[sangbeenmoon] WEEK 02 Solutions

[sangbeenmoon]

답안 제출 문제

• 3Sum #241
• Validate Binary Search Tree #251

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]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Binary Search
• 설명: 주 요소 정렬 후 좌우 포인터를 이용해 증가/감소를 체크하는 두 포인터 방식으로 3Sum 문제를 해결합니다. 또한 목표 합을 이분탐색처럼 찾으려는 흐름도 보이지만 핵심은 좌우 포인터를 이용한 탐색이므로 Two Pointers 패턴이 주된 분류에 해당합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Solution.threeSum — Time: ✅ O(n^2) → O(n^2) / Space: ❌ O(n) → O(1)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n^2)	O(n^2)	✅
Space	O(n)	O(1)	❌

피드백: 정렬 후 각 i에 대해 왼쪽/오른쪽 포인터를 움직이며 중복을 제거하는 전형적인 3sum 풀이이다.

개선 제안: 현재 구현은 두 번째 구현의 중복 제거 로직이 필요 이상 복잡하게 보일 수 있다. 첫 번째 구현처럼 왼쪽 포인터 중복 제거를 유지하고, 방문 집합을 제거하여 시간 복잡도를 줄일 수 있다.

풀이 2: Solution.threeSum — Time: O(n^2) / Space: O(n)

	복잡도
Time	O(n^2)
Space	O(n)

피드백: 두 번째 풀이에서는 중복 후보를 맵으로 관리하여 중복 제거를 수행한다.

개선 제안: Hash 기반 중복 제거를 제거하고 첫 번째 풀이의 방문 로직으로 대체하면 공간 사용을 줄이고 일반적인 3Sum 알고리즘과 일치시킬 수 있다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

📊 sangbeenmoon 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
3sum	Medium	⚠️ 유형 불일치
validate-binary-search-tree	Medium	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 3 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 50% (2문제 중 1문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Graph	■□□□□□□	1 / 8 (Medium 1)
Dynamic Programming	■□□□□□□	1 / 11 (Medium 1)
Array	□□□□□□□	0 / 10 ← 아직 시작 안 함
Binary	□□□□□□□	0 / 5 ← 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	1,318	74	1,392	$0.000096

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search, Divide and Conquer, Depth-First Search
• 설명: 트리의 각 노드를 방문하며 왼쪽/오른쪽 서브트리의 범위를 비교하여 BST 조건을 재귀적으로 검증하므로 이진 탐색 트리 관련 패턴과 DFS(재귀 탐색), 및 분할/정복 성격의 범위 제약 적용이 보입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(h)

피드백: 두 가지 구현이 섞여 있으며, 첫 번째는 전역 상태를 사용하고 두 번째는 재귀적 범위 확인으로 구현되어 있다.

개선 제안: 전역 상태를 제거하고 단일 재귀 기반 구현으로 통일하면 이해도가 높아지고 예외 상황 처리가 명확해진다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!