[xeulbn] WEEK 03 Solutions#2729
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📊 xeulbn 님의 학습 현황이번 주 제출 문제
누적 학습 요약
문제 풀이 현황
🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다. 🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)
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sonshn
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sonshn
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시간 복잡도나 공간 복잡도도 고려하셔서 최적의 방법으로 풀이하셨네요! 저도 Java로 준비하고 있는데, 덕분에 많이 배워갑니다. 이번 주도 고생많으셨어요!
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| return count; | ||
| } | ||
| } |
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비트 연산을 활용해서 해결하셨군요! 찾아보니 이런 것을 Hamming이라고 하는 것 같네요
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| return true; | ||
| } | ||
| } |
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저도 정확히 똑같이 풀었습니다! 사실 배열을 활용할까 했었는데, 투 포인터를 사용하는 것이 문제 의도랑 맞는 것 같네요
| current.remove(current.size() - 1); | ||
| } | ||
| } | ||
| } |
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백트래킹으로 해결하셨군요...! 많이 배워갑니다 😊
parkhojeong
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parkhojeong
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수고하셨습니다. 간결하게 잘 풀어주신 거 같습니다!
커멘트 남겨보았습니다. maximum-subarray에 안쓰는 변수가 있어서 지우고 머지하면 좋을 거 같아 request changed 남겨놓습니다~
| for (int i=start; i<candidates.length; i++) { | ||
| int candidate = candidates[i]; | ||
|
|
||
| current.add(candidate); | ||
| backtrack(candidates, remain - candidate, i, current, result); | ||
| current.remove(current.size() - 1); | ||
| } |
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removeLast를 사용하시면 add -> remove 흐름을 좀더 직관적으로 나타낼 수 있을 거 것 같네요!
| for (int i=start; i<candidates.length; i++) { | |
| int candidate = candidates[i]; | |
| current.add(candidate); | |
| backtrack(candidates, remain - candidate, i, current, result); | |
| current.remove(current.size() - 1); | |
| } | |
| for (int i=start; i<candidates.length; i++) { | |
| int candidate = candidates[i]; | |
| current.add(candidate); | |
| backtrack(candidates, remain - candidate, i, current, result); | |
| current.removeLast(); | |
| } |
| int twoDigit = | ||
| (s.charAt(i - 2) - '0') * 10 | ||
| + (s.charAt(i - 1) - '0'); |
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substring 을 사용하면 좀 더 직관적일 수 있을 거 같아서 고려해보시면 좋을 거 같습니다 !
| int twoDigit = | |
| (s.charAt(i - 2) - '0') * 10 | |
| + (s.charAt(i - 1) - '0'); | |
| int twoDigit = Integer.parseInt(s.substring(i - 2, i)); |
![dalestudy[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/1067270?s=60&v=4){kind=small}
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Backtracking
- 설명: 재귀적으로 후보들을 선택해 합이 target이 되도록 조합을 만드는 과정으로, 각 후보를 재사용 가능하게 두고(인덱스 i를 유지) 탐색 공간을 탐색하는 전형적인 백트래킹 풀이입니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(k * C) |
| Space | O(target * n) |
피드백: 중복 제거를 위해 시작 인덱스를 유지하고 현재 부분해를 업데이트하며 백트래킹한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Dynamic Programming, Binary Search
- 설명: 해당 코드는 문자열을 분할하는 경우의 수를 DP 배열로 누적 합산하는 전형적인 DP 패턴입니다. 연속 두 자리로 묶는 경우를 고려하는 부분은 최적해를 하위 문제의 해로 표현하는 대표적인 DP 예시입니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(n) |
피드백: 연속 부분 문제를 dp 배열로 해결하며 두 가지 상태만 고려한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Greedy
- 설명: 연속 부분 배열의 합의 최댓값을 구하는 문제로, 각 위치에서 부분해의 최댓값을 유지하며 현재 값과 비교해 더 큰 쪽으로 선택하는 접근이 특징이다. Kadane 알고리즘의 핵심 아이디어로 최적해를 단순한 선형 탐색으로 구한다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(1) |
피드백: 현재 배열을 한 번씩 읽으며 최댓값을 갱신한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Bit Manipulation
- 설명: 주어진 코드는 비트를 왼쪽으로 시프트하며 각 비트를 검사하여 1의 개수를 셈. 비트 조작 연산과 시프트를 활용한 간단한 비트 카운팅으로 목적을 달성합니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(b) |
| Space | O(1) |
피드백: 입력 n의 비트 길이에 비례하는 시간으로 동작한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Two Pointers, Greedy, Hash Map / Hash Set
- 설명: 문자열의 좌우를 포인터로 이동하며 비교하는 투 포인터 패턴으로 회문 여부를 판단합니다. 불필요 문자 건너뛰기와 소문자 비교를 통해 선형 시간에 해결합니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(1) |
피드백: 공백 및 특수문자는 건너뛰고 소문자 비교를 수행한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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