[alphaorderly] WEEK 06 Solutions - #2777
Conversation
# Conflicts: # word-break/alphaorderly.py
📊 alphaorderly 님의 학습 현황이번 주 제출 문제
누적 학습 요약
문제 풀이 현황
🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다. 🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)
|
| else: | ||
| stack.pop() | ||
|
|
||
| return len(stack) == 0 |
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return len(stack) == 0 은 return not stack 으로 더 간단하게 써볼 수 있을 것
같습니다!
PEP 8 Programming Recommendations에서는 빈 컨테이너의 falsy를 그대로 쓰는 쪽이 권장
형태인 듯합니다. 저도 이번에 찾아보며 알게 된 거라 공유드립니다 🙂
For sequences, (strings, lists, tuples), use the fact that empty sequences are false:
# Correct: if not seq: if seq: # Wrong: if len(seq): if not len(seq):
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맞아요! 배열, 셋 같은데 비어있는지 체크하는데 좋은 연산이죠.
해당 부분 수정했습니다!
| if ch == '.': | ||
| for child in node.children.values(): | ||
| search.append(child) | ||
| elif ch not in node.children: |
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elif ch not in node.children:
continue
else:
search.append(node.children[ch])케이스마다 동작을 명시하는 것도 좋고, continue가 아무런 동작을 하지 않으니 아래 처럼 줄여볼 수도 있을 것 같습니다!
elif ch in node.children:
search.append(node.children[ch])There was a problem hiding this comment.
맞네요, continue를 괜히 넣었군요
수정 했습니다!
| node = node.children[ch] | ||
| node.end = True | ||
|
|
||
| def search(self, word: str) -> bool: |
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BFS 순회는 생각 하지 못했는데 새롭게 배웠습니다!! 👍 👍 👍
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세상에 존재하는 거의 모든 DFS는 BFS로 접근할수 있는거 같더라고요, 물론 재귀 제외하면 DFS가 더 나은것같다는 직감이 들기는 합니다 ㅎㅎ
![dalestudy[bot]](https://cdn.github.com/in/1067270?s=60&v=4){kind=small}
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Two Pointers, Greedy
- 설명: 두 포인터를 양 끝에서 시작해 더 작은 높이를 가진 쪽을 한 칸씩 이동시키며, 현재 면적과 이후 최댓값을 비교하는 방식으로 최적해를 찾는 구조로, 시간 복잡도는 선형이며 탐색 방향 결정이 탐욕적으로 처리됩니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(1) |
피드백: 왼쪽/오른쪽 포인터를 한 번씩만 움직여 전체 원소를 스캔하므로 시간은 선형이고, 상수 개수의 변수만 사용하므로 공간도 상수이다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Trie, Backtracking, Depth-First Search, Breadth-First Search
- 설명: 단어를 Trie로 저장하고 '.' 와일드카드에 대해 DFS/BFS 방식으로 탐색하는 구조로, 단어 추가는 트리 형태의 탐색/생성이며 와일드카드 탐색에서 DFS 또는 BFS를 사용할 수 있다. 따라서 Trie 기반의 탐색 문제에 해당하며 백트래킹 성질도 존재한다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.
풀이 1: WordDictionary.addWord — Time: O(L) / Space: O(T)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(L) |
| Space | O(T) |
피드백: 단어의 길이 L에 비례하는 시간으로 노드를 생성하며 공간은 트라이 크기(T)에 비례한다.
개선 제안: 중복 파일의 두 구현 중 하나를 제거하고 하나의 명확한 구현으로 정리하면 좋습니다.
풀이 2: WordDictionary.search (BFS 버전) — Time: O(N) / Space: O(T)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(N) |
| Space | O(T) |
피드백: 와일드카드로 인해 최악의 경우 확장 가능 경로가 많아질 수 있지만 일반 탐색은 선형이다.
개선 제안: 두 구현 중 하나로 통일하고, 필요시 DFS 버전을 선택적으로 사용하도록 인터페이스를 간단히 한다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Binary Search, Greedy
- 설명: 배열의 각 원소를 정렬된 배열의 삽입 위치를 이진 탐색으로 찾고, 필요 시 교체하는 방식은 LIS를 길이를 최소로 유지하는 그리디적 아이디어를 사용합니다. 또한 이진 탐색으로 삽입 위치를 찾는 것이 핵심 패턴입니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n log n) |
| Space | O(n) |
피드백: 수열을 순회하며 현재 수를 적절한 위치에 배치해 최장 증가 부분수열의 길이를 구한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Monotonic Stack, Backtracking, Greedy, Dynamic Programming, Hash Map / Hash Set, Two Pointers, Sliding Window, Fast & Slow Pointers, BFS, DFS, Divide and Conquer, Union Find, Trie, Bit Manipulation, Heap / Priority Queue, Binary Search
- 설명: 주어진 코드는 격자에서 방향을 바꾸며 순회하는 spiral 탐색으로, 현재 위치를 방문하고 방문 여부를 표시한 뒤 경계와 방문 여부를 확인하며 진행하는 패턴이다. 목표는 모든 원소를 순차적으로 방문하기 위해 위치와 방향을 관리하는 로직으로 구성되어 있다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(N) |
| Space | O(N) |
피드백: 모든 원소를 한 번씩 방문하고 결과 배열에 차례대로 담는다.
개선 제안: 방향 인덱스 관리와 경계 검사를 명확히 하여 유지보수성을 높일 수 있다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Stack / Stack-based, Hash Map / Hash Set
- 설명: 괄호 매칭 문제로 스택을 사용해 열려 있는 괄호를 기억하고, 닫는 괄호와 매칭 여부를 검사합니다. 해시 맵으로 괄호 쌍을 빠르게 찾는 구조도 포함되어 있습니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(n) |
피드백: 열린 괄호를 스택에 쌓고 닫을 때 매칭 여부를 확인한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
| def lengthOfLIS(self, nums: List[int]) -> int: | ||
| arr = [] | ||
|
|
||
| for num in nums: | ||
| position = bisect_left(arr, num) | ||
| if position == len(arr): | ||
| arr.append(num) | ||
| else: | ||
| arr[position] = num | ||
|
|
||
| return len(arr) |
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