[njngwn] WEEK 05 Solutions

[njngwn]

답안 제출 문제

• Best Time to Buy And Sell Stock #221
• Group Anagrams #236
• Encode and Decode Strings #238
• Implement Trie Prefix Tree #256
• Word Break #271

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]

📊 njngwn 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
best-time-to-buy-and-sell-stock	Easy	✅ 의도한 유형
climbing-stairs	Easy	✅ 의도한 유형
encode-and-decode-strings	Medium	✅ 의도한 유형
group-anagrams	Medium	✅ 의도한 유형
valid-anagram	Easy	✅ 의도한 유형
word-break	Medium	⚠️ 유형 불일치

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 7 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 83% (6문제 중 5문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Array	■□□□□□□	2 / 10 (Easy 2)
Dynamic Programming	■□□□□□□	2 / 11 (Easy 1, Medium 1)
Graph	■□□□□□□	1 / 8 (Medium 1)
String	■□□□□□□	1 / 10 (Easy 1)
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
Tree	□□□□□□□	0 / 14 ← 아직 시작 안 함

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🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	1,222	201	1,423	$0.000142
2	1,594	224	1,818	$0.000169
3	1,907	270	2,177	$0.000203
합계	4,723	695	5,418	$0.000514

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Greedy, Two Pointers
• 설명: 최소값 추적과 현재 값과의 차이를 최대화하는 단일 패스 워크루프 구조로, 최적의 이익을 곱셈 없이 즉시 계산하는 그리디 패턴과 순방향 탐색의 조합이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 7가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Solution.maxProfit — Time: ✅ O(n) → O(n) / Space: ✅ O(1) → O(1)

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

피드백: 최대 이익은 현재 최소가 대비 차이를 비교해 갱신하고, 한 번의 for 루프로 전체 가격을 탐색한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: Solution.climbStairs — Time: O(n) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(1)

피드백: 상수 공간에 두 개의 이전 값을 저장하고 순회하며 계산한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 3: Solution.encode — Time: ✅ O(n) → O(n) / Space: O(1)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n)	O(n)	✅
Space	-	O(1)	-

피드백: 각 문자열마다 길이 접두사를 추가하는 방식으로 안전하게 구분한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 4: Solution.decode — Time: O(n) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(1)

피드백: 정확하게 파싱하여 문자열 리스트를 재구성한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 5: Solution.groupAnagrams — Time: ❌ O(n) → O(n * k log k) / Space: ❌ O(1) → O(n)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n)	O(n * k log k)	❌
Space	O(1)	O(n)	❌

피드백: 정렬 기반 키 생성으로 아나그램을 그룹화한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 6: Solution.isAnagram — Time: ❌ O(n) → O(n + m) / Space: O(1)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n)	O(n + m)	❌
Space	-	O(1)	-

피드백: Counter를 이용한 간단하고 직관적인 비교이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 7: Solution.wordBreak — Time: ❌ O(n) → O(n * average_word_length) / Space: ❌ O(1) → O(n)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n)	O(n * average_word_length)	❌
Space	O(1)	O(n)	❌

피드백: 메모이제이션으로 중복 서브 문제를 제거하며 탐색한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming
• 설명: 주어진 코드는 피보나치 계열로 n번째 값을 점화식으로 계산하고, bottom-up 방식의 DP를 활용하여 시간 복잡도 O(n), 공간 복잡도 O(1)로 풀이합니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Greedy, Hash Map / Hash Set, Two Pointers
• 설명: 문자열 인코딩/디코딩에서 각 문자열을 길이와 구분자 '#'로 구분해 저장하고, 이를 순차적으로 파싱하는 방식으로 진행됩니다. 인코딩은 순회로, 디코딩은 포인터를 이동하며 원하는 부분을 잘라내는 구조로 구성되어 있습니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Greedy
• 설명: 문자열을 정렬한 결과를 키로 삼아 그룹화하는 방식으로 해시맵에 분류하는 패턴이다. 각 단어를 정렬한 뒤 같은 정렬 문자열을 가진 원소를 모으는 전형적인 해시 맵 기반 그룹화이다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Counter / Multiset
• 설명: 두 문자열의 문자 빈도를 비교해 같은지 여부를 판단하는 방식으로, 해시 맵의 카운터를 이용한 비교 패턴에 해당합니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming, Backtracking
• 설명: 해당 코드는 재귀와 캐시를 이용해 부분 문자열로 전체를 구성 가능한지 탐색하며, 중복 호출을 제거하는 방식으로 문제를 다룹니다. 부분 문제를 해결해 재귀적으로 연결하고 결과를 저장하여 효율을 높이는 다이나믹 프로그래밍/백트래킹의 조합에 속합니다.

[sangbeenmoon]

고생하셨습니다!

cache , extend() 등의 라이브러리를 활용해서 간결하게 풀어내신 점이 인상적이네요! 👍