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41 changes: 41 additions & 0 deletions combination-sum/namuuCY.java

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

  • 패턴: Backtracking
  • 설명: 해당 코드는 백트래킹(backtracking)으로 가능한 조합을 재귀적으로 탐색하며, 남은 합계(remainder)가 0이 되면 해를 기록하고, 음수나 초과 시 가지치기를 수행합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

복잡도
Time O(n^(t/m))
Space O(t/m)

피드백: 가지치기 없이 루프를 계속 진행하므로 최악의 경우 모든 재귀 트리 노드를 탐색합니다. 현재 구현은 재귀 깊이가 길어질 수 있습니다.

개선 제안: 고려해볼 만한 대안: 정렬 후 각 재귀 단계에서 남은 합계보다 큰 숫자는 더 이상 탐색하지 않도록 가지치기를 추가하면 성능을 크게 개선할 수 있습니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

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해당 문제는 생각보다 DP로 구현했을때 이점이 많고, 또 아이디어가 그렇게 어렵지 않아서 한번 시도해보시는것도 좋을것 같네요!

백트래킹은 전반적으로 엄청 잘 구현하신것 같아요

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,41 @@
// 문제풀이 흐름
// 하나를 집어넣고, 모자라면 이전과 동일한걸 집어넣거나 더 큰걸 집어넣는 방식으로 계속 확인
// -> 백트래킹 방식

// n = candidates.length / m = candidates[0] 라 할때,
// 시간복잡도 :
// 이론상 O(n ^ (target / m))
// 150 조합 이내로 뽑히게끔 만들어뒀으므로 알아서 잘되지 않았을까...
// 공간복잡도 :
// O(target / m) - 재귀 깊이만큼


class Solution {

List<List<Integer>> answer = new ArrayList<>();
int[] candidates;
int target;

public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) {
this.candidates = candidates;
this.target = target;

backtracking(new ArrayList<>(), 0, target);
return answer;
}

public void backtracking(List<Integer> combination, int currentIdx, int remainder) {
if (remainder == 0) {
answer.add(new ArrayList<>(combination));
return;
} else if (remainder < 0) {
return;
}

for (int i = currentIdx ; i < candidates.length ; i++) {
combination.add(candidates[i]);
backtracking(combination, i, remainder - candidates[i]);
combination.remove(combination.size() - 1);
}
}
}
60 changes: 60 additions & 0 deletions decode-ways/namuuCY.java

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

  • 패턴: Dynamic Programming, Monotonic Stack
  • 설명: 주어진 코드는 DP 배열로 각 위치까지의 해의 수를 누적합으로 구한다. 1자리/2자리 문자 조합을 분리해 가능한 경우를 합산하는 방식으로 문제를 풀므로 DP 패턴에 해당하며, 문자열 인덱스 관리로 최적 부분구조를 이용한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

복잡도
Time O(n)
Space O(n)

피드백: 각 위치에서 가능한 단일 숫자 해석과 두 자리 조합 해석 여부를 확인하여 부분해를 합산합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

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1개 파싱이랑 2개 파싱하는 부분 함수로 따로 빼서 코드 깔끔하게 하신거 인상적이네요!

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해당 문제도 공간복잡도 O(1)에 해결 가능하니 나중에 시도 해보시면 좋겠네요

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,60 @@
// 문제 풀이 흐름
// DP[i] = i - 1 번째 인덱스 char를 끝으로 하는 조합
// 문제는 case를 다 분리할 수 밖에 없는건가?
// 7~9 이면 앞자리가 1인지 확인 -> 있으면 두가지 합해야함 / 아니면 한가지만
// 0이면 앞자리가 반드시 1,2 이어야함 -> 무조건 한가지
// 1~6이면 앞자리가 1,2인지 확인 -> 있으면 두가지 합해야함 / 아니면 한가지만
// 이러면 너무 더러운 느낌?
// if () {
// if ()
// } else if () {
// if ()
// } else {
// }

