[freemjstudio] WEEK 02 Solutions

[freemjstudio]

답안 제출 문제

• Climbing Stairs
• 3Sum

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]

⚠️ Week 설정이 누락되었습니다

프로젝트에서 Week를 설정해주세요!

설정 방법

1. PR 우측의 Projects 섹션에서 리트코드 스터디 옆 드롭다운(▼) 클릭
2. 현재 주차를 선택해주세요 (예: Week 14(current) 또는 Week 14)

📚 자세한 가이드 보기

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[dalestudy]

📊 freemjstudio 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
3sum	Medium	✅ 의도한 유형
climbing-stairs	Easy	✅ 의도한 유형
contains-duplicate	Easy	✅ 의도한 유형
top-k-frequent-elements	Medium	✅ 의도한 유형
two-sum	Easy	✅ 의도한 유형
valid-anagram	Easy	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 3 / 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)
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

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🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	1,867	205	2,072	$0.000175
2	2,102	297	2,399	$0.000224
3	2,102	279	2,381	$0.000217
4	2,101	267	2,368	$0.000212
5	2,267	230	2,497	$0.000205
합계	10,439	1,278	11,717	$0.001033

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Sorting is not a listed pattern but used to enable Two Pointers
• 설명: 3Sum 문제에서 정렬 후 좌우 포인터를 이용해 합이 0인 조합을 찾는 방식으로 Two Pointers 패턴에 해당한다. 중복 제거 로직도 함께 있어 효율적인 탐색이 특징이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n^2)
Space	O(1)

피드백: 정렬과 두 포인터를 이용해 중복 제거 로직이 포함되어 있어 시간복잡도는 O(n^2)이며 공간은 입력 배열 외 추가 공간이 거의 필요없습니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming
• 설명: 클라임스테어 문제는 피보나치 수열 형태의 점화식으로 부분문제의 해를 이용해 크게 두 이전 값의 합으로 현재 값을 구하는 DP 패턴을 사용합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 상수 크기의 배열 dp를 사용해 결과를 누적한다. 초기 경계 처리와 인덱스 사용이 명확합니다.

개선 제안: 필요하다면 공간을 O(1)로 줄일 수 있습니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Greedy
• 설명: 해당 코드는 중복 여부를 판단하기 위해 전체 원소를 해시 집합에 담아 중복 여부를 비교합니다. 집합의 중복 제거 특성을 활용한 패턴(Hash Set)과 빠르게 중복 여부를 판단하는 간단한 논리로 구성되어 있습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 집합을 사용해 중복 여부를 판정하는 일반적인 방법이지만 주석에서 상수 시간으로 길이를 얻는 부분은 구현 의도가 불분명합니다.

개선 제안: Set 사용으로 간결하게 작성되어 좋지만, first 변수를 제거하고 set의 크기 비교로 표현해도 명확합니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Heap / Priority Queue, Hash Map / Hash Set
• 설명: 빈도수를 해시맵으로 카운트하고, 최소 힙을 이용해 상위 k개를 구하는 구조로, 해시 맵과 힙(우선순위 큐)을 함께 활용하는 대표적인 패턴입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n log k)
Space	O(k + m)

피드백: 빈도 계산과 힙을 이용해 시간과 공간을 효율적으로 관리합니다. k가 작으면 성능이 좋고, 해시맵과 힙의 조합이 적절합니다.

개선 제안: 추출 시 힙에서 꺼낸 순서를 정렬해 반환하면 더 안정적일 수 있습니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Two Pointers
• 설명: 해당 코드는 한 번의 순회로 각 수의 보수 값을 해시맵에 저장하고, 현재 값의 보수가 이미 존재하는지 확인하는 방식으로 정답을 찾습니다. 키를 이용한 조회로 O(n) 시간 복잡도를 얻으며, 해시 맵 활용이 핵심입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 한 번의 순회로 해답을 찾는 전형적인 해시맵 풀이입니다.

개선 제안: 정답이 여러 개인 경우의 처리나 예외 상황에 대한 테스트를 보강하면 좋습니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Sorting
• 설명: 첫 번째 풀이에서 문자 정렬으로 비교하는 방식은 정렬 기반 비교 패턴을, 두 번째 풀이에서 해시 맵을 이용한 카운팅으로 비교하는 방식은 Hash Map / Hash Set 패턴으로 분류됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n log n)
Space	O(n)

피드백: 두 가지 풀이가 제시되어 있습니다. 두 번째 풀이가 일반적으로 더 좋은 최악의 시간복잡도를 가집니다.

개선 제안: 두 풀이를 중복으로 선언하기보단 하나의 선택된 구현으로 일관되게 유지하는 편이 좋습니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!