[JinuCheon] WEEK 02 solutions

3sum/JinuCheon.py

@@ -0,0 +1,87 @@
+# brute force 로 풀어본 답안. O(n3) 다. 역시 timeout.
+# dic, set 자료형 익히기 겸 해봤다. 파이썬 편하다 최고.
+class Solution:
+    def threeSum(self, nums: list[int]) -> list[list[int]]:
+        n = len(nums)
+        result = set()
+
+        for i in range(n):
+            for j in range(n):
+                for k in range(n):
+                    if (i == j or j == k or i == k):
+                        continue
+                    if (nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0):
+                        result.add(tuple(sorted([nums[i], nums[j], nums[k]])))
+
+        return list(result)
+
+# LLM 에게 힌트 얻어서 진행.
+# i != j, i != k, j != k 조건 때문에 정렬을 하면 안된다고 착각하고 있었다. 사실 고정된 순서는 중요하지 않음.
+# 정렬을 진행하고, two pointer 로 진행.
+# 통과!
+class Solution2:
+    def threeSum(self, nums: list[int]) -> list[list[int]]:
+        # 정렬
+        nums.sort()
+        n = len(nums)
+        result = set()
+
+        for i in range(n):
+            # i 자리 중복 skip (이전 원소와 같으면 건너뜀)
+            if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]:
+                continue
+
+            # i + left + right === 0 이 되어야 함.
+            left = i + 1
+            right = n - 1
+
+            while left < right:
+                if nums[left] + nums[right] == -nums[i]:
+                    result.add(tuple([nums[i], nums[left], nums[right]]))
+                    left += 1
+                    right -= 1
+
+                elif nums[left] + nums[right] < -nums[i]:
+                    left += 1
+                else:
+                    right -= 1
+
+        return list(result)
+
+# LLM의 피드백.
+# 중복을 스킵하는 효율적인 방법이 있었음.
+class Solution:
+    def threeSum(self, nums: list[int]) -> list[list[int]]:
+        nums.sort()
+        n = len(nums)
+        result = []
+
+        for i in range(n):
+            if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]:
+                continue
+
+            if nums[i] > 0:
+                break
+
+            left, right = i + 1, n - 1
+            target = -nums[i]
+
+            while left < right:
+                s = nums[left] + nums[right]
+                if s == target:
+                    result.append([nums[i], nums[left], nums[right]])
+                    left += 1
+                    right -= 1
+
+                    # left, right 자리도 중복 skip
+                    while left < right and nums[left] == nums[left - 1]:
+                        left += 1
+                    while left < right and nums[right] == nums[right + 1]:
+                        right -= 1
+
+                elif s < target:
+                    left += 1
+                else:
+                    right -= 1
+
+        return result

climbing-stairs/JinuCheon.py

@@ -0,0 +1,53 @@
+# 재귀를 만드는 것이 잘 생각나지 않아서, 이렇게 저렇게 시도해보다 결국 LLM 도움.
+# 그렇지만 제출 결과 Time Out.
+# 2^N 복잡도임. max 45 의 경우 35,184,372,088,832.
+class Solution:
+    def climbStairs(self, n: int) -> int:
+        # 1 -> 한칸만 가능
+        # 2 -> (1,1) or (2)
+        if n <= 2:
+            return n;
+
+        # 1칸 진행한 케이스 + 2칸 진행한 케이스
+        return self.climbStairs(n-1) + self.climbStairs(n-2);
+
+# memonization 적용. 실무를 하고나서 이걸 보니, 캐싱이라고 부르고 싶다.
+# 1~N 숫자 하나당 한번의 계산을 하게 되니, 시간복잡도는 O(1) 이다.
+# 이게 왜 easy 난이도지? 잊어먹었다가 주말에 자력으로 풀어보자.
+class Solution:
+    def climbStairs(self, n: int) -> int:
+        self.memo = {}
+        return self.dfs(n)
+
+    def dfs(self, n: int) -> int:
+        if n <= 2:
+            return n
+
+        # 이미 해당 수를 계산한 적이 있다면 early return.
+        if n in self.memo:
+            return self.memo[n]
+
+        # 새로운 결과가 있으면 무조건 저장.
+        self.memo[n] = self.dfs(n - 1) + self.dfs(n - 2)
+        return self.memo[n]
+
+
+# yuseok89 님 피드백 반영.
+# 점화식(recursive relation): 수열의 항을 그 이전 항들을 이용해서 정의하는 식.
+# 함수 호출 오버헤드 제거 & 안정성
+class Solution3:
+    def climbStairs(self, n: int) -> int:
+        if n < 2:
+            return n
+
+        dp = [0] * (n+1)
+
+        # set init values
+        dp[1] = 1
+        dp[2] = 2
+
+        # i 번째 계단 오르는 경우의 수: 1칸 + 2칸 경우의 수의 합
+        for i in range(3, n+1):
+            dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]
+
+        return dp[n];

product-of-array-except-self/JinuCheon.py

@@ -0,0 +1,33 @@
+# 처음에 직관적으로 떠오른 O(n2) 풀이.
+class Solution:
+    def productExceptSelf(self, nums: List[int]) -> List[int]:
+        n = len(nums)
+        result = [1] * n
+        for i in range(n):
+            for j in range(n):
+                if i == j:
+                    continue
+                result[j] *= nums[i]
+
+        return result
+
+# 고민하다가 LLM 에게 힌트 달라고 질문.
+# 좌 / 우 누적곱으로 처리하는 방식.
+class Solution:
+    def productExceptSelf(self, nums: List[int]) -> List[int]:
+        n = len(num)
+        result = [1] * n
+
+        # 왼쪽 누적곱을 result에 미리 채워둠
+        cumulativeLeftSum = 1
+        for i in range(n):
+            result[i] = cumulativeLeftSum
+            cumulativeLeftSum *= nums[i]
+
+        # 오른쪽 누적곱을 곱해나가면서 완성
+        cumulativeRightSum = 1
+        for i in range(n - 1, -1, -1):
+            result[i] *= cumulativeRightSum
+            cumulativeRightSum *= nums[i]
+
+        return result

valid-anagram/JinuCheon.py

@@ -0,0 +1,39 @@
+# my own solution
+# O(n)
+class Solution:
+    def isAnagram(self, s: str, t: str) -> bool:
+        count1 = {}
+        for ch in s:
+            count1[ch] = count1.get(ch, 0) + 1
+
+        count2 = {}
+        for ch in t:
+            count2[ch] = count2.get(ch, 0) + 1
+
+        return count1 == count2
+
+# gpt suggestion
+### half space
+#### O(n)
+class Solution2:
+    def isAnagram(self, s: str, t: str) -> bool:
+        count = {}
+        for ch in s:
+            count[ch] = count.get(ch, 0) + 1
+        for ch in t:
+            count[ch] = count.get(ch, 0) - 1
+        return all(v == 0 for v in count.values())
+
+### simple solution (What??)
+#### O(n)
+#### Counter works like my own solution internally. But I'm ganna forgot this, becuase I'm learning now.
+from collections import Counter
+class Solution3:
+    def isAnagram(self, s: str, t: str) -> bool:
+        return Counter(s) == Counter(t)
+
+### using sort
+#### O(n log n)
+class Solution:
+    def isAnagram(self, s: str, t: str) -> bool:
+        return sorted(s) == sorted(t)