[yuseok89] WEEK 04 Solutions

[yuseok89]

답안 제출 문제

• Merge Two Sorted Lists #224
• Maximum Depth of Binary Tree #227
• Find Minimum In Rotated Sorted Array #245
• Word Search #255
• Coin Change #269

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]

📊 yuseok89 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
coin-change	Medium	✅ 의도한 유형
find-minimum-in-rotated-sorted-array	Medium	⚠️ 유형 불일치
maximum-depth-of-binary-tree	Easy	✅ 의도한 유형
merge-two-sorted-lists	Easy	✅ 의도한 유형
word-search	Medium	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 15 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 80% (5문제 중 4문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	■■■■□□□	5 / 10 (Medium 3, Easy 2)
Dynamic Programming	■■■□□□□	4 / 11 (Easy 1, Medium 3)
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Binary	■□□□□□□	1 / 5 (Easy 1)
String	■□□□□□□	2 / 10 (Easy 2)
Graph	■□□□□□□	1 / 8 (Medium 1)
Tree	■□□□□□□	1 / 14 (Medium 1)
Interval	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함
Linked List	□□□□□□□	0 / 6 ← 아직 시작 안 함
Matrix	□□□□□□□	0 / 4 ← 아직 시작 안 함

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🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	413	43	456	$0.000038
2	1,855	219	2,074	$0.000180
3	1,859	206	2,065	$0.000175
4	1,913	194	2,107	$0.000173
5	1,897	284	2,181	$0.000208
합계	7,937	946	8,883	$0.000775

[alphaorderly]

이거 2개 비교하는 부분 끝나고 리스트 두개중에 한개 순회 다 끝난 상태에서는 나머지 남은 리스트는 그냥 뒤에 통째로 붙혀주는게 더 좋더라구요!
그니까 while 말구 단일 if문으로 처리가 가능해서 이게 훨씬 깔끔하고 좋은것 같았어요
파이썬의 or가 어떻게 단축평가를 하는지 고려하면 더욱 줄일수도 있구요!

[alphaorderly]

저는 코인이 양수값만 있어서 DP만 했었는데 BFS로 해도 충분히 가능하겠네요!

[alphaorderly]

저는 while loop 안에 복잡한 연산 들어가는거 별로라 최대한 간단하게 했는데, 이렇게 하시면 얼리 리턴이 가능해서 좋네요!

[alphaorderly]

이거 회원님 답안은 3000ms 가량 걸리는데
백트래킹을 유지한 상태에서

1. 어차피 답이 안되는것 미리 쳐내기
2. 좀 더 효율적으로 탐색하기

이 두가지만 추가해도 leetcode 실행속도상 0ms까지 도달할수 있어요!
꽤나 흥미롭더라구요, 저는 하나하나 직접 추가해가면서 성능 튜닝 했었네요

[alphaorderly]

[alphaorderly]

아주 개인적인 생각인데, rec을 쓰지 않고 maxDepth 자체를 재귀로 하면 좀 코드가 간단해지지 않을까요?

[alphaorderly]

백트래킹에서 탐색공간을 프루닝하는건 좋은 공부가 될것 같습니다!

[alphaorderly]

맞습니다! 빈도 기반으로 뒤집었는데, 해당 문제를 어떻게 하면 조금이라도 빨리 풀수 있을까에만 초점을 맞춘 코드이긴 합니다!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Breadth-First Search, Hash Map / Hash Set
• 설명: 코드는 BFS를 사용해 모든 금액 조합을 탐색하며 최단 동전을 찾는다. 방문 여부를 v 딕셔너리로 추적하고, 큐에 누적 합을 저장해 레벨마다 최소 동전 수를 구한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(amount * len(coins))	O(amount * len(coins))	✅
Space	O(amount)	O(amount)	✅

피드백: 상한이 amount인 DP/BFS 방식으로 각 금액에 도달하는 최소 동전 수를 갱신합니다. 금액 범위가 크면 공간과 시간이 커집니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search
• 설명: 회전된 정렬 배열에서 최소값을 이분 탐색으로 찾는 문제로, 중간 인덱스와 양 끝 값을 비교해 범위를 절반으로 축소합니다. 로그 시간 복잡도 O(log N)을 보장합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(logN)	O(log n)	✅
Space	O(1)	O(1)	✅

피드백: 중간값 비교를 통해 회전 여부를 판단하고 범위를 절반으로 줄여 구간을 축소합니다.

개선 제안: 특정 경계 케이스에서의 비교 로직을 더 명확히 다듬으면 안정성이 증가합니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Depth-First Search, Binary Search, Divide and Conquer
• 설명: 자식 노드를 재귀적으로 탐색하며 깊이를 구하는 분할 정복 형태의 DFS 방식으로 트리의 최대 깊이를 계산합니다. 각 노드의 좌우 하위 깊이의 최댓값에 1을 더하는 방식입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 트리를 방문하며 좌우 서브트리 깊이를 비교해 깊이를 반환합니다.

개선 제안: 꼭 필요한 경우 꼬리 재귀 최적화나 반복 방식으로도 구현 가능하지만 현 구현도 적절합니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Merge Sort / Divide and Conquer
• 설명: 두 개의 연결리스트를 한 칸씩 비교하며 합치는 과정은 두 포인터(Two Pointers)로 구현되며, 두 리스트를 동시에 순회해 새로운 정렬된 리스트를 구성합니다. 또한 부분적으로 분할된 배열을 합치는 아이디어는 Divide and Conquer의 맥락과도 연결됩니다(여기서는 직접적인 재귀가 없지만 합치는 과정이 분할-합치 패턴과 유사).

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(N+M)	O(n + m)	✅
Space	O(1)	O(1)	✅

피드백: 인접 포인터를 사용해 단일 연결 리스트로 합칩니다. 추가적인 데이터 구조 없이 연결 상태를 유지합니다.

개선 제안: 루프 종료 조건과 초기화 부분을 간결하게 다듬으면 가독성이 좋아집니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Depth-First Search, Backtracking
• 설명: 코드는 2차원 격자에서 인접한 문자로 단어를 구성하는 경로를 DFS로 탐색하고, 방문 표시를 백트래킹하며 가능한 경로를 모두 시도합니다. 문제의 특성상 부분 경로를 되돌리며 탐색하는 백트래킹 패턴이 핵심입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(NM4^L)	O(N * 4^L)	❌
Space	O(L)	O(L)	✅

피드백: 단어의 글자 수 L에 따라 탐색 트리의 폭이 커질 수 있어 최악 시간은 증가합니다. 사전 카운트로 빠른 불가능 판단을 포함합니다.

개선 제안: 입력 크기에 따라 가지치기를 더 강화하거나 비트마스킹/방문 배열 재사용을 통해 상수 공간을 늘리지 않도록 개선 가능.