[essaysir] WEEK 02 Solutions#2681
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제 생각에 dfs 함수에 적절한 cache만 추가해도 시간복잡도가 엄청나게 좋아질것 같네요 ( O(N) )!
- memo 를 이용한 시간 복잡도 단축
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오 이제 적절한 시간복잡도네요!
정답이 피보나치 수열인것까지 아신다면 공간복잡도도 훨씬 줄이실수 있으실것 같아요!
고생하셨습니다.
![dalestudy[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/1067270?s=60&v=4){kind=small}
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Brute Force, Hash Map / Hash Set
- 설명: 세 가지 수의 모든 조합을 나열하고 합이 0인 경우를 걸러내는 방식으로, 문제의 해를 모두 탐색하는 brute-force 패턴에 더해 중복 제거를 위해 Hash Set을 활용합니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n^3) |
| Space | O(n^2) |
피드백: 전체 가능한 3중 루프를 통해 경우를 모두 나열한 뒤 합이 0인 경우를 Set에 저장하므로 비효율적이다. 중복 제거는 LinkedHashSet으로 수행되나 시간은 급격히 증가한다.
개선 제안: 고려해볼 만한 대안: 투 포인터를 이용한 정렬 후 O(n^2) 알고리즘으로 구현하여 시간 복잡도를 크게 낮출 수 있다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Dynamic Programming, Hash Map / Hash Set
- 설명: 코드가 재귀로 피보나치 형태의 중복 부분 문제를 해결하며, memoization으로 결과를 저장해 다이나믹 프로그래밍 패턴을 사용합니다. 해시맵을 이용해 이미 계산한 값을 caching합니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(n) |
피드백: 메모화를 통해 중복 계산을 제거했지만 재귀 호출로 깊이가 커지면 스택오버플로가 발생할 수 있다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Greedy, Division
- 설명: 배열 원소의 곱을 각 위치에서 나누어 구하는 방식은 분할 없이 전체 곱을 한 번 계산한 뒤 각 원소로 나누는 아이디어로, 탐색이나 최적화보다는 값의 조합 규칙에 의존하는 패턴입니다. 또한 0 처리 로직이 조건 분기로 구성되어 있어 간접적으로 Greedy 성격의 선택적 판단이 포함됩니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(1) |
피드백: 0의 개수에 따른 분기 처리로 0이 다수 있을 때도 올바르게 동작한다.
개선 제안: 0 제거 없이 좌우 누적 곱을 두 배열로 구해도 동일한 시간복잡도를 가지나, 출력 공간은 동일하게 유지된다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Hash Map / Hash Set
- 설명: 두 문자열의 문자 빈도수를 해시 맵으로 비교하는 방식으로 아나그램 여부를 판단한다. 각 문자 등장 횟수를 맵에 누적하고 최종적으로 두 맵의 동일성으로 결과를 도출한다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n + m) |
| Space | O(k) |
피드백: 두 맵을 비교하는 단순 구현으로 직관적이지만, 배열 차원으로 최적화 가능하다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Binary Search, Divide and Conquer
- 설명: BST 유효성 검사를 재귀적으로 수행하며, 각 노드에 대해 허용 범위를 좁혀가며(left<값<right) 올바른 이진 탐색 트리인지 확인한다. 분할하여 문제를 부분 문제로 해결하는 방식으로 구현된 패턴이다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(h) |
피드백: 전형적인 최소-와 최대 범위 검사를 통해 문제를 해결한다. 음수/양수 경계도 안전하게 처리한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
| int result = dfs(n-1) + dfs(n-2); | ||
| memo.put(n, result); | ||
| return result; | ||
| } |
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전 DP로 풀었는데 재귀로도 접근할 수 있겠네요!
단순한거지만 아래처럼 쓰면 단순해질 것 같아요!
if ( n <= 2) return n;
| public boolean isAnagram(String s, String t) { | ||
| // 둘이 anagram 이면 인지 아닌지 확인 해라 | ||
| // 아나 그램이 다시 만들 수 있는 가 == 들어있는 알파벳의 갯수가 동일한 가 | ||
| Map<Character,Integer> prevMap = new HashMap<>(); | ||
| Map<Character,Integer> curMap = new HashMap<>(); | ||
|
|
||
| for ( int i = 0; i < s.length(); i++ ){ | ||
| prevMap.merge(s.charAt(i), 1, Integer::sum); | ||
| } | ||
|
|
||
| for ( int i = 0; i < t.length(); i ++){ | ||
| curMap.merge(t.charAt(i),1 ,Integer::sum); | ||
| } | ||
|
|
||
| return prevMap.equals(curMap); | ||
| } |
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약간의 성능 개선인데 맨 처음 s와 t의 길이가 다른 경우, 조기 종료할 수도 있습니다!
평소 파이썬으로 풀다가 요즘 자바로 푸려고 하고 있는데 풀이 배워갑니다👍
| public int[] productExceptSelf(int[] nums) { | ||
| // 시간 복잡도가 O(N) 이어야 함. | ||
| // 배열에서 나 자신을 빼고서 모두를 곱하라 | ||
| // 어떻게 해야 시간 복잡도가 O(N) 이지 ? | ||
| int n = nums.length; | ||
| int zeroCount = 0; | ||
| int maxTotal = 1; // 0이 아닌 값들의 곱 | ||
| for (int x : nums) { | ||
| if (x == 0) zeroCount++; | ||
| else maxTotal *= x; | ||
| } | ||
|
|
||
| int[] result = new int[n]; | ||
| for (int i = 0; i < n; i++) { | ||
| if (zeroCount >= 2) { | ||
| result[i] = 0; // 0이 2개 이상 → 무조건 0 | ||
| } else if (zeroCount == 1) { | ||
| result[i] = (nums[i] == 0) ? maxTotal : 0; // 0 위치만 살아남음 | ||
| } else { | ||
| result[i] = maxTotal / nums[i]; // 0 없음 → 그냥 나눔 | ||
| } | ||
| } | ||
| return result; | ||
| } |
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나중에 기회되시면 나눗셈 없이 푸는 방법도 한 번 고민해보시면 좋을 것 같습니다!
곱하기로만 푸는 방법이 참신하더라구요!
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