[JeonJe] WEEK 01 Solutions

[JeonJe]

답안 제출 문제

• Contains Duplicate Contains Duplicate #217
• Two Sum Two Sum #219
• Top K Frequent Elements Top K Frequent Elements #237
• Longest Consecutive Sequence Longest Consecutive Sequence #240
• House Robber 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]

📊 JeonJe 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
contains-duplicate	Easy	✅ 의도한 유형
house-robber	Medium	✅ 의도한 유형
longest-consecutive-sequence	Medium	✅ 의도한 유형
top-k-frequent-elements	Medium	⚠️ 유형 불일치
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

---

🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-4.1-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	608	66	674	$0.000087
2	608	66	674	$0.000087
3	1,003	108	1,111	$0.000144
4	1,383	138	1,521	$0.000194
5	1,780	182	1,962	$0.000251
합계	5,382	560	5,942	$0.000762

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set
• 설명: 이 코드는 중복 체크를 위해 HashSet을 사용하여 각 숫자의 존재 여부를 빠르게 확인하는 방식으로 구현되어 있습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 집합에 원소를 하나씩 넣으며 이미 존재하는지 검사하므로 시간 복잡도는 원소 개수에 비례하는 O(n)입니다. 집합이 최대 n개 원소를 저장하므로 공간 복잡도도 O(n)입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming
• 설명: 이 코드는 이전 상태를 참고하여 최적의 해를 찾는 방식으로, 부분 문제의 답을 저장하는 DP 패턴을 사용합니다. 최적 부분 구조와 중복 계산 방지를 통해 해결합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 한 번의 반복문으로 각 인덱스별 최적값을 계산하므로 시간 복잡도는 O(n)입니다. DP 배열을 저장하는데 O(n) 공간이 필요합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set
• 설명: 이 코드는 중복 제거와 빠른 탐색을 위해 HashSet을 사용하며, 연속된 수를 찾는 데 효율적이다. 이를 통해 O(n) 시간 복잡도를 달성한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 집합에 원소를 넣고, 각 원소에 대해 연속된 수열의 시작점인지 검사 후 최대 길이 계산. 전체 원소에 대해 한 번씩만 검사하므로 시간 복잡도는 O(n).

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Sorting
• 설명: 이 코드는 각 숫자의 빈도수를 HashMap으로 저장하고, 그 후 리스트를 정렬하여 상위 k개를 선택하는 방식으로 동작합니다. Hash Map을 활용한 빈도수 계산과 정렬이 핵심 패턴입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 모든 원소의 빈도수를 계산하는 데 O(n), 정렬하는 데 O(n log n)입니다. 정렬 후 k개 선택은 O(k)입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set
• 설명: 이 코드는 해시맵을 이용하여 배열 내 두 수의 합이 타겟과 일치하는지 빠르게 찾는 방식으로, 해시맵 패턴에 속합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 한 번의 반복문으로 원소를 검사하며, 해시맵에 저장하므로 시간 복잡도는 O(n). 공간도 O(n)입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.