[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
house-robber	Medium	⚠️ 유형 불일치
longest-consecutive-sequence	Medium	✅ 의도한 유형
top-k-frequent-elements	Medium	✅ 의도한 유형
two-sum	Easy	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 0 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 80% (5문제 중 4문제 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
4	1,586	111	1,697	$0.000203
5	1,998	139	2,137	$0.000255
6	2,436	177	2,613	$0.000314
합계	8,364	575	8,939	$0.001066

[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 Map/Set 패턴에 속하며, 세 번째 방법은 정렬 후 인접 비교로 Sorting 패턴을 사용합니다. 두 패턴 모두 중복 검출에 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: 집합을 사용하여 각 원소를 한 번씩만 검사하므로 시간 복잡도는 선형이고, 집합 저장에 선형 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 루프로 모든 원소 쌍을 검사하므로 시간 복잡도는 이차이며, 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) 시간이 소요되고, 이후 인접 원소 비교로 선형 시간에 검사 가능합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming
• 설명: 이 코드는 메모이제이션을 활용한 최적 부분 구조를 이용한 DP 접근 방식으로, 각 집을 털었을 때와 안 털었을 때의 최적 값을 계산하여 최대 이익을 구합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 각 집에 대해 한 번씩 계산하며, 메모이제이션으로 중복 계산을 방지하므로 시간 복잡도는 선형이고, 저장 공간도 선형입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Union Find
• 설명: 이 코드는 숫자 집합을 이용해 연속된 수를 찾으며, Hash Set을 활용한 O(1) 탐색으로 최장 연속 수열을 구하는 방식입니다. Union Find는 사용되지 않지만, 집합 기반 탐색이 핵심입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 집합을 통해 O(1) 탐색으로 연속 수를 찾으며, 각 수는 최대 한 번씩만 처리되어 전체 시간은 선형입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Bucket Sort
• 설명: 이 코드는 빈도수별로 데이터를 분류하는 버킷 정렬 방식을 활용하여, 최빈값을 빠르게 찾는 방식입니다. 주어진 문제에 특화된 정렬 기법으로 효율성을 높였습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 빈도수 맵과 버킷 배열을 사용하여 빈도별로 원소를 분류하므로 시간은 선형이고, 공간도 선형입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set
• 설명: 두 번째와 세 번째 방법은 해시 맵을 이용해 보조 자료구조를 활용하여 시간 복잡도를 개선하는 방식으로, 해시 맵 패턴에 속합니다.

📊 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 쌍을 검사하므로 시간 복잡도는 이차이며, 공간은 상수입니다.

개선 제안: 해시맵을 이용한 방법으로 시간 복잡도를 개선할 수 있습니다.

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 원소와 그 보수값을 저장하며, 검색도 O(1)로 수행되어 전체 시간은 선형입니다.

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: 보수값을 저장하면서 탐색하는 방식으로, 시간 복잡도는 선형이고 공간도 선형입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.