[xeulbn] WEEK 01 solutions

[xeulbn]

답안 제출 문제

• Contains Duplicate #217
• Two Sum #219
• Top K Frequent Elements #237
• Longest Consecutive Sequence #240
• House Robber #264

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]

📊 xeulbn 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
contains-duplicate	Easy	✅ 의도한 유형
house-robber	Medium	✅ 의도한 유형
longest-consecutive-sequence	Medium	✅ 의도한 유형
top-k-frequent-elements	Medium	✅ 의도한 유형
two-sum	Easy	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 0 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (5문제 중 5문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	□□□□□□□	0 / 10 ← 아직 시작 안 함
Binary	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함
Dynamic Programming	□□□□□□□	0 / 11 ← 아직 시작 안 함
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
String	□□□□□□□	0 / 10 ← 아직 시작 안 함
Tree	□□□□□□□	0 / 14 ← 아직 시작 안 함
Heap	□□□□□□□	0 / 3 ← 아직 시작 안 함

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🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-4.1-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	1,697	170	1,867	$0.000238

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set
• 설명: 이 코드는 중복 체크를 위해 HashSet을 사용하여 각 원소의 존재 여부를 빠르게 확인하는 방식으로 구현되어 있습니다. 따라서 해시 자료구조를 활용한 패턴에 속합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 집합에 원소를 하나씩 넣으며 이미 존재하는지 검사하는 방식으로, 시간 복잡도는 원소 개수만큼의 반복으로 O(n)이다. 공간은 최악의 경우 모든 원소를 저장하므로 O(n).

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming
• 설명: 이 코드는 이전 계산 결과를 저장하며 최적의 선택을 하는 DP(동적 프로그래밍) 패턴을 사용하여 최대 금액을 계산합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 한 번의 반복으로 각 위치별 최적값을 계산하며, 배열 크기만큼 반복한다. 공간은 DP 배열 크기와 같다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Union Find
• 설명: 이 코드는 HashSet을 이용해 연속된 수를 찾고, 연속 구간의 길이를 계산하는 방식으로, 해시 자료구조 활용과 연속 구간 병합을 통해 최장 연속 수를 찾는 패턴입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 집합에 원소를 넣고, 각 원소에 대해 연속된 수를 확장하는 방식으로, 모든 원소를 최대 한 번씩만 검사한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Heap / Priority Queue
• 설명: 이 코드는 각 숫자의 빈도수를 Hash Map으로 저장하고, 우선순위 큐를 이용해 상위 k개를 찾는 방식으로 구성되어 있습니다. Hash Map은 빈도수 계산에, Priority Queue는 정렬 및 선택에 사용됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n log k)
Space	O(n)

피드백: 모든 원소를 세고, 우선순위 큐를 통해 k개를 유지하는 방식으로, 시간 복잡도는 O(n log k)이다. 공간은 맵과 큐를 합쳐 O(n).

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set
• 설명: 이 코드는 해시맵을 이용해 각 숫자의 인덱스를 저장하고, 필요한 값이 존재하는지 빠르게 조회하여 두 수의 합이 target이 되는 경우를 찾는다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 각 원소를 한 번씩 검사하며, 필요 원소를 해시맵에서 찾는다. 시간과 공간 모두 선형이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!