[seongmin36] WEEK 03 Solutions

[seongmin36]

답안 제출 문제

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

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Hash Map / Hash Set, Greedy, Sorting
• 설명: 정렬 후 i 고정하고 나머지에서 합의 역원을 해시 세트로 확인하는 방식으로 중복 제거를 하는 구조로, 투 포인터의 변형과 해시 셋 활용 패턴이 보인다. 또한 0이 되는 삼합을 찾는 탐색은 그리디 접근의 요소를 포함한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n^2)
Space	O(n)

피드백: 정렬된 배열에서 중복 제거를 위해 i 루프의 중복 검사와 내부 루프의 셋 활용이 구현되어 있다. 이중 루프 구조로 인해 시간복잡도는 n^2이고, 추가 공간은 해시셋으로 최대 n개의 원소를 담을 수 있다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

📊 seongmin36 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
number-of-1-bits	Easy	⚠️ 유형 불일치
valid-palindrome	Easy	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 10 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 50% (2문제 중 1문제 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	3,118	351	3,469	$0.000296
2	794	81	875	$0.000072
합계	3,912	432	4,344	$0.000368

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming
• 설명: 피보나치 계열 점화식을 이용한 합의 방법으로, 각 단계의 값을 이전 두 단계의 합으로 구하는 전형적 DP 구조입니다. 배열을 활용해 중복 계산을 피하고 문제의 해를 점진적으로 구합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 범용적인 DP 배열로 각 계단의 경우의 수를 누적해 구한다. n에 비례한 시간과 공간이 필요하다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers
• 설명: 왼쪽과 오른쪽 포인터를 동시에 이동하며 각 인덱스의 값을 자기 자신을 제외한 곱으로 업데이트하는 방식으로 이중 반복 없이 해결한다. left와 right를 각각 누적 곱으로 관리하는 핵심 아이디어가 패턴에 부합한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(1)

피드백: 별도의 나눗셈 없이 각 원소를 제외한 곱을 구한다. 두 포인터와 누적 곱 변수로 선형 시간/상수 공간에 근접하다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Two Pointers, Greedy
• 설명: 해시 맵을 사용해 각 문자 등장 횟수를 카운트하고, 두 문자열 길이를 먼저 비교한 뒤 문자별 카운트를 차감하며 검사한다. 이는 문자 빈도 비교를 통한 문자열 동등성 판단으로 해시 맵 패턴이 핵심이다. Two Pointers는 순회 방식에 해당하고, Greedy는 연산의 순차적 차감 성격에서 부분적으로 보일 수 있다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(k)

피드백: 두 문자열의 길이가 같고 문자 빈도 차이를 확인하는 표준적 방법이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search, Depth-First Search, Monotonic Stack, Hash Map / Hash Set, Greedy, Divide and Conquer, Binary Search
• 설명: 주요 흐름은 재귀를 이용한 DFS로 BST의 범위 제약(min/max) 비교를 통해 유효성 판단. 각 재귀에서 왼쪽은 작고 오른쪽은 커야 한다는 조건을 유지하며, min/max를 갱신하는 분할-정복적 접근이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(h)

피드백: 재귀 깊이에 비례한 호출 스택이 필요하며 각 노드를 한 번씩 방문한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Bit Manipulation
• 설명: 주어진 함수는 비트를 이용해 1의 개수를 셈. 비트 연산과 오른쪽 시프트를 반복하며 1의 개수를 누적하므로 Bit Manipulation 패턴에 해당한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(1)

피드백: 모든 비트를 순회하며 1의 비트를 셈으로써 시간 복잡도가 선형이 된다. 비트 시프트와 비트 AND 연산만 사용해 추가 메모리를 거의 사용하지 않는 것이 장점이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers
• 설명: 문자열을 왼쪽과 오른쪽에서 동시에 탐색하며 비교하는 방식으로 회문 여부를 판단한다. 공백이나 특수문자를 제거하고 양 끝에서 한 글자씩 비교하는 패턴이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 정규식으로 입력을 정제하고 두 포인터로 비교하는 표준적인 방법이다. 문자열 길이에 비례하는 시간과 새로운 문자열 생성으로 인한 추가 공간이 필요하다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!