// 추가적으로 고려하지 못한 사항 : 01, 001 과 같은 경우

// n = s의 길이
// 시간복잡도 : O(n)
// 공간복잡도 : O(n)


class Solution {

String s;
int length;
int[] DP;

public int numDecodings(String s) {

this.s = s;
this.length = s.length();
this.DP = new int[this.length + 1];

DP[0] = 1;

for (int i = 1 ; i < this.length + 1; i ++) {

if (canDecodeSingle(i)) {
DP[i] += DP[i - 1];
}

if (i >= 2 && canDecodePair(i)) {
DP[i] += DP[i - 2];
}
}

return DP[this.length];
}

private boolean canDecodeSingle(int currentIdx) {
return s.charAt(currentIdx - 1) != '0';
}

private boolean canDecodePair(int currentIdx) {
char currentChar = s.charAt(currentIdx - 1);
char prevChar = s.charAt(currentIdx - 2);
return prevChar == '1'
|| (prevChar == '2' && currentChar <= '6');
}
}
30 changes: 30 additions & 0 deletions maximum-subarray/namuuCY.java

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

  • 패턴: Dynamic Programming
  • 설명: 코드는 누적 합을 이용한 부분 배열의 합을 최대화하는 1차원 DP(DP[i] = max(nums[i], DP[i-1] + nums[i])) 패턴으로 구성되어 있습니다. 공간 최적화 가능하지만 본 예시는 DP 배열을 사용하는 전형적인 DP 풀이입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

복잡도
Time O(n)
Space O(n)

피드백: DP 배열을 사용해 각 위치까지의 최댓값을 누적 계산합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

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해당 문제 깔끔하게 해결하시긴 했는데

  1. 매직 넘버 ( - 200000 ) 안 써도 되고
  2. O(1) 공간 복잡도

로 해결하는 방법도 있어서 어차피 시간 많이 남았으니 천천히 한번 찾아 보시는 것도 좋을 것 같습니다!

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,30 @@
// 문제 풀이 흐름
// 맨처음에 생각한 풀이는
// 누적합을 기준으로,
// 누적합의 오른쪽 최대 - 왼쪽 최소 의 값이 제일 큰걸 구하면 된다고 생각했음.
// 예를 들어서 nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 라면
// 누적합은 [-2 -1 -4 0 -1 1 2 -3] 이 되는데, 값의 최대는 2에서 -4를 뺸 6이 최대라고 생각했음.
// 그래서 어느 한 좌표(왼쪽)를 순회하면서
// 이 인덱스의 오른쪽(왼쪽 인덱스 +1 부터 끝까지)의 누적합의 최소를 구하면 된다고 생각했음.
// 이 위를 구하기 위해서 누적합에 대해 세그먼트 트리를 구축해두려고 했음.
// 그러면 세그먼트 트리 만드는데 nlogn + 1중 for 문 * log n 조회니까 최대 nlogn의 시간복잡도로 문제를 풀수있음 / 공간복잡도는 O(n log n)이 될것.

// 근데 제시된 풀이를 보니까 1차원 DP로 푸는것을 봤음.
// DP[i] = Math.max(nums[i], DP[i - 1] + nums[i]);
// 혹은 = nums[i] + (DP[i - 1] > 0) ? DP[i - 1] : 0; 이 되겠지.
// 이렇게 하면 시간복잡도 O(n) 공간복잡도 O(n)이라 내 풀이보다 훨씬좋다

class Solution {

public int maxSubArray(int[] nums) {
int[] DP = new int[nums.length + 1];
int maxSum = - 200000;

for (int i = 0 ; i < nums.length; i ++) {
DP[i + 1] = nums[i] + (DP[i] > 0 ? DP[i] : 0);
maxSum = Math.max(maxSum, DP[i + 1]);
}

return maxSum;
}
}
20 changes: 20 additions & 0 deletions number-of-1-bits/namuuCY.java

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

  • 패턴: Bit Manipulation
  • 설명: 주어진 코드는 정수의 이진 표현에서 1의 개수를 세는 것으로, 비트를 직접 다루는 패턴인 Bit Manipulation에 해당합니다. 반복문으로 n을 이진수로 변환하며 각 자리의 1을 카운트합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

복잡도
Time O(k)
Space O(1)

피드백: 입력 정수 n의 비트를 하나씩 확인하며 1의 개수를 증가시킵니다.

