[ICE0208] WEEK 05 Solutions#2774
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📊 ICE0208 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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전체적으로 따로 코멘트를 달 게 없다고 느낄 정도로 잘 쓰여진 코드네요. 깔끔하고 주석도 설명이 잘 되어있어서 이해하기 좋았습니다. 수고 많으셨습니다!! |
![dalestudy[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/1067270?s=60&v=4){kind=small}
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Greedy
- 설명: 주가의 최소값으로 매수하고 현재 시점의 이익을 비교하며 가장 큰 이익을 선택하는 단순한 한 방향 탐욕적 접근이다. 별도의 보조 데이터 구조 없이 순회하는 O(n) 방식으로 최적 해를 구한다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(n) | O(n) | ✅ |
| Space | O(1) | O(1) | ✅ |
피드백: 최저가와 누적 이익을 유지하며 한 번의 순회로 최댓값을 구한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Two Pointers, Greedy, Dynamic Programming, Hash Map / Hash Set, Divide and Conquer, Binary Search, Monotonic Stack, Heap / Priority Queue, BFS, DFS, Backtracking, Union Find, Trie, Bit Manipulation, Sliding Window, Fast & Slow Pointers, DFS, Greedy, Dynamic Programming
- 설명: 문자열 인코딩/디코딩은 문자열의 길이와 구분자를 이용해 데이터를 직렬화하는 방식이다. 인코딩은 간단한 선형 순회로 길이와 문자열을 결합하고, 디코딩은 구분자를 따라 길이를 읽고 해당 길이의 문자열을 추출한다. 전형적으로 순차 탐색과 문자열 파싱의 패턴이다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.
풀이 1: Solution.encode — Time: O(n) / Space: O(n)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(n) |
피드백: 모든 문자열 길이의 합 n에 비례하는 시간과 공간 복잡도이다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
풀이 2: Solution.decode — Time: O(n) / Space: O(n)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(n) |
피드백: 인코딩 포맷에 맞춰 순차적으로 파싱해 복원한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Hash Map / Hash Set, Two Pointers, Greedy, Dynamic Programming, Divide and Conquer, Backtracking, Sliding Window, Binary Search, Stack / Priority Queue, Trie, Bit Manipulation, Union Find, BFS, DFS, Monotonic Stack, Heap / Priority Queue
- 설명: 주어진 코드는 해시맵으로 키(문자빈도 배열)를 매핑해 애너그램끼리 그룹화한다. 각 단어의 문자 빈도 계산은 고유 키를 만들고, 같은 키를 가진 단어를 같은 그룹으로 모으는 방식이다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(S) | O(n * k) | ❌ |
| Space | O(n) | O(n * k) | ❌ |
피드백: 모든 문자열을 한 번씩 처리하고 빈도 배열을 키로 사용한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Trie, Hash Map / Hash Set
- 설명: 주어진 코드는 Trie(접두어 트리) 구조를 구현하여 단어 삽입, 검색, 접두사 검색을 수행합니다. 자식 노드를 사전으로 관리하고, 각 노드에 단어 종료 여부를 표시하는 전형적인 Trie 패턴입니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
ℹ️ 이 파일에는 3가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.
풀이 1: Trie.insert — Time: O(m) / Space: O(m)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(m) |
| Space | O(m) |
피드백: 새 단어를 추가할 때 길이 m에 비례하는 시간과 공간을 사용한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
풀이 2: Trie.search — Time: O(m) / Space: O(1)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(m) |
| Space | O(1) |
피드백: 경로 탐색과 끝 단어 여부 확인으로 판단한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
풀이 3: Trie.startsWith — Time: O(m) / Space: O(1)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(m) |
| Space | O(1) |
피드백: 접두사 여부는 경로 존재 여부로 충분하다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Dynamic Programming, Hash Map / Hash Set, Backtracking
- 설명: 단어 조합 여부를 재귀적으로 탐색하고, 사전 단어를 해시셋으로 빠르게 확인하며, 중간 결과를 캐시로 저장해 중복 탐색을 줄이는 패턴이 사용됩니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n^2) |
| Space | O(n) |
피드백: 동일 부분문제 재사용으로 중복 계산을 제거한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
| from typing import List | ||
|
|
||
|
|
||
| class Solution: |
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어떤 문제는 자바로 푸시고, 어떤 문제는 파이썬으로 푸셨네요. 같이 연습을 하시는 이유가 따로 있나요??
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원래 알고리즘 문제 풀이는 파이썬으로만 했는데, 최근 스프링 백엔드 쪽을 공부하고 있어서 자바와 좀 더 친해지고자 이번 알고리즘 문제는 자바로 풀고 있습니다...만! 이번 주는 시간이 없어 벼락치기로 문제를 풀다 보니 어쩔 수 없이 파이썬으로 빠르게 풀고 제출했습니다. ㅎㅎ
| @@ -0,0 +1,49 @@ | |||
| from typing import List | |||
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파이썬 3.9+ 부터는 선언을 안해도 list[str]을 쓸 수 있다고 합니다!
| /** | ||
| * 오늘 주식을 판매한다고 가정하면, | ||
| * 이전 날짜 중 가장 낮은 가격에 구매했을 때 최대 이익을 얻을 수 있다. | ||
| * 배열을 순회하면서 최저 가격과 최대 이익을 계속 갱신한다. | ||
| * | ||
| * 시간 복잡도: O(n) | ||
| * 공간 복잡도: O(1) |
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주석도 설명이 아주 잘되어있고, 코드도 정말 깔끔하네요. 수고하셨습니다!!
| String key = Arrays.toString(frequency); | ||
|
|
||
| // 같은 키를 가진 문자열을 동일한 그룹에 추가한다. | ||
| groups.computeIfAbsent(key, ignored -> new ArrayList<>()) |
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@njngwn 꼼꼼한 코드리뷰 감사합니다 |
dahyeong-yun
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dahyeong-yun
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자바 코드, 파이썬 코드가 같이 있어서 비교해서 보기 좋았습니다. 주석도 적절히 있고 코드 개행도 신경써서 나눠주셔서 보기 편했네요. 잘 보고 갑니다 👍🏼
| int[] frequency = new int[26]; | ||
|
|
||
| // 알파벳별 등장 횟수를 계산한다. | ||
| for (int i = 0; i < word.length(); i++) { |
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저는 문자열 정렬로 해결 했는데, 빈도 배열이면 시간복잡도 상 더 유리하겠네요!
| def wordBreak(self, s: str, wordDict: List[str]) -> bool: | ||
| word_set = set(wordDict) | ||
|
|
||
| @cache |
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굉장히 편리한 기능이네요. 중복이 바로 처리 되네요 👍🏼
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맞아요! 메모이제이션을 자동으로 처리해줘서 알고리즘 문제 풀이할 때 유용하더라고요
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