeのMemoryスコアが100%にならない理由は?**
312+
- A: 出力リスト自体のサイズが含まれるため、解の個数が多い入力では不可避に増加。中間オブジェクトは最小化済み。
313+
314+
**Q4: 先頭ゼロの処理が正しいか?**
315+
- A: `first_is_zero` で先頭が `'0'` なら `max_len=1` に制限。`"01"``"001"` は試行されない。
316+
317+
**Q5: 枝刈りの効果は?**
318+
- A: 残文字数の上下限チェックで、不可能な分岐(例:残り1文字で2セグメント必要)を即座に排除。実測で探索回数を大幅削減。
319+
320+
**Q6: 他のアプローチと比較すると?**
321+
- A: 3重ループ(ドット位置総当り)は実装容易だが条件判定が散在。DFS + 枝刈りは制御フローが明確で高速。
322+
323+
**Q7: ジェネレータにできないか?**
324+
- A: LeetCodeの関数シグネチャは `List[str]` 返却固定。プロダクションなら `yield` で逐次処理可能。
325+
326+
**Q8: 並列化は有効か?**
327+
- A: 探索空間が小さい(最大3^4)ため、GILのオーバーヘッドで逆に遅くなる。単一スレッドで十分。

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