[dolphinflow86] WEEK 01 Solutions

[dolphinflow86]

답안 제출 문제

• Contains Duplicate #217
• Two Sum #219
• Top K Frequent Elements #237
• Longest Consecutive Sequence #240
• House Robber #264

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]

📊 dolphinflow86 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
contains-duplicate	Easy	✅ 의도한 유형
two-sum	Easy	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 0 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (2문제 중 2문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	□□□□□□□	0 / 10 ← 아직 시작 안 함
Binary	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함
Dynamic Programming	□□□□□□□	0 / 11 ← 아직 시작 안 함
Graph	□□□□□□□	0 / 8 ← 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
String	□□□□□□□	0 / 10 ← 아직 시작 안 함
Tree	□□□□□□□	0 / 14 ← 아직 시작 안 함
Heap	□□□□□□□	0 / 3 ← 아직 시작 안 함

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🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-4.1-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	587	41	628	$0.000075
2	587	37	624	$0.000073
3	1,170	70	1,240	$0.000145
합계	2,344	148	2,492	$0.000294

[dolphinflow86]

@DaleStudy/coach 풀이 3에서 파이썬의 정렬 알고리즘인 팀소트는 내부적으로 최악의 경우 O(n)의 공간복잡도를 가지는 것으로 알고 있는데 혹시 그 부분이 평가에 고려되었을까요?

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Sorting
• 설명: 첫 번째 방법은 set을 이용한 중복 체크로 Hash Set 패턴을 사용하며, 세 번째 방법은 배열 정렬 후 인접 비교로 정렬 기반 패턴을 보여줍니다. 두 패턴 모두 중복 탐지에 효과적입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 3가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Solution.containsDuplicate — 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: 집합 자료구조를 사용하여 각 원소를 한 번씩만 검사하므로 시간 복잡도는 선형입니다. 추가로 집합을 저장하는 공간이 필요합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: Solution.containsDuplicate — Time: ✅ O(n^2) → O(n^2) / Space: ✅ O(1) → O(1)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n^2)	O(n^2)	✅
Space	O(1)	O(1)	✅

피드백: 이중 루프를 사용하여 모든 원소 쌍을 비교하므로 시간 복잡도는 제곱에 비례합니다. 공간은 상수입니다.

개선 제안: 시간 복잡도를 개선하려면 정렬 후 인접 원소 비교 방법을 고려할 수 있습니다.

풀이 3: Solution.containsDuplicate — Time: ✅ O(n log n) → O(n log n) / Space: ❌ O(n) → O(1)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n log n)	O(n log n)	✅
Space	O(n)	O(1)	❌

피드백: 배열을 정렬하는 데 O(n log n)의 시간 복잡도가 필요하며, 이후 인접 원소를 비교하는 과정은 선형입니다. 공간은 정렬에 따른 제자리 정렬을 가정하면 추가 공간이 필요 없습니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set
• 설명: 두 번째와 세 번째 방법은 해시 맵을 이용해 보완값을 빠르게 찾는 방식으로, 효율적인 검색을 위해 Hash Map 패턴을 사용합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 3가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Solution.twoSum — Time: ✅ O(n^2) → O(n^2) / Space: ✅ O(1) → O(1)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n^2)	O(n^2)	✅
Space	O(1)	O(1)	✅

피드백: 모든 원소 쌍을 검사하므로 시간 복잡도는 제곱에 비례하며, 추가 공간은 필요 없습니다.

개선 제안: 시간 복잡도를 개선하려면 해시 맵을 사용하는 방법을 고려하세요.

풀이 2: Solution.twoSum — Time: ❌ O(2*n) → O(n) / Space: ✅ O(n) → O(n)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(2*n)	O(n)	❌
Space	O(n)	O(n)	✅

피드백: 한 번의 순회로 원소를 저장하고, 두 번째 순회에서 보수값을 찾기 때문에 시간 복잡도는 선형입니다. 해시 맵을 사용하여 빠른 검색이 가능하며, 공간은 저장하는 데 필요합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 3: Solution.twoSum — 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: 한 번의 루프로 보수값을 찾으며, 해시 맵에 원소를 저장하는 방식으로 시간 복잡도를 최소화했습니다. 공간은 저장에 필요합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.