[hellojoyworldz] WEEK 01 solutions#2663
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📊 hellojoyworldz 님의 학습 현황이번 주 제출 문제
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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: Hash Map / Hash Set, Greedy
- 설명: 집합(set)을 이용해 중복 여부를 빠르게 확인하는 방식으로 해시 맵/해시 셋 패턴에 해당하며, 추가적인 탐색 없이 중복 여부를 한 번에 판단하는 간단한 해결책이다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.
풀이 1: Solution.containsDuplicate — Time: O(n) / Space: O(n)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(n) |
피드백: 집합을 이용해 각 원소를 한 번씩 확인하면서 중복 여부를 확인한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
풀이 2: containsDuplicate_alternative — Time: O(n log n) / Space: O(1)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n log n) |
| Space | O(1) |
피드백: 정렬으로 중복 여부를 판단하므로 시간 복잡도가 증가한다.
개선 제안: 현재 구현이 더 효율적이므로 대안 필요 없음.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Dynamic Programming, Greedy
- 설명: 이 코드는 인접한 집을 건너뛰며 최대 이익을 구하는 DP 점화식을 간단한 두 변수로 최적화한 방식이다. 각 위치의 최댓값을 이전 두 상태로 업데이트하는 슬라이딩 DP 패턴이 포함된다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(1) |
피드백: 피보나치형 DP를 with two variables로 구현해 공간을 최소화했다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Dynamic Programming, Sorting
- 설명: 주어진 코드는 중복 제거 후 정렬으로 연속 증가 구간의 길이를 측정한다. 정렬과 연속 구간의 비교로 끝점까지의 길이를 누적하는 패턴이 핵심으로 보인다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.
풀이 1: Solution.longestConsecutive — Time: O(n log n) / Space: O(n)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n log n) |
| Space | O(n) |
피드백: 정렬이 주된 시간 복잡도이며, 중복 제거로 불필요한 비교를 줄인다.
개선 제안: 현재 구현이 명확하고 합리적이다.
풀이 2: longestConsecutive_optimized — Time: O(n) / Space: O(n)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(n) |
피드백: 해시셋을 이용하면 최악의 경우 O(n) 시간에 근접한 성능을 낼 수 있다.
개선 제안: 고려해볼 만한 개선 방향: 해시 기반 구현으로 시간 복잡도 개선 가능.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Hash Map / Hash Set, Greedy
- 설명: Counter를 사용해 각 원소의 빈도수를 세고, 가장 많이 등장한 k개를 반환한다. 해시 맵 기반 빈도 계산과 빈도 높은 원소 선별로 구성된 간단한 패턴이다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n log n) |
| Space | O(n) |
피드백: 내장 자료구조를 활용해 구현이 간단하고 명확하다.
개선 제안: 현재 구현이 적합해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Brute Force, Two Pointers
- 설명: 이 코드는 모든 쌍을 탐색하는 이중 루프로 두 원소의 합이 타깃이 되는지를 확인하는 전형적인 브루트 포스 패턴입니다. 다만 Two Pointers로 간주되려면 정렬 후 양 끝 포인터를 이동하는 방식이 필요합니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n^2) |
| Space | O(1) |
피드백: 비효율적이므로 해시맵을 사용한 선형 시간 풀이가 일반적이다.
개선 제안: 고려해볼 만한 대안: 해시맵을 이용한 O(n) 풀이로 개선.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
seueooo
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Jun 27, 2026
Comment on lines
+7
to
+17
| class Solution: | ||
| def rob(self, nums: List[int]) -> int: | ||
| prev1 = 0 | ||
| prev2 = 0 | ||
|
|
||
| for num in nums: | ||
| current = max(prev1, prev2 + num) | ||
| prev2 = prev1 | ||
| prev1 = current | ||
|
|
||
| return prev1 |
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dp 점화식을 변수로 두니까 공간복잡도가 많이 줄어드네요👍
Comment on lines
+7
to
+16
| class Solution: | ||
| def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]: | ||
| for first_index, first_num in enumerate(nums): | ||
| for second_index, second_num in enumerate(nums): | ||
| if first_index == second_index: | ||
| continue | ||
| if first_num + second_num == target: | ||
| return [first_index, second_index] | ||
|
|
||
| return [] |
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for문 중첩으로 시간복잡도가 높은데, 해시맵으로 개선하는 것도 좋을 것 같아요👍
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