[liza0525] WEEK 11 Solutions#2603
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📊 liza0525 님의 학습 현황이번 주 제출 문제
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![dalestudy[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/1067270?s=60&v=4){kind=small}
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Depth-First Search
- 설명: 이 코드는 후위 탐색(DFS)을 사용하여 트리의 모든 경로를 탐색하며, 최대 경로 합을 계산하는 방식입니다. 재귀 호출로 트리의 하위 노드들을 방문하는 구조입니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(n) | O(n) | ✅ |
| Space | O(h) | O(h) | ✅ |
피드백: 전체 노드를 한 번씩 방문하는 후위 탐색을 수행하며, 재귀 호출 스택은 트리 높이만큼 쌓입니다. 노드 방문은 한 번이므로 시간 복잡도는 O(n), 재귀 스택은 최악의 경우(편향 트리) O(n), 평균적으로 O(log n).
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: DFS
- 설명: 이 코드는 그래프의 연결성과 사이클 유무를 DFS 재귀 탐색으로 검사하여 트리 여부를 판단합니다. 방문 체크와 재귀 호출을 통해 깊이 우선 탐색을 수행하는 구조입니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(V + E) | O(V + E) | ✅ |
| Space | O(V + E) | O(V + E) | ✅ |
피드백: 모든 노드와 엣지를 탐색하며, 방문 여부를 체크하는 DFS를 수행합니다. 노드와 엣지 개수에 비례하는 시간과 공간이 소요됩니다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Two Pointers, Sorting
- 설명: 이 코드는 정렬 후 두 포인터를 이용해 겹치는 구간을 병합하는 방식으로 문제를 해결합니다. 정렬과 두 포인터를 활용한 범위 병합이 핵심 패턴입니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(n log n) | O(n log n) | ✅ |
| Space | O(1) | O(n) | ❌ |
피드백: 정렬에 O(n log n), 병합 과정은 한 번의 순회로 O(n)입니다. 정렬이 가장 큰 비용입니다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Math
- 설명: 이 코드는 수학적 공식을 이용하여 누락된 숫자를 찾는 방식으로, 수학적 계산을 활용하는 패턴입니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(n) | O(n) | ✅ |
| Space | O(1) | O(1) | ✅ |
피드백: 전체 합 계산과 리스트 합산으로 각각 O(n), 전체적으로 O(n). 공간은 상수입니다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Fast & Slow Pointers, Reverse Linked List, Linked List Manipulation
- 설명: 이 코드는 fast & slow 포인터를 사용해 리스트의 중간을 찾고, 뒤쪽 절반을 뒤집은 후 노드를 교차 연결하는 방식으로 리스트를 재구성합니다. 이 과정은 링크드 리스트 조작과 관련된 패턴을 포함합니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(n) | O(n) | ✅ |
| Space | O(1) | O(1) | ✅ |
피드백: 중간 노드 찾기, 리스트 뒤집기, 병합 모두 리스트를 한 번씩 순회하므로 시간 복잡도는 O(n). 공간은 포인터 변수만 사용하여 O(1).
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
liza0525
commented
May 15, 2026
| @@ -0,0 +1,23 @@ | |||
| from collections import defaultdict | |||
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1주차 문제입니다만.. 언젠간 꼭 풀겠다 생각하면서 이번주차에라도 풀어봤습니다..!
reeseo3o
approved these changes
May 16, 2026
| class Solution: | ||
| def validTree(self, n: int, edges: List[List[int]]) -> bool: | ||
| visited = [0 for _ in range(n)] | ||
| node_map = defaultdict(list) # 노드 연결 정보 저장할 mapper |
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주석을 단계별로 잘 써주셔서, 이해하기 좋았어요~
Comment on lines
+13
to
+31
| i, j = 0, 1 | ||
| res = [] | ||
|
|
||
| # intervals를 탐색하는 i가 그 길이보다 작을 때 loop를 돈다 | ||
| while i < len(intervals): | ||
| curr_start, curr_end = intervals[i] # 첫번째 머지 대상을 기준으로 | ||
| while j < len(intervals): # j번째 요소들을 계속 머지함(범위 머지가 가능한 한) | ||
| next_start, next_end = intervals[j] | ||
| if curr_start <= next_start <= curr_end: # 다음 요소의 첫번째 값이 현재 요소 범위 내에 있을 때 | ||
| curr_end = max(curr_end, next_end) # 더 큰 범위로 머지 | ||
| else: # 그렇지 않으면 이번 텀에서의 머지가 완료된 것이므로 loop 탈출 | ||
| break | ||
| j += 1 # 머지가 가능한 한 j를 계속 올려준다. | ||
|
|
||
| res.append([curr_start, curr_end]) # 머지 완료된 구간은 res에 담고 | ||
| i = j # 이번 loop에서 사용했던 j가 다음 루프의 i가 되고 | ||
| j = i + 1 # j는 i의 다음 인덱스부터 다시 머지를 할 수 있도록 변경 | ||
|
|
||
| return res |
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정렬 후 두 포인터로 겹치는 구간 확장하는 구조가 직관적이라 이해하기 좋았어요!
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Author
@reeseo3o 감사합니다~ 다음주도 화이팅입니다!! |
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1주차 문제지만 지금이라도 풀어봤습니다..!
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