[sangbeenmoon] WEEK 01 solutions#2667
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📊 sangbeenmoon 님의 학습 현황이번 주 제출 문제
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문제 풀이 현황
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Dynamic Programming
- 설명: 각 집의 최댓값을 누적 비교해 선택 여부를 결정하는 최적 부분구조와 중복계산 제거를 통해 최댓값을 구하는 DP 패턴의 전형적 예시입니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.
풀이 1: Solution.rob — Time: ✅ O(n) → O(n) / Space: ✅ O(n) → O(n)
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(n) | O(n) | ✅ |
| Space | O(n) | O(n) | ✅ |
피드백: 두 가지 경우를 비교하며 현재 위치를 포함하는지 여부에 따라 최댓값을 갱신한다. 배열 크기에 따라 선형 시간 복잡도와 선형 공간 복잡도가 나타난다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
풀이 2: Solution.rob — Time: O(n) / Space: O(n)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(n) |
피드백: 초기화와 루프 흐름이 명확하며 같은 DP 아이디어를 사용하지만 배열 크기와 반환 부분에서 차이가 있다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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@sangbeenmoon 공간 복잡도를 O(1)로 최적화할 수 있는 풀이도 있는 것 같습니다!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Hash Map / Hash Set, Binary Search, Greedy
- 설명: 이 코드는 해시 셋으로 방문 여부를 빠르게 확인하고, 시작점(이전 수가 없는 수)에서 연속 구간의 길이를 확장하는 방식으로 최댓값을 찾는다. 일반적으로 해시 맵/셋과 그리디성 시작점에서의 확장 아이디어를 활용한다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.
풀이 1: Solution.longestConsecutive — Time: ✅ O(n) → O(n) / Space: ✅ O(n) → O(n)
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(n) | O(n) | ✅ |
| Space | O(n) | O(n) | ✅ |
피드백: 중복 제거를 통해 각 원소에 대해 한 번씩만 확장 탐색한다. 해시셋으로 조회가 빠르다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
풀이 2: Solution.longestConsecutive — Time: O(n) / Space: O(n)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(n) |
피드백: 시작점만 확장하는 방식으로 중복 탐색을 피한다. 시간 복잡도는 최상으로 유지된다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Hash Map / Hash Set, Sorting
- 설명: 빈도수를 해시 맵으로 세고, 이를 내림차순으로 정렬한 뒤 상위 k개를 뽑는 방식으로 문제를 풀이한다. 해시 맵과 정렬 패턴이 핵심이다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.
풀이 1: Solution.topKFrequent — Time: ✅ O(nlogn) → O(n log n) / Space: ✅ O(n) → O(n)
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(nlogn) | O(n log n) | ✅ |
| Space | O(n) | O(n) | ✅ |
피드백: 해시 맵으로 빈도수를 수집하고, 정렬으로 상위 k개를 얻는다. 구현이 명확하지만 정렬은 비용이 더해진다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
풀이 2: Solution.topKFrequent — Time: O(n log n) / Space: O(n)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n log n) |
| Space | O(n) |
피드백: 정렬 기반 방법으로 간결하지만 최악의 경우 비용이 큼.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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@sangbeenmoon 공간 복잡도를 O(1)로 최적화할 수 있는 풀이도 있는 것 같습니다!
| for i in range(2, len(nums)): | ||
| dp[i] = max(dp[i-1], dp[i-2] + nums[i]) | ||
|
|
||
| return max(dp) |
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솔루션이 2개 있는데 마지막 라인만 다르네요. 혹시 max로 값을 추출하신 이유가 있을까요?
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문제에 시간 복잡도 n log n보다 낮게 풀어보라는 코멘트가 있던 것 같아요! 시간 복잡도 최적화 고민해보시면 좋을 것 같습니다.
이미 아실 수도 있지만, 파이썬 collections 모듈에서 Counter를 제공하고 있어서 숫자 갯수 셀때 사용하시면 편리합니다.
https://wikidocs.net/233689
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