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% 연산보다 & 비트연산자가 보통 조금 빠르죠, 이걸 이용해서 해결하시면 정말 쥐똥만큼 최적화가 되긴 하겠지만
제 생각에 면접관에게 어느정도 비트연산에 익숙하다는 느낌을 주기 좋을것 같다고 생각해요!
문제에 사용하신 %, / 연산자 모두 비트연산자로 해결 가능하니 한번 시도 해 보시는 것도 좋을 것 같아요!

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,20 @@
// 문제풀이 흐름
// 어떤 숫자를 2진수로 나타냈을때, 1의 개수를 구하는 것이므로
// 2진수 변환과정에서 나오는 모든 1의 갯수만 세면 된다.

// 숫자 n에 대하여
// 시간복잡도 : O(logn)
// 공간복잡도 : O(1)

class Solution {
public int hammingWeight(int n) {
int answer = 0;

while (n > 0) {
if (n % 2 == 1) answer ++;
n /= 2;
}

return answer;
}
}
51 changes: 51 additions & 0 deletions valid-palindrome/namuuCY.java

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

  • 패턴: Two Pointers, Greedy, Hash Map / Hash Set
  • 설명: 문자열 양쪽에서 포인터를 이동하며 유효 문자 검증과 대소문자 구분 없이 비교하는 방식으로palindrome 여부를 검사한다. 이는 좌우 포인터를 활용한 두 포인터 패턴의 전형적인 예이며, 필요 시 문자열 정제를 통해 성능/메모리 특성을 설명하는 것은 보수적으로 해석될 수 있다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

복잡도
Time O(n)
Space O(1)

피드백: 두 포인터를 사용해 비알파 numeric 문자를 건너뛰고 비교합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,51 @@
// 문제 풀이 흐름 1
// 먼저, 알파벳이 아닌 글자는 다 쳐내는 작업이 필요
// 그 다음 알파벳으로만 만들어진 문자열에 대해 팰린드롬 확인
// 길이 확인 후
// 맨처음에서부터 중간까지, 대칭 값이 맞는지 확인

// n = s의 길이라 할때
// 시간복잡도 : O(n)
// 공간복잡도 : O(n) - 어쩔수없이 trimming한 문자열은 저장해야하므로

// 문제 풀이 흐름 2

// 문자열 그대로 팰린드롬 확인 스타트
// 맨 앞과 뒤의 인덱스에서 시작해서
// 알파벳이 아닌 다른 문자라면 skip
// 알파벳이라면 비교

// n = s의 길이라 할때
// 시간복잡도 : O(n)
// 공간복잡도 : O(1)


class Solution {
public boolean isPalindrome(String s) {
int rightIdx = s.length() - 1;

for (int leftIdx = 0 ; leftIdx <= rightIdx ; leftIdx ++) {
if (!isValid(s.charAt(leftIdx))) continue;

// rightIdx 조절
while (leftIdx <= rightIdx && !isValid(s.charAt(rightIdx))) {
rightIdx--;
}

if (!isSameChar(s.charAt(leftIdx), s.charAt(rightIdx))) {
return false;
}
rightIdx-- ;
}

return true;
}

private boolean isValid(char c) {
return 'a' <= c && c <= 'z' || 'A' <= c && c <= 'Z' || '0' <= c && c <= '9';
}
Comment on lines +44 to +46

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@namuuCY 안녕하세요 이번 주 리뷰를 맡게 된 최성호 입니다.

전체적으로 함수화를 잘 해주셨네요! Character.isLetterOrDigit()도 직접 구현해주셔서
나중에 좀 더 복잡한 조건이 나오면 다양하게 응용이 가능해서 좋아 보입니다.


private boolean isSameChar(char a, char b) {
return Character.toLowerCase(a) == Character.toLowerCase(b);
}
}
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