[njngwn] WEEK 01 solutions#2649
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📊 njngwn 님의 학습 현황이번 주 제출 문제
누적 학습 요약
문제 풀이 현황
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![dalestudy[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/1067270?s=60&v=4){kind=small}
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Binary Search, Two Pointers
- 설명: 정렬을 이용해 인접한 중복을 확인하는 방식으로, 인접 비교를 통해 중복 여부를 판단한다. 두 포인터처럼 연속 원소를 비교하는 흐름이 핵심이다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
ℹ️ 이 파일에는 3가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.
풀이 1: Solution.containsDuplicate — Time: ✅ O(nlogn) → O(n log n) / Space: ✅ O(1) → O(1)
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(nlogn) | O(n log n) | ✅ |
| Space | O(1) | O(1) | ✅ |
풀이 2: unknown — Time: ? / Space: ?
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | ? |
| Space | ? |
풀이 3: unknown — Time: ? / Space: ?
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | ? |
| Space | ? |
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Dynamic Programming, Greedy
- 설명: 코드는 각 집의 금액을 스킵하며 최대 이익을 누적해 최댓값을 구하는 전형적인 DP 방식이다. 연속된 두 지점의 상태를 비교해 최적해를 갱신하는 점에서 DP의 공식을 따른다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Sorting
- 설명: 코드에서 nums를 정렬하고 중복 제거 후 연속된 수의 길이를 스캔하여 최댓값을 구하므로 정렬 기반의 접근으로 분류됩니다. 패턴 목록에 정확히 매칭되는 항목은 'Sorting'이지만 목록에 있지 않으면 빈 배열이 될 수 있습니다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Hash Map / Hash Set, Bucket / Counting Sort, Greedy
- 설명: 두 솔루션 모두 원소의 빈도수를 해시 맵으로 세고(해시 맵), Solution 2에서는 카운트별 버킷 배열을 만들어 빈도에 따른 분류를 수행한다. 이를 통해 Top-K를 얻는 방식은 해시 맵 + 버킷 정렬의 아이디어에 해당한다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Sort
- 설명: 배열 정렬 후 인접한 중복 여부를 확인하는 방식으로, 직접적인 패턴 목록에는 없지만 배열 정렬을 이용한 중복 탐지는 흔한 기법이다. 이 코드에선 정렬 후 인접 비교로 중복 여부를 판단한다.
namuuCY
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Jun 27, 2026
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+1
to
+11
| class Solution: | ||
| # Time Complexity: O(nlogn), n: len(nums) | ||
| # Space Complexity: O(1) | ||
| def containsDuplicate(self, nums: List[int]) -> bool: | ||
| nums.sort() # O(nlogn) | ||
|
|
||
| for i in range(len(nums)): | ||
| if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]: | ||
| return True | ||
|
|
||
| return False |
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안녕하세요!
공통적으로 같이 푼 문제들부터 순서대로 리뷰를 드리겠습니다!
저는 다른 방식으로 풀었는데, 이 방식으로 정렬 후 인접 숫자끼리 같을 경우를 따져도 되겠다는 생각이 듭니다.
제 방식은 정렬없이 각 숫자를 순회하면서 set에 있는지 확인한 후 없으면 set에 집어넣고 있으면 true를 반환하는 식으로 풀이했습니다.
이러면 시간복잡도 O(n), 공간복잡도 O(n)이 나오는데
njngwn님의 풀이와 이렇게 비교해보니 trade-off가 명확한것 같네요
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Author
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시간복잡도를 고려했을 때, set을 이용한 것도 좋은 방법이네요! 감사합니다!
|
|
||
| nums = sorted(set(nums)) # O(nlogn) | ||
| longest = 1 | ||
| length = 1 |
Contributor
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length 보다 좀 더 명확하게 변수명을 설정하는건 어떨까요?
Comment on lines
+9
to
+14
| counter = {} | ||
| for num in nums: | ||
| counter[num] = counter.get(num, 0) + 1 | ||
| sorted_nums = sorted(counter, key=lambda num: counter[num]) | ||
|
|
||
| return sorted_nums[-k:] |
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dict의 value순 정렬하고, k개 뽑을때 파이썬 문법을 사용해서 깔끔하게 잘 마무리하신것 같습니다!
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