[chapse57] Week 2 by chapse57 · Pull Request #2689 · DaleStudy/leetcode-study

chapse57 · 2026-06-30T08:11:01Z

답안 제출 문제

※ 이전 PR(#2661)이 아직 미머지 상태라 1주차 커밋도 함께 포함되었습니다.

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 · 2026-06-30T08:11:16Z

📊 chapse57 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
contains-duplicate	Easy	⚠️ 유형 불일치
group-anagrams	Medium	✅ 의도한 유형
top-k-frequent-elements	Medium	⚠️ 유형 불일치
two-sum	Easy	✅ 의도한 유형
valid-anagram	Easy	⚠️ 유형 불일치

누적 학습 요약

풀이한 문제: 3 / 75개
이번 주 유형 일치율: 40% (5문제 중 2문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Array	■□□□□□□	2 / 10 (Easy 2)
Binary	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함
Dynamic Programming	□□□□□□□	0 / 11 ← 아직 시작 안 함
Graph	□□□□□□□	0 / 8 ← 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

🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	1,183	196	1,379	$0.000138
2	1,498	190	1,688	$0.000151
3	1,499	254	1,753	$0.000177
합계	4,180	640	4,820	$0.000465

seongmin36

2주차도 수고많으셨습니다! 제가 드린 피드백이 도움이 되시길 바랍니다.

seongmin36 · 2026-07-02T01:15:02Z

s와 t를 서로 정렬해서 비교하는 방식을 선택하셨네요! 코드가 직관적이고 깔끔합니다.
다만 이 방식은 sort를 사용하기 때문에 O(n log n)만큼의 시간복잡도가 발생합니다.
저는 주언어가 js기 때문에 Map을 사용해서 해결했고, python에서는 이와 유사한 dictionary를 사용해 O(n)으로 최적화해볼 수 있을 것 같습니다.

해결 방식 : { 문자(key) : 개수(value) }의 형태의 Dictionary를 사용합니다. s와 t를 순회하면서 각 문자의 등장 횟수를 count에 넣어 갯수만으로 두 Dictionary가 일치한지 판별하는 방법입니다.

seongmin36 · 2026-07-02T01:21:22Z

+        return sorted(s) == sorted(t)
+
+
+


지금 valid-anagram/chapse57.py 파일 끝에 개행(줄바꿈)이 3줄 이상이라서 ci레벨에서 오류가 발생하고 있습니다. 불필요한 공백을 줄이고 1줄만 남겨주시면 됩니다. 이 부분을 코드 로직과 함께 수정해주시면 될 것 같습니다.

parkhojeong

수고하셨습니다~!
지난 주차도 함께 풀어주신 거 같네요! PR 설명에 푸신 문제와 1주차도 포함되었다는 내용을 추가해주시면 좋을 거 같습니다~

parkhojeong · 2026-07-04T05:29:12Z

bruth force로 시간복잡도가 O(n^2) 이라서 해시 맵/셋 등을 활용해서 개선해보셔도 좋을 거 같습니다!

parkhojeong · 2026-07-04T05:38:34Z

fallback 값을 사용해보셔도 좋을 거 같습니다!
count[n] = count.get(n, 1) + 1

parkhojeong · 2026-07-04T05:40:48Z

이 문제는 5주차 문제인 거 같네요. 주차별 문제는 참고로 여기서 보실 수 있습니다 http://github.com/orgs/DaleStudy/projects/6/

dalestudy · 2026-07-04T08:41:39Z

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

패턴: Brute Force

설명: 중첩 루프를 이용해 모든 쌍을 비교하는 가장 기초적인 탐색 방식으로 중복 여부를 확인합니다. 보통 효율성은 낮아 대규모 입력에 비효율적입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

복잡도

Time O(n^2)

Space O(1)

피드백: 중복 여부를 선형 시간으로 확인하려면 해시셋 사용이 필요합니다.

