[daehyun99] WEEK02 solutions#2687
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📊 daehyun99 님의 학습 현황이번 주 제출 문제
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문제 풀이 현황
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collections 의 Counter가 기본적으로 defaultdict(int) 처럼 없는 키값에 대해 0을 보낸다는것을 알고 계실까요?
그걸 쓰시면 훨씬 간단하게 작성하실수 있으실거에요!
![dalestudy[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/1067270?s=60&v=4){kind=small}
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Two Pointers, Sorting
- 설명: 주 코드의 핵심은 이중 포인터(l, r)를 이용해 정렬된 배열에서 합이 0이 되도록 찾는 구조로, 중복 제거를 위해 포인터 이동 시건을 사용한다. 이는 Two Pointers 패턴의 대표적 예이다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n^2) |
| Space | O(1) |
피드백: 정렬과 두 포인터로 중복을 건너뛰는 방식으로 필요하지 않은 탐색을 제거했다. 단일 루프 내에서 좌우 포인터를 조정하므로 시간 복잡도는 이 문제의 최적에 가깝다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Dynamic Programming, Greedy
- 설명: 주어진 코드는 피보나치 형태의 계단 오르기 문제를 다양한 조합으로 세는 방식으로 구현되며, DP의 기본 아이디어(부분 문제의 합)와 탐색적 접근(그리디형으로 특정 단계의 선택 분기)을 통해 해를 구한다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(1) |
피드백: 각 단계의 경우의 수를 상태로 유지해 빠르게 누적하는 방식으로 구현되었으나, 현재 구현은 직관적이지 않을 수 있다.
개선 제안: 속도와 가독성을 위해 간단한 피보나치 DP로 구현하거나, 공간을 더 절약하는 형태로 개선해 보세요.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Prefix/Suffix Product (a.k.a. product of array except self) pattern cannot be generic name, Hash Map / Hash Set, Division and Edge Case Handling
- 설명: 배열 전체 곱을 한 번에 구한 뒤 각 원소를 나누는 방식과 0의 위치를 관리하는 방식으로 문제를 해결한다. 0의 개수에 따라 결과를 다르게 반환하는 로직은 예외 처리 패턴에 해당한다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(1) |
피드백: 제로 처리를 명확하게 분리했고, 추가 배열 없이도 결과를 계산할 수 있는 구조다.
개선 제안: 특히 제로가 하나인 경우와 없을 때의 분기 로직을 간결하게 다듬으면 가독성이 향상될 수 있다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Hash Map / Hash Set, Two Pointers, Greedy
- 설명: 두 문자열의 문자 빈도를 해시맵으로 합 비교하는 방식으로 동작하며, 서로 다른 문자의 개수를 빠르게 확인해 후보를 제거합니다. 두 포인터처럼 zip으로 한 글자씩 짝을 맞추는 느낌도 있습니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(k) |
피드백: 카운트 차이를 이용해 한 번의 순회로 결과를 판정한다. 간단하고 빠른 방법이다.
개선 제안: 필요 없을 때는 defaultdict 사용 대신 배열 인덱스 기반 카운트로 더 빠르게 구현 가능.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Binary Search, Depth-First Search
- 설명: BST 검증 문제에서 트리를 재귀적으로 순회하며 각 노드의 값이 왼쪽/오른쪽 서브트리의 범위 제약을 만족하는지 확인한다. 재귀적 탐색(DFS)으로 자식 노드의 허용 범위를 좁혀 가는 방식이다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(h) |
피드백: 좌우 자식 노드에 대해 상한/하한 값을 전달하는 방식으로 중복 포함 여부를 올바르게 판단한다.
개선 제안: 스택을 이용한 비재귀 구현으로 재귀 깊이를 제어할 수 있다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
parkhojeong
left a comment
parkhojeong
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수고하셨습니다~! 몇가지 커멘트 남겼습니다 :)
| else: | ||
| res.append([a, nums[l], nums[r]]) | ||
| l += 1 | ||
| r -= 1 | ||
| while nums[l] == nums[l - 1] and l < r: | ||
| l += 1 | ||
| return res |
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while 문 사용해서 스킵하는 로직이 r 은 빼신 이유가 궁금하네요!
그리고 l < r 평가식을 and 조건 앞쪽에 두는게 안전할 거 같습니다!
| def climbStairs(self, n: int) -> int: | ||
| one_count = n | ||
| two_count = 0 | ||
| total_count = 0 | ||
|
|
||
| while one_count >=0 and two_count >=0: | ||
| # 조합 | ||
| total = one_count + two_count | ||
|
|
||
| count = 1 | ||
| for i in range(two_count): | ||
| count *= total - i | ||
| for i in range(two_count, 0, -1): | ||
| count /= i | ||
| total_count += count | ||
|
|
||
| one_count -=2 | ||
| two_count +=1 |
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dp를 사용하시면 좀더 직관적인 코드로 개선해볼 수 있을 거 같습니다!
| def productExceptSelf(self, nums: List[int]) -> List[int]: | ||
| product = 1 | ||
| zero_pos = set() | ||
|
|
||
| for i in range(len(nums)): | ||
| num = nums[i] | ||
| if num != 0: | ||
| product *= num | ||
| else: | ||
| zero_pos.add(i) | ||
|
|
||
| if len(zero_pos) >= 2: | ||
| return [0 for num in nums] | ||
| elif len(zero_pos) == 1: | ||
| return [0 if i not in zero_pos else product for i in range(len(nums))] | ||
| else: | ||
| return [int(product / num) for num in nums] |
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문제에서 division을 사용하지 않고 풀도록 나와있어서 곱셈만을 이용해서 풀어보시면 좋을 거 같습니다 :)
| def isValidBST(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool: | ||
| def valid(node, left, right): | ||
| if not node: | ||
| return True | ||
| if not (left < node.val < right): | ||
| return False | ||
|
|
||
| return ( | ||
| valid(node.left, left, node.val) and | ||
| valid(node.right, node.val, right) | ||
| ) | ||
| return valid(root, float("-inf"), float("inf")) |
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