🏷️ 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

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.

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🏷️ 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

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

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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🏷️ 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

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

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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🏷️ 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

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.

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🏷️ 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

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

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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dp로 구현해주셨네요. 코드 조금 수정하면 공간 복잡도를 더 줄일 수 있을 것 같아요!👍

hashSet 사용해서 효율적으로 잘 구현해주셨네요. 코드에 시간/공간 복잡도도 적어주시면 좋을 것 같습니다!

우선순위 큐 사용해서 풀이해주셨네요. 파이썬 사용하는데 자바 문법도 확인할 수 있어서 좋았습니다👍