🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Greedy
• 설명: 해시맵으로 요소의 존재 여부를 확인하는 방식으로 중복 여부를 판단한다. 중복 여부 판단에 특화된 해시 맵 활용이 핵심이며, 추가적인 탐색이나 최적화 없이 간단한 카운팅으로 해결한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 모든 원소를 한 번씩 방문하고 해시맵에 저장하므로 시간과 공간 복잡도는 선형이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming
• 설명: 최대 부분 문제를 해결하며 앞의 두 값으로 현재 값을 결정하는 방식으로, 집을 건너뛰며 누적 합의 최댓값을 구하는 DP 패턴이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: dp 배열을 사용해 각 위치까지의 최적해를 계산한다. 간단하고 직관적이다.

개선 제안: 약간의 공간 최적화가 가능하나 현재 구조도 충분히 명확하다.

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Sorting
• 설명: 중복 제거를 위해 Set으로 해시를 사용하고, 정렬을 통해 연속 부분을 구분한 뒤 최대 길이를 찾는 방식으로 풀었다. 다만 문제에서 요구하는 패턴 목록 중 정확히 매칭되는 항목은 제한적이며, 정렬 기반의 순차 탐색이 핵심이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 중복 제거 및 정렬을 통해 연속 수의 길이를 찾는 방식이다. BST LCA와 무관한 문제 풀이처럼 보인다.

개선 제안: 정렬에 의존하므로 최악의 경우 n log n 시간 복잡도이다. 해시맵 기반의 선형 해결도 고려 가능하다.

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Sorting
• 설명: 해시맵으로 빈도를 세고, 빈도수에 따라 정렬한 뒤 상위 k개를 선택하는 방식으로 풀이되며, 해시 맵 이용과 정렬 기반 선택이 핵심 패턴이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 빈도 계산과 정렬으로 간단히 구현되었다. k가 작으면 효율적이지만 최악의 경우 정렬이 병목이 될 수 있다.

개선 제안: 힙(최대 혹은 최소) 구조를 사용하면 상위 k개를 O(n log k)로 얻을 수 있다.

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set
• 설명: 해시맵을 이용해 보유 여부를 빠르게 확인하는 방식으로, 한 번의 순회로 보완 값의 존재 여부를 검사한다. 따라서 시간 복잡도는 O(n)이며 공간 복잡도도 O(n)이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 해시맵으로 조회와 저장을 번갈아 수행해 최적의 선형 시간 해결이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!