[alphaorderly] WEEK 03 Solutions

[alphaorderly]

답안 제출 문제

• Valid Palindrome #220
• Number of 1 Bits #232
• Combination Sum #254
• Decode Ways #268
• Maximum Subarray #275

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]

📊 alphaorderly 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
combination-sum	Medium	⚠️ 유형 불일치
decode-ways	Medium	✅ 의도한 유형
maximum-subarray	Medium	✅ 의도한 유형
number-of-1-bits	Easy	⚠️ 유형 불일치
valid-palindrome	Easy	⚠️ 유형 불일치

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 10 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 40% (5문제 중 2문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	■■■□□□□	4 / 10 (Medium 2, Easy 2)
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Dynamic Programming	■□□□□□□	2 / 11 (Easy 1, Medium 1)
Graph	■□□□□□□	1 / 8 (Medium 1)
String	■□□□□□□	1 / 10 (Easy 1)
Tree	■□□□□□□	1 / 14 (Medium 1)
Binary	□□□□□□□	0 / 5 ← 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

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🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	2,190	238	2,428	$0.000205
2	2,185	243	2,428	$0.000206
3	2,186	269	2,455	$0.000217
합계	6,561	750	7,311	$0.000628

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Backtracking, Dynamic Programming
• 설명: 주석으로 보듯 최초 구현은 백트래킹으로 모든 조합을 탐색하는 방식이며, 두 번째 구현은 각 합에 대한 부분해를 저장하는 동적계획(DP) 접근으로 문제를 해결합니다. 두 가지 패턴이 혼합되어 코드에 반영되어 있습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Solution.combinationSum — Time: O(n * target) / Space: O(target)

	복잡도
Time	O(n * target)
Space	O(target)

피드백: 목적 합이 target에 도달하도록 각 합에 대한 부분 해결책들을 저장하고, 이를 이용해 최종 결과를 구성한다.

개선 제안: 현재 구현이 효과적입니다.

풀이 2: Solution.combinationSum — Time: O(N^target) / Space: O(target)

	복잡도
Time	O(N^target)
Space	O(target)

피드백: 깊은 탐색으로 모든 조합을 시도하므로 지수적 시간 복잡도가 발생할 수 있다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming, Two Pointers, Hash Map / Hash Set
• 설명: 문자열의 각 위치까지의 해를 누적적으로 계산하는 DP 패턴으로, 두 문자 조합과 한 문자 해독여부를 상태로 활용하여 순차적으로 해결한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(1)

피드백: 두 가지 경우를 분리해 누적 가능한 방법의 수를 갱신한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming, Greedy
• 설명: 두 번째 구현은 Kadane 알고리즘으로 연속 부분배열의 최댓값을 구하는 패턴이다. 이전 합과 현재 값을 비교해 누적하며 최댓값을 갱신하므로 DP의 최적부분구조와 그리디 성격이 혼합된 형태로 분류된다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(1)

피드백: 현재 구현은 선형 시간에 최댓값을 유지하는 표준 방법이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Bit Manipulation
• 설명: 주어진 코드는 이진수의 각 자릿수를 비트 연산으로 확인해 1의 개수를 세는 방법으로, 비트 조작을 이용한 패턴이다. while 루프로 n의 모든 비트를 순회하며 1의 개수를 누적한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(number_of_bits)
Space	O(1)

피드백: 단순 비트 순회 방식으로 동작한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Greedy, Two Pointers, Hash Map / Hash Set
• 설명: 문자열 전처리 후 양 끝에서 비교하는 방식으로 대칭 여부를 판단하는 패턴은 Two Pointers의 기본 아이디어에 해당하며, 불필요한 문자 제거로 단일 문자열을 구성하는 과정에서 문자열 비교를 수행하는 점이 Greedy의 일반적 접근과도 맞닿습니다. 또한 알파벳과 숫자 확인에 대한 조건 검사로 Hash Map/Hash Set의 직접 활용은 없지만 문자 필터링 단계에서 집합적 판단이 포함됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 전처리와 대칭 비교를 통해 회문 여부를 판단한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[alphaorderly]

라인린트 수정해도 변경이 안되어서 PR 새로하겠습니다.