[seongmin36] WEEK 01 Solutions

[seongmin36]

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]

📊 seongmin36 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	⚠️ 유형 불일치
two-sum	Easy	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 0 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 60% (5문제 중 3문제 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	631	69	700	$0.000091
2	1,292	96	1,388	$0.000168
3	2,217	166	2,383	$0.000288
4	2,176	178	2,354	$0.000289
합계	6,316	509	6,825	$0.000835

[Zero-1016]

작성해주신 코드 전체적으로 잘 봤습니다.

Set을 정말 잘 활용하시는 것 같더라고요. 변수명도 그렇고 전반적으로 깔끔해서 읽기 좋았습니다.

코드에서 고민하셨던 부분이 추가로 작성한 로직으로 이미 해결되었거나, 요구사항 제약상 애초에 발생할 수 없는 케이스였던 부분들이 보이는데, 해당 흔적들은 정리하면서 마무리하셔도 좋을 것 같아요.

1주차 고생 많으셨습니다!

[Zero-1016]

전 그냥 Math.max(...arr) 로 했는데, 마지막 두 개의 집만 비교해도 되겠군요. 👍

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set
• 설명: 이 코드는 Set 자료구조를 이용해 중복 여부를 빠르게 판단하므로 해시 맵 또는 해시 셋 패턴에 속합니다. 중복 체크를 위해 집합의 크기와 배열 길이 비교를 사용합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: Set 자료구조를 사용하여 배열의 모든 원소를 저장하고, 크기를 비교하여 중복 여부를 판단한다. 이 과정은 배열 크기만큼 한 번 순회하므로 시간복잡도는 O(n), 추가로 저장하는 공간도 배열 크기만큼 필요하므로 공간복잡도는 O(n)이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming
• 설명: 이 코드는 이전 상태의 최적 해를 이용하여 현재 상태를 계산하는 방식으로, 최적 부분 구조를 갖는 문제 해결에 적합한 DP 패턴을 사용합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 배열을 순회하며 각 위치까지의 최대 금액을 저장하는 DP 방식을 사용한다. 배열 길이만큼 한 번 순회하므로 시간복잡도는 O(n), DP 배열을 저장하는 공간도 배열 크기만큼 필요하므로 공간복잡도는 O(n)이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Union Find
• 설명: 이 코드는 숫자 집합을 이용해 연속된 수열을 찾으며, Hash Set을 활용하여 빠른 탐색을 수행합니다. Union Find는 사용되지 않지만, 집합 기반으로 연속성을 체크하는 방식이 유사합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: Set에 원소를 넣고, 각 원소에 대해 그 이전 숫자가 없는 경우에만 연속 수를 탐색한다. 전체 원소를 한 번씩만 검사하므로 시간복잡도는 O(n), 추가로 저장하는 공간도 O(n)이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Bucket Sort
• 설명: 이 코드는 숫자 빈도수 계산에 해시 맵을 사용하고, 버킷 정렬 방식을 통해 빈도별 그룹화 후 결과를 도출하는 방식입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 배열의 원소 빈도수 계산 후, 버킷 정렬을 통해 빈도별 원소를 저장한다. 이후 빈도 높은 순서대로 결과를 추출하므로 시간복잡도는 O(n), 버킷 배열과 결과 저장 공간도 O(n)이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set
• 설명: 이 코드는 해시 맵을 사용하여 각 숫자와 그 인덱스를 저장하고, 목표값과의 차이를 찾는 방식으로 해결한다. 빠른 검색을 위해 해시 맵을 활용하는 특징이 있다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 배열을 한 번 순회하며 각 원소를 해시맵에 저장하고, 대상 원소와 차이값이 해시맵에 존재하는지 검사한다. 이 과정은 배열 크기만큼 수행되므로 시간복잡도는 O(n), 해시맵 공간도 O(n)이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!