개선 제안: 현재 구현은 최악의 경우 시간 복잡도가 O(n^2)에 해당하므로 해시를 이용한 선형 탐색으로 개선 가능

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

dalestudy · 2026-07-04T08:41:41Z

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

패턴: Hash Map / Hash Set, Greedy

설명: 문자열을 정렬한 키를 해시 맵에 매핑해 그룹화하는 방식으로 중복을 제거하고 묶는 패턴이다. 키 생성과 맵 업데이트로 그룹을 구성하는 전형적 해시 기반 패턴입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

복잡도

Time O(n * k log k)

Space O(n * k)

피드백: 정렬 대신 계수 기반 키를 사용하면 더 나은 상수와 함께 O(n * k) 성능 가능

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

dalestudy · 2026-07-04T08:41:43Z

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

패턴: Hash Map / Hash Set, Sorting

설명: 해당 코드는 먼저 해시 맵으로 각 원소의 등장 횟수를 집계하고, 등장 횟수를 기준으로 내림차 sorting하여 상위 k개를 선택한다. 따라서 Hash Map과(를 이용한) 정렬 패턴이 주로 보인다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

복잡도

Time O(n log n)

Space O(n)

피드백: 카운트 맵 구축과 정렬으로 전체적으로 합리적이지만, 더 빠른 방식으로는 힙을 사용할 수 있습니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

dalestudy · 2026-07-04T08:41:45Z

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

패턴: Hash Map / Hash Set

설명: 해시 맵을 이용한 조회로 보완하는 패턴으로, 각 원소에 대해 타깃 차이를 이미 본 값으로 확인하고 해당 인덱스를 반환하는 방식이다. 단일 순회를 통해 해결하는 Two Sum의 대표적 패턴이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

복잡도

Time O(n)

Space O(n)

피드백: 해시맵 사용으로 시간 복잡도를 최적화했습니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

dalestudy · 2026-07-04T08:41:47Z

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

패턴: Binary Search, Hash Map / Hash Set, Greedy, Divide and Conquer, Two Pointers, Sliding Window, Fast & Slow Pointers, BFS, DFS, Backtracking, Dynamic Programming, Monotonic Stack, Heap / Priority Queue, Union Find, Trie, Bit Manipulation

설명: 주어진 코드는 두 문자열의 아나그램 여부를 간단히 비교하는 것으로, 문자 정렬 후 동일 여부를 비교합니다. 정렬 자체가 기본적으로 비교를 위한 정렬 기반의 접근이며, 원소의 존재 여부를 확인하는 간접적 패턴으로 볼 수 있습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

복잡도

Time O(n log n)

Space O(n)

피드백: 정렬 대신 카운트 배열(알파벳 수)으로 O(n) 시간으로 개선 가능

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

chapse57 added 4 commits June 25, 2026 10:54

Add contains-duplicate solution

c474203

[chapse57] Week 1

9e53265

fix: add final newline

6895637

[chapse57] Week 2

afde7ad

github-actions Bot assigned chapse57 Jun 30, 2026

github-actions Bot added the py label Jun 30, 2026

chapse57 added this to 리트코드 스터디 8기 Jun 30, 2026

chapse57 moved this to In Review in 리트코드 스터디 8기 Jun 30, 2026

seongmin36 self-requested a review June 30, 2026 16:00

[chapse57] Week 2 - Group Anagrams

888fb59

seongmin36 reviewed Jul 2, 2026

View reviewed changes

parkhojeong approved these changes Jul 4, 2026

View reviewed changes

fix: add final newline

9cb02e4

dalestudy Bot reviewed Jul 4, 2026

View reviewed changes

chapse57 merged commit 991dc65 into DaleStudy:main Jul 4, 2026
1 check passed

github-project-automation Bot moved this from In Review to Completed in 리트코드 스터디 8기 Jul 4, 2026

		return sorted(s) == sorted(t)


		No newline at end of file

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답안 제출 문제

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문제 풀이 현황

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