[sonshn] WEEK 04 Solutions

[sonshn]

답안 제출 문제

• Merge Two Sorted Lists #224
• Maximum Depth of Binary Tree #227

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]

📊 sonshn 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
maximum-depth-of-binary-tree	Easy	✅ 의도한 유형
merge-two-sorted-lists	Easy	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 9 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (2문제 중 2문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Array	■□□□□□□	2 / 10 (Easy 2)
Binary	■□□□□□□	1 / 5 (Easy 1)
String	■□□□□□□	2 / 10 (Easy 2)
Dynamic Programming	■□□□□□□	2 / 11 (Easy 1, Medium 1)
Graph	■□□□□□□	1 / 8 (Medium 1)
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

---

🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	2,323	254	2,577	$0.000218
2	943	74	1,017	$0.000077
합계	3,266	328	3,594	$0.000295

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming
• 설명: 이 코드는 각 단계의 경우의 수를 이전 두 값의 합으로 계산하는 피보나치형 점화식 DP로 풀이합니다. 배열을 이용한 상태 저장과 반복을 통한 계산으로 문제를 해결합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 초기 예외 처리와 DP 배열 사용으로 각 n에 대해 한 번씩 계산한다. 연산은 선형적이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Bit Manipulation
• 설명: 정수의 이진 표현에서 1의 개수를 세는 연산으로, 비트 단위 연산과 시프트를 이용한 패턴이다. n & 1으로 최하위 비트를 확인하고 오른쪽으로 이동시키는 방식이 핵심이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(1)	O(k)	❌
Space	O(1)	O(1)	✅

피드백: 비트 시프트를 통해 1의 개수를 누적한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search, Monotonic Stack, Hash Map / Hash Set, Greedy, Divide and Conquer, Dynamic Programming, Two Pointers, Sliding Window, Fast & Slow Pointers, BFS, DFS, Backtracking, Union Find, Trie, Bit Manipulation
• 설명: 주어진 코드는 문자열을 문자 배열로 변환 후 정렬해서 비교하는 방식으로, 요소 간의 순서를 무시한 동등성 판단을 다룬다. 정렬 자체가 핵심 연산이며, 이를 통해 두 문자열의 구성 문자가 동일한지 확인하는 패턴이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(nlogn)	O(n log n + m log m)	❌
Space	O(n)	O(n + m)	❌

피드백: 정렬 기반으로 동등 여부를 판단한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Greedy
• 설명: 두 포인터(left, right)를 양 끝에서 시작해 문자 비교 전 특수문자 제거 및 소문자 비교를 진행하는 패턴으로, 한 번의 순회로 조건 검사와 종료를 수행합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 공백/기호 제거 및 소문자 비교를 수행한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[parkhojeong]

수고하셨습니다.

PR 설명에 언급하신 4주차 문제 외에 다른 풀이도 file changed에 포함되어 있는 것 같습니다. 정리 부탁드리곘습니다.

[parkhojeong]

재귀로 푸셨군요. 엄청 간결하고 직관적이어서 좋은 거 같습니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Depth-First Search, Breadth-First Search, Binary Search
• 설명: 코드는 재귀적으로 트리의 깊이를 구하는 DFS와 반복적으로 레벨 단위로 트리를 순회하는 BFS를 모두 포함합니다. 두 방식 모두 트리의 높이나 노드 수를 이용한 탐색 패턴에 해당합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Solution.maxDepth — Time: ✅ O(n) → O(n) / Space: ❌ O(h) → O(n)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n)	O(n)	✅
Space	O(h)	O(n)	❌

피드백: 트리 각 노드를 한 번씩 방문하므로 시간 복잡도는 노드 수에 선형적입니다. 재귀 호출 깊이는 트리의 최대 높이에 의해 공간이 결정됩니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: Solution.maxDepth — Time: ✅ O(n) → O(n) / Space: ✅ O(n) → O(n)

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

피드백: 모든 노드를 한 번씩 방문하고 큐를 사용하여 레벨을 구분합니다. 최악의 경우 큐에 많은 노드가 남아 있을 수 있습니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Divide and Conquer, Two Pointers
• 설명: 두 정렬 리스트를 재귀적으로 병합하는 방식은 문제를 반으로 나눠 해결하는 듯한 Divide and Conquer 성격과, 각 단계에서 작은 문제의 해를 연결해 전체를 구성하는 특징이 있습니다. 또한 두 리스트를 한 방향으로 비교하며 포인터를 이동시키는 양방향 탐색의 연속 처리로 Two Pointers 패턴도 적용됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n + m)	O(n + m)	✅
Space	O(n + m)	O(n + m)	✅

피드백: 재귀 호출 스택으로 인해 추가 공간이 필요하지만 각 재귀 호출마다 상위 노드 하나씩 차지합니다. 합병 자체는 선형 시간에 수행됩니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[sonshn]

수고하셨습니다.

PR 설명에 언급하신 4주차 문제 외에 다른 풀이도 file changed에 포함되어 있는 것 같습니다. 정리 부탁드리곘습니다.

@parkhojeong fork한 저장소에서 fork 동기화 작업 진행해서 이번 주차에 해당하는 file 들만 이력에 반영되도록 했습니다.