[essaysir] WEEK 01 Solutions#2648
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Hash Map / Hash Set
- 설명: 이 코드는 중복 여부를 빠르게 확인하기 위해 HashSet을 사용하여 각 요소를 저장하며, 이미 존재하는지 여부를 체크하는 방식입니다. 따라서 해시 맵 또는 해시 세트 패턴에 속합니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(n) |
피드백: Set에 모든 원소를 저장하며, 중복 검사 시 add 실패 여부로 판단한다. 시간과 공간 모두 입력 크기에 비례한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Dynamic Programming
- 설명: 이 코드는 각 집을 털었을 때와 안 털었을 때의 최대 금액을 저장하며 최적의 선택을 반복하는 방식으로, DP 패턴에 속합니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(1) |
피드백: 한 번의 반복으로 이전 상태를 갱신하며, 공간은 상수만 사용한다. 시간은 입력 크기에 비례한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Sorting
- 설명: 이 코드는 배열을 정렬한 후 연속된 수의 길이를 찾기 위해 순차적으로 탐색하는 방식으로, 정렬이 핵심 알고리즘입니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n log n) |
| Space | O(1) |
피드백: 배열 정렬이 시간 복잡도를 결정하며, 정렬 후 한 번 순회하여 최대 연속 길이를 찾는다.
개선 제안: 정렬 대신 해시셋을 이용하면 시간 복잡도를 O(n)으로 개선 가능하다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Hash Map / Hash Set, Heap / Priority Queue
- 설명: 이 코드는 각 숫자의 빈도수를 HashMap으로 세고, 우선순위 큐(힙)를 사용해 상위 k개를 찾는 방식으로 구성되어 있습니다. 따라서 해시 맵과 힙 패턴이 적용됩니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 유저 분석 | 실제 분석 | 결과 | |
|---|---|---|---|
| Time | O(n log n) | O(n log k) | ❌ |
| Space | O(n) | O(n) | ✅ |
피드백: 빈도수 계산은 O(n), 힙 연산은 k개에 대해 수행되어 전체 시간은 O(n log k)이다. 공간은 해시맵과 힙에 비례한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Brute Force
- 설명: 이 코드는 모든 가능한 쌍을 탐색하는 방식으로 문제를 해결하며, 명시적 패턴 목록에는 없지만 가장 기본적인 탐색 방법인 Brute Force에 해당합니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n^2) |
| Space | O(1) |
피드백: 모든 쌍을 검사하는 방식으로, 시간 복잡도는 입력 크기의 제곱이다. 공간은 상수이다.
개선 제안: 해시맵을 이용한 방법으로 시간 복잡도를 O(n)으로 개선할 수 있다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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