[freemjstudio] WEEK 04 Solutions

[freemjstudio]

답안 제출 문제

• Merge Two Sorted Lists #224
• Maximum Depth of Binary Tree #227
• Coin Change
• Word Search
• Find Minimum in Rotated Sort

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]

📊 freemjstudio 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
coin-change	Medium	⚠️ 유형 불일치
find-minimum-in-rotated-sorted-array	Medium	✅ 의도한 유형
maximum-depth-of-binary-tree	Easy	✅ 의도한 유형
merge-two-sorted-lists	Easy	✅ 의도한 유형
word-search	Medium	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 8 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 80% (5문제 중 4문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Array	■■□□□□□	3 / 10 (Easy 2, Medium 1)
Binary	■□□□□□□	1 / 5 (Easy 1)
Dynamic Programming	■□□□□□□	2 / 11 (Medium 2)
String	■□□□□□□	1 / 10 (Easy 1)
Graph	□□□□□□□	0 / 8 ← 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	738	87	825	$0.000072
2	1,081	116	1,197	$0.000100
3	1,163	117	1,280	$0.000105
4	1,507	163	1,670	$0.000141
5	2,031	321	2,352	$0.000230
합계	6,520	804	7,324	$0.000648

[Chanz82]

4주차 고생 하셨습니다!!

[parkhojeong]

수고하셨습니다. 깔끔하게 풀어주셔서 읽기 좋았던 거 같습니다!

[parkhojeong]

가독성 좋게 잘 풀어주신 거 같습니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming, Hash Map / Hash Set
• 설명: 금액에 대해 최소 개수의 동전으로 구성하는 문제로, 상태를 dp[n]로 정의하고 점화식을 이용해 최솟값을 구하는 전형적인 DP 패턴이다. 해시 맵/세트는 사용 가능한 동전 목록 관리에 보조적으로 사용될 수 있다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(amount * U)
Space	O(amount)

피드백: usable_coins를 모아 두고 각 금액에 대해 이전 상태를 이용해 최소 개수를 갱신한다. amount의 크기와 사용 가능한 동전 수에 따라 시간 복잡도가 결정된다.

개선 제안: 고려해볼 만한 대안: 초기 금액이 큰 경우 BFS/동전 교환 문제의 표준 DP 방식으로 구현하면 직관적이며, 불필요한 루프를 줄여 상수 계수도 줄일 수 있습니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search
• 설명: 정렬된 배열이 회전되었을 때 최소값을 이분 탐색으로 찾는 문제로, 좌우를 반으로 나눠 조건에 따라 탐색 범위를 좁히는 이분 탐색 패턴이 사용됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(log n)
Space	O(1)

피드백: 정렬 상태의 일부 특성을 이용해 중앙값과 끝 값 비교로 범위를 절반으로 축소한다.

개선 제안: 현재 구현은 min_value 초기화가 상수로 잡혀 있지만, 일반적으로 nums[mid]와 nums[right] 비교를 통해 더 명확하게 구현 가능하며, 중복 원소 처리까지 고려하면 안전합니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Depth-First Search, Binary Search
• 설명: 자식 노드로 재귀적으로 탐색하며 트리의 깊이를 계산하는 방식으로 DFS 패턴에 해당합니다. 재귀를 통해 좌우 서브트리의 최대 깊이를 구하고 1을 더해 최댓값을 반환합니다. Binary Search는 트리 구조의 분할 탐색으로 간주될 수 있지만 주된 패턴은 DFS입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(h)

피드백: 자식 노드를 재귀적으로 탐색해 좌우 깊이의 최댓값에 +1을 더한다. 스택 깊이는 트리의 높이에 비례한다.

개선 제안: 꼭 재귀 대신 명시적 스택으로 구현해 시스템 스택 오버플로를 피하는 방법도 있음.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Merge Type (not in list), Linked List
• 설명: 두 개의 정렬된 연결 리스트를 순회하며 포인터 두 개로 작은 값을 차례로 연결 리스트에 붙이는 전형적인 Two Pointers 패턴이며, 연결 리스트를 다루는 방식이 포함되어 있습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n + m)
Space	O(1)

피드백: 두 포인터를 이용해 차례대로 노드를 연결 리스트에 붙이고 남은 노드를 뒤에 연결한다.

개선 제안: 재귀 방식으로도 구현 가능하나 스택 깊이가 커질 수 있어 현재의 반복 구현이 안정적이다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Depth-First Search, Backtracking
• 설명: 코드는 DFS로 인접한 글자를 탐색하며 방문 여부를 관리하고, 단어를 구성하는 모든 경로를 재귀적으로 시도하는 백트래킹 방식이 핵심입니다. 보드의 각 위치에서 시작해 조건에 맞는 경로를 찾으면 종료합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(N * 4^L)
Space	O(L)

피드백: 각 위치에서 인접한 4방향으로 DFS를 수행하면서 단어 길이에 맞춰 경로를 추적한다. 방문 추적이 필요하다.

개선 제안: 백트래킹 및 가지치기를 강화하고 중복 경로 탐색 방지 로직을 더 명확히 하면 성능이 개선될 수 있습니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!