[okyungjin] WEEK 04 Solutions#2743
Conversation
📊 okyungjin 님의 학습 현황이번 주 제출 문제
누적 학습 요약
문제 풀이 현황
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@DaleStudy 개선 제안: 더 나은 변수 네이밍과 주석 정리로 가독성을 높일 수 있습니다. 는 어떤 방식을 말하는건지 제안해주라
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| # 값을 비교해서 작은 값을 next 노드에 추가한다. | ||
| if list1.val <= list2.val: | ||
| node.next = ListNode(list1.val) |
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이 부분에서 ListNode(list1.val)로 매번 새 노드를 생성하시는데, 기존 노드를 그대로 연결(node.next = list1)하면 새 노드를 안 만들어도 돼서 공간 복잡도를 O(1)로 줄일 수 있을 것 같아요. 저는 그렇게 풀었는데 참고하시라고 남깁니다! 전체 로직은 깔끔하게 잘 읽혔어요 👍
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@chapse57 코멘트 감사합니다! 풀이를 2가지로 작성했는데 이 부분 언급해주신게 맞을까요?
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@DaleStudy 시간 복잡도랑 공간 복잡도 어떻게 계산했어? 과정 알려줘
| max_depth = 1 | ||
| queue = [(root, 1)] | ||
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| while queue: | ||
| node, cur_depth = queue.pop() | ||
| max_depth = max(cur_depth, max_depth) | ||
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현재 구현은 LIFO 방식으로 동작하므로, 변수 이름도 queue보다 stack이 자연스러울 것 같습니다!
반대로 FIFO 방식의 큐로 구현한다면 노드가 깊이 순서대로 처리되므로, max()를 사용하지 않고 max_depth = cur_depth로 갱신하는 것만으로도 충분할 것 같습니다.
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DFS를 시작하기 전에 단어의 길이가 보드 전체 칸 수보다 긴지 확인하면, 경로를 만들 수 없는 입력을 탐색 전에 바로 제외할 수 있을 것 같습니다!
![dalestudy[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/1067270?s=60&v=4){kind=small}
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Dynamic Programming
- 설명: 금액(amount)을 만들기 위한 최소 동전 수를 DP 배열로 관리하며, 각 금액에 대해 모든 동전을 사용해 최적 값을 갱신하는 전형적인 동적계획(Dynamic Programming) 풀이이다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(A * C) | O(A * C) | ✅ |
| Space | O(A) | O(A) | ✅ |
피드백: 금액별로 모든 동전을 시도해 최소값을 갱신하는 DP 풀이로 문제의 조건에 맞는 최단 동전 수를 구한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Binary Search
- 설명: 정렬된 배열이 회전되었을 때 최소값을 찾기 위해 중간값과 양 끝 값을 비교해 탐색 범위를 반으로 줄이는 이진 탐색 패턴을 사용한다. 시간 복잡도 O(log n)으로 풀이한다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(log n) | O(log n) | ✅ |
| Space | O(1) | O(1) | ✅ |
피드백: 정렬된 배열이 회전되었을 때 중간값과 끝 값을 비교해 탐색 범위를 절단한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Depth-First Search, Binary Search
- 설명: 주어진 코드는 스택을 이용한 깊이 우선 탐색(DFS)으로 트리를 순회하며 최대 깊이를 계산한다. 재귀 대신 명시적 스택으로 노드를 방문해 깊이를 추적하는 패턴이다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(N) | O(n) | ✅ |
| Space | O(N) | O(h) | ❌ |
피드백: 스택을 사용해 각 노드의 깊이를 관리하여 전체 트리를 탐색한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Two Pointers, Monotonic Stack, Hash Map / Hash Set
- 설명: 두 정렬 리스트를 순차적으로 비교하며 작은 값을 연결하는 방식으로 문제를 풀이한다. 포인터를 두 개 사용해 서로의 노드를 탐색하는 전형적인 Two Pointers 패턴이다. 또한 더미 노드를 활용해 구현을 간단하게 만드는 점은 구현 기법에 해당한다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(n + m) | O(n + m) | ✅ |
| Space | O(1) | O(1) | ✅ |
피드백: 둘 다 선형 시간복잡도로 병합하며, 메모리 사용은 노드 재사용 여부에 따라 달라진다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Depth-First Search, Backtracking, Hash Map / Hash Set
- 설명: DFS를 이용한 탐색과 백트래킹으로 각 문자 매칭 시 분기점을 따라 보드를 탐색한다. 중복 방문 방지를 위해 방문 표를 사용하거나 문자열 대체로 백트래킹을 구현한다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(m * n * 4^L) | O(m * 4^L) | ❌ |
| Space | O(L) | O(L) | ✅ |
피드백: SolutionA는 방문 배열을 사용하고, Solution은 보드를 직접 마킹해 공간을 절약한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
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