[JeonJe] WEEK 06 Solutions

[JeonJe]

답안 제출 문제

• valid-parentheses
• container-with-most-water
• design-add-and-search-words-data-structure
• longest-increasing-subsequence
• spiral-matrix

작성자 체크 리스트

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• 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]

📊 JeonJe 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
container-with-most-water	Medium	✅ 의도한 유형
design-add-and-search-words-data-structure	Medium	✅ 의도한 유형
longest-increasing-subsequence	Medium	✅ 의도한 유형
spiral-matrix	Medium	✅ 의도한 유형
valid-parentheses	Easy	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 25 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (5문제 중 5문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	■■■■■□□	7 / 10 (Medium 4, Easy 3)
Dynamic Programming	■■■■□□□	6 / 11 (Easy 1, Medium 5)
String	■■■□□□□	4 / 10 (Medium 2, Easy 2)
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Matrix	■■□□□□□	1 / 4 (Medium 1)
Tree	■■□□□□□	3 / 14 (Medium 2, Easy 1)
Binary	■□□□□□□	1 / 5 (Easy 1)
Linked List	■□□□□□□	1 / 6 (Easy 1)
Graph	■□□□□□□	1 / 8 (Medium 1)
Interval	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함

---

🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	3,000	379	3,379	$0.000302
2	751	83	834	$0.000071
3	1,395	159	1,554	$0.000133
4	1,972	179	2,151	$0.000170
5	2,528	205	2,733	$0.000208
합계	9,646	1,005	10,651	$0.000884

[alphaorderly]

제 생각에 while 안에 area 계산을 맨 윗쪽으로 끌어 올리면 while문밖에 연산을 하지 않아도 될것 같아요!
그대신 0으로 초기화 하는거죠.
한번 고려해보시는것도 좋을 것 같습니다!
지금은 left와 right가 같은, 즉 하단부가 길이가 0인 너비까지 계산하게 되는것도 있구요

[JeonJe]

리뷰 해주신 부분 적용하니 계산 횟수도 1번 줄어들고 코드도 훨씬 깔끔해지네요.

int answer = 0;
  while (left < right) {
      answer = Math.max(answer, calWaterArea(height, left, right));  // 계산 먼저
      if (height[left] <= height[right]) left++; else right--;       // 그 다음 이동
  }

리뷰 감사합니다!!

[alphaorderly]

꽤나 깔끔하게 잘 해결하셨네요!!

[alphaorderly]

깔끔한 DFS 풀이시네요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers
• 설명: 왼쪽/오른쪽 포인터를 이용해 경계에서 가능한 용적을 계산하고, 더 작은 벽에 의해 포인터를 한 칸씩 이동시키는 방식으로 최대 면적을 구한다. 이는 두 포인터 패턴의 전형적인 풀이이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 왼쪽/오른쪽 포인터를 한 칸씩 움직이며 모든 가능한 구간을 탐색한다. 보조 함수 없이도 두 포인터만으로 선형 시간에 해결된다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Trie, Backtracking, Depth-First Search
• 설명: Trie를 이용해 단어를 저장하고, '.'와의 매치를 dfs로 탐색하는 방식으로 부분적으로 백트래킹(lazy branching)하는 패턴이 포함되어 있습니다. 따라서 Trie와 DFS(백트래킹 성격 포함)으로 분류됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: WordDictionary.addWord — Time: O(L) / Space: O(TotalNodes)

	복잡도
Time	O(L)
Space	O(TotalNodes)

피드백: 정석적인 트라이 구현으로 검색 시 '.'가 있을 때 분기 탐색으로 해결한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: WordDictionary.search — Time: O(26^d) / Space: O(TotalNodes)

	복잡도
Time	O(26^d)
Space	O(TotalNodes)

피드백: 깊은 재귀 호출이 다소 비효율적일 수 있지만 제약 내에서 작동한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search, Dynamic Programming
• 설명: 주 코드의 핵심은 이진 탐색으로 LIS의 끝값 배열을 관리하고 길이를 갱신하는 방식으로 O(n log n) 해결책을 제시한다. 또한 주석에 있는 O(n^2) DP는 부분해를 재구현해 LIS 길이를 구하는 전형적인 DP 패턴이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

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

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

피드백: 배열의 끝값 후보를 이분탐색으로 찾아 업데이트하는 표준 방법이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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

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

피드백: 가장 긴 증가 부분수열을 DP로 구현하였지만 시간복잡도가 큼.

개선 제안: 현재의 최적 풀이로 유지하는 것이 좋습니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Greedy, Monotonic Stack
• 설명: 스파이럴 순서로 4방향으로 한 바퀴씩 좁혀가며 원소를 수집하는 방식은 좌우상하 순으로 포인터를 이동하는 전형적인 Two Pointers 패턴이고, 각 경계에서 경계선을 한 칸씩 안쪽으로 좁혀가며 조건을 간단히 확인하는 부분이 Greedy 성향을 보입니다. 또한 각 방향에서의 순회는 특정 과정을 한 방향으로 반복하는 구조로 진행되므로 Monotonic한 경계 관리와도 연결됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 경계 변수를 관리하며 모든 원소를 한 번씩 방문한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Stack/Queue, Hash Map / Hash Set, Greedy
• 설명: 괄호 매칭을 스택으로 구현하는 전형적인 문제로, 여는 문자와 닫는 문자의 매핑을 해시맵으로 관리하고, 닫는 문자가 나오면 스택의 택을 비교하여 유효 여부를 판단합니다. 이 구조는 보통 Two Pointers나 Sliding Window가 필요 없고, 스택 기반의 매칭으로 해결됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n)	O(n)	✅
Space	O(n)	O(n)	✅

피드백: 푸시/팝으로 문자열을 한 번 순회하는 표준 풀이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[alphaorderly]

아 미리 nums.length 로 배열을 초기화해놔도 괜찮겠네요! 사이즈는 별도로 관리하고요