[yuseok89] WEEK 05 Solutions#2765
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📊 yuseok89 님의 학습 현황이번 주 제출 문제
누적 학습 요약
문제 풀이 현황
🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다. 🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)
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prices[1:]
와 같이 하시면 보기엔 정말 좋은데 말이죠
파이썬 슬라이싱은 말 그대로 배열을 하나 더 만들어서 사용하는거라 이 간단한 과정에만 O(N)의 시간이 소요되어요!
Get slice 부분을 보시면 O(k) 라는것을 알수 있죠
그래서 좀 귀찮으시더라도
range(1, len(prices))
를 쓰시는게 나으실거에요!
물론 지금같은 경우는 전체 시간복잡도가 O(N)이고 저 연산은 단 한번 실행되니 시간복잡도 자체에는 큰 영향을 주진 않겠지만
for loop 안에서 써야하는 일이 생긴다면 좀 다르겠죠
word-break 문제에서 이부분을 잘 생각해 다른방식으로 최적화 할수 있는 부분이 있으니 한번 생각하면서 해보시면 좋을것 같네요!
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그리고
best time to buy and sell stock, 즉 해당 문제는
뒤에 로마 숫자를 붙혀서 1, 2, 3, 4, 5 총 다섯종류가 있는데요
dp 연습하기에 정말 괜찮은 문제라고 생각해서
2번문제
II는 한번 풀어보시길 추천드려요!
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감사합니다. 많이 배웁니다.
로직상 제거해도 괜찮고, range 보다 미묘하게 슬라이스 제거한 것이 빨라, 슬라이스 제거 버전으로 수정했습니다.
| max_profit = max(max_profit, price - min_until_now) | ||
| min_until_now = min(min_until_now, price) |
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max, min를 사용하면 오버헤드가 있어서 더 최적화 한다면 직접 비교해서 업데이트 하는 식으로 해볼 수 있을 거 같습니다.
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그렇네요.
그렇게 더 최적화 해 볼 수 있네요.
감사합니다. 반영했습니다.
| v = set() | ||
|
|
||
| def rec(cur): | ||
| if cur in v: | ||
| return False | ||
|
|
||
| v.add(cur) |
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visited 입니다.. ㅎ 너무 줄였네요..
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문제의 핵심적인 부분만 딱 캐치해서 푸신 거 같습니다. 아이디어는 어떻게 얻으셨는지 궁금하네요. 비슷하게 접근해서 푸셨던 문제나 경험이 있으실까요?
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글세요.. 굳이 따지자면 제가 있는 회사에 내부 테스트가 있는데 스타일이 비슷한 문제인 것 같긴 합니다..
parkhojeong
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parkhojeong
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복잡도 표기 공란과 이번 주와 관계없는 커밋 로그들은 정리 부탁드립니다.
| #TC: O() | ||
| #SC: O() |
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공란이라 요건 지우거나 표기 부탁드립니다.
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복잡도 계산이 어려워 비워놨는데, 지우는 것이 좋겠네요.
커밋 로그도 정리했습니다.
감사합니다.
| for l in range(min_len, max_len + 1): | ||
| if len(cur) < l: | ||
| return False |
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min_len~max_len 범위라 존재하지 않는 len도 탐색하네요.
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여기서 min, max 가 별로네요. 저격되는 테스트 케이스가 만들어질 수도 있을 로직이네요.
수정했습니다.
감사합니다.
![dalestudy[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/1067270?s=60&v=4){kind=small}
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Greedy, Dynamic Programming
- 설명: 주가의 최솟값을 추적하며 최대 이익을 계산하는 방식으로, 한 번의 순회로 최적해를 구하는 그리디 패턴에 해당합니다. DP의 최솟값 상태를 이용한 최적해 결정으로도 간주될 수 있습니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(N) | O(n) | ✅ |
| Space | O(1) | O(1) | ✅ |
피드백: 최소값과 최대 이익을 변수로 추적해 한 번의 스캔으로 해결함. 추가 데이터 구조 없이도 된다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Hash Map / Hash Set, Sorting
- 설명: 글자들을 정렬한 문자열을 키로 해시맵에 그룹화하는 방식으로 패턴은 해시 맵과 정렬을 활용한 그룹화이다. 문자열 집합을 키로 묶는 전형적인 해시 기반 그리드/그룹화 문제이다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(N * LlogL) | O(n * k log k) | ❌ |
| Space | O(N * L) | O(n * k) | ❌ |
피드백: 각 문자열의 길이 k에 대해 정렬 비용이 필요하지만, 총 n개 문자열에 대해 합리적이다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Trie, Hash Map / Hash Set
- 설명: 트라이 입력 문자열의 각 문자로 노드를 따라가며 삽입·검색을 수행하는 구조로, 접두어 검색도 가능하게 한다. 해시 맵 형태의 자식 노드 저장으로 동적 트라이를 구현한 패턴이다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(m) |
| Space | O(alphabet_size * m) |
피드백: 각 트라이 노드는 해시맵으로 자식 노드를 관리하며, 단어 길이 m에 비례한 시간과 공간이 필요하다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Backtracking, Dynamic Programming, Hash Map / Hash Set
- 설명: 코드는 재귀적 백트래킹으로 가능한 단어 조합을 탐색합니다. 단어 길이 집합과 사전에 기반한 탐색으로 중복 서브문제 재방문을 방지하기 위해 방문 집합을 사용하여 가지치기를 수행합니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n * w) |
| Space | O(n) |
피드백: 단어 길이 구간을 기반으로 재귀 탐색과 방문 기록으로 중복 계산을 피한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
| # SC: O(L * N) | ||
| class TrieNode: | ||
| def __init__(self): | ||
| self.next = {} |
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요건 타입 힌트를 명확하게 지정해주면 더 좋을 거 같습니다.
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