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[njngwn] WEEK 01 solutions #2649

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[njngwn] WEEK 01 solutions #2649

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11 changes: 11 additions & 0 deletions contains-duplicate/njngwn.py
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@dalestudy dalestudy Bot Jun 22, 2026

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

  • 패턴: Sorting
  • 설명: 이 코드는 배열을 정렬한 후 인접한 값들을 비교하여 중복을 찾는 방식으로, 정렬 알고리즘이 핵심 패턴입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 배열을 정렬하는 데 O(n log n)의 시간 복잡도가 필요하며, 이후 인접 원소 비교는 O(n)입니다. 추가 공간은 필요하지 않습니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,11 @@
class Solution:
# Time Complexity: O(nlogn), n: len(nums)
# Space Complexity: O(1)
def containsDuplicate(self, nums: List[int]) -> bool:
nums.sort() # O(nlogn)

for i in range(len(nums)):
if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]:
return True

return False
11 changes: 11 additions & 0 deletions two-sum/njngwn.py
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@dalestudy dalestudy Bot Jun 22, 2026

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

  • 패턴: Sorting
  • 설명: 이 코드는 배열을 정렬한 후 인접한 값들을 비교하여 중복을 찾는 방식으로, 정렬 알고리즘을 활용하는 패턴입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 배열을 정렬하는 데 O(n log n)의 시간 복잡도가 필요하며, 이후 인접 원소 비교는 O(n)입니다. 추가 공간은 필요하지 않습니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,11 @@
class Solution:
# Time Complexity: O(nlogn), n: len(nums)
# Space Complexity: O(1)
def containsDuplicate(self, nums: List[int]) -> bool:
nums.sort() # O(nlogn)

for i in range(len(nums)):
if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]:
return True

return False
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