[ICE0208] WEEK 02 solutions

[ICE0208]

답안 제출 문제

• Valid Anagram #218
• Climbing Stairs #230
• Product of Array Except Self #239
• 3Sum #241
• Validate Binary Search Tree #251

작성자 체크 리스트

• Projects의 오른쪽 버튼(▼)을 눌러 확장한 뒤, Week를 현재 주차로 설정해주세요.
• 문제를 모두 푸시면 프로젝트에서 Status를 In Review로 설정해주세요.
• 코드 검토자 1분 이상으로부터 승인을 받으셨다면 PR을 병합해주세요.

검토자 체크 리스트

Important

본인 답안 제출 뿐만 아니라 다른 분 PR 하나 이상을 반드시 검토를 해주셔야 합니다!

• 바로 이전에 올라온 PR에 본인을 코드 리뷰어로 추가해주세요.
• 본인이 검토해야하는 PR의 답안 코드에 피드백을 주세요.
• 토요일 전까지 PR을 병합할 수 있도록 승인해주세요.

[dalestudy]

📊 ICE0208 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
3sum	Medium	✅ 의도한 유형
climbing-stairs	Easy	✅ 의도한 유형
product-of-array-except-self	Medium	✅ 의도한 유형
valid-anagram	Easy	✅ 의도한 유형
valid-anagram	Easy	✅ 의도한 유형
validate-binary-search-tree	Medium	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 5 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (6문제 중 6문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Array	■□□□□□□	2 / 10 (Easy 2)
Graph	■□□□□□□	1 / 8 (Medium 1)
Dynamic Programming	■□□□□□□	1 / 11 (Medium 1)
Binary	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함
Interval	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함
Linked List	□□□□□□□	0 / 6 ← 아직 시작 안 함
Matrix	□□□□□□□	0 / 4 ← 아직 시작 안 함
String	□□□□□□□	0 / 10 ← 아직 시작 안 함
Tree	□□□□□□□	0 / 14 ← 아직 시작 안 함

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🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	811	89	900	$0.000076
2	1,345	151	1,496	$0.000128
3	1,895	188	2,083	$0.000170
4	2,477	239	2,716	$0.000219
5	3,034	250	3,284	$0.000252
합계	9,562	917	10,479	$0.000845

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Hash Map / Hash Set, Dynamic Programming
• 설명: 정렬 후 i를 고정하고 나머지에서 Two Sum을 해법으로 사용하며, j를 증가시키며 방문 값들을 Hash Set으로 관리한다. 부분적으로 중복 제거를 위한 조건도 포함되어 있어, 두 포인터 대신 해시셋 기반의 탐색으로 구현되는 패턴이 보인다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n^2)
Space	O(n)

피드백: 정렬 후 두 중첩 루프와 해시 집합으로 중복을 제거하는 방식이다. 최악의 경우 모든 쌍을 확인하므로 시간복잡도는 O(n^2)이고 추가 공간은 해시집합으로 O(n)이다.

개선 제안: 고려해볼 만한 대안: 기준값 고정 시 투포인터를 사용하면 해시세트 없이도 O(n^2) 시간과 O(1) 추가 공간으로 구현 가능하다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming, Greedy
• 설명: 피보나치 유사식 dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]로 계단 수를 구하는 대표적인 DP 문제이며, 공간을 1차원 배열 없이 두 변수로 최적화하는 기법은 DP 패턴에 해당합니다. 그 외 특정 탐색이나 정렬 요소는 사용되지 않습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(1)

피드백: 두 변수만으로 이차식 점화식을 순회하며 필요한 값을 얻는다. 배열 전체를 사용하지 않아 공간을 절약한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Sliding Window, Hash Map / Hash Set, Dynamic Programming, Greedy, Divide and Conquer, Bit Manipulation, Trie, Union Find, Heap / Priority Queue, BFS, DFS, Backtracking, Monotonic Stack, Binary Search
• 설명: 주요 아이디어는 왼쪽 곱과 오른쪽 곱을 누적해 결과를 구하는 방식으로, 추가 저장공간 없이 부분구간 누적 곱을 이용하는 기법이다. 두 번의 순회를 통해 각 위치의 좌우 누적 곱을 합성해 최종 결과를 얻는다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(1)

피드백: 좌우 누적곱을 한 번의 순회로 계산해 각 원소에 대해 자신을 제외한 곱을 얻는다. 추가 배열 없이 결과를 구성한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Bit Manipulation, Dynamic Programming, Two Pointers, Sliding Window, Fast & Slow Pointers, BFS, DFS, Backtracking, Divide and Conquer, Union Find, Trie, Monotonic Stack, Heap / Priority Queue, Greedy, Binary Search, Dynamic Programming, Bit Manipulation
• 설명: 주어진 코드는 각 문자열의 알파벳 등장 횟수를 비교하기 위해 고정 배열로 카운트를 세고, 최종적으로 배열 비교로 동일성을 판단한다. 이는 해시 맵 없이도 빈도 수를 비교하는 전형적 패턴으로, 문자 빈도 기반 비교에 해당한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n + m)
Space	O(1)

피드백: 두 문자열의 문자 빈도를 비교하는 전형적인 해시 기반 방법이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Sorting
• 설명: 두 문자열의 문자 빈도 비교로 동형 여부를 판단하는 방식은 해시 맵(또는 Counter)을 사용한 패턴에 해당한다. 또한 정렬 비교 방식은 기본적으로 정렬 알고리즘을 활용하는 일반적인 패턴으로 볼 수 있다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n + m)
Space	O(1)

피드백: 두 문자열의 문자 빈도를 비교하는 전형적인 해시 기반 방법이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search, Depth-First Search, Divide and Conquer, Hash Map / Hash Set
• 설명: 트리를 중위 순회 비슷한 방식으로 각 노드의 허용 범위를 재귀적으로 확인하고, 분할된 하위 트리에서 독립적으로 조건을 검사한다. 재귀를 통해 좌우 자식을 각각 다룬다는 점에서 DFS 및 분할된 문제 해결 패턴이 함께 작용한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(h)

피드백: 각 노드를 한 번씩 방문하고 경계값을 업데이트한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[essaysir]

안녕하세요. 이번 주 리뷰를 맡게된 손주선이라고 합니다.
저는 memoization 방식으로 해결했는데,
이렇게 푸는 방식이 있었네요. 이러한 생각을 어떠한 흐름으로 가지게 되셨던 것이지 궁금합니다.

[ICE0208]

안녕하세요! 우선 코드 리뷰 감사합니다. 🙌

주선님께서 말씀해주신 memoization 방식의 Top-down 풀이와 제가 작성한 Bottom-up 풀이는 같은 점화식을 사용하고, 계산 방향과 구현 방식이 다른 접근이라고 생각했습니다.

저는 개인적으로 Bottom-up 방식을 선호해서 처음에는 배열을 활용한 tabulation DP 방식으로 구현했습니다. 이후 주석에 남긴 것처럼 dp[i]를 구하기 위해 필요한 값은 결국 직전 값과 전전 값뿐이라는 점을 보고, 정답을 구하기 위해 반드시 n만큼의 배열 공간이 필요한 것은 아니라고 생각했습니다.

그래서 dp[i - 1], dp[i - 2]에 해당하는 값만 변수로 들고 가면서 공간 복잡도를 줄이는 방식으로 구현했습니다.

덕분에 제 풀이도 다시 한 번 정리해볼 수 있었습니다. 주말에 시간 내서 코멘트까지 달아주셔서 감사합니다! ☺️