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4836151
contains duplicate solution
yuseok89 Jun 23, 2026
cdc00da
two sum solution
yuseok89 Jun 23, 2026
cc0a988
top k frequent elements solution
yuseok89 Jun 23, 2026
c894055
longest consecutive sequence solution
yuseok89 Jun 23, 2026
4e4e412
house robber solution
yuseok89 Jun 23, 2026
32cafb9
add newline
yuseok89 Jun 23, 2026
49ecb59
리뷰 반영
yuseok89 Jun 25, 2026
a6fcc33
리뷰 반영
yuseok89 Jun 25, 2026
38a1f67
개선 - AI assist
yuseok89 Jun 25, 2026
8bd5a32
valid anagram solution
yuseok89 Jun 29, 2026
05685ed
Merge branch 'DaleStudy:main' into main
yuseok89 Jun 29, 2026
cd23e34
climbing stairs solution
yuseok89 Jun 29, 2026
120df1f
product of array except self solution
yuseok89 Jul 1, 2026
1d4ff54
3sum solution
yuseok89 Jul 1, 2026
23142a7
validate binary search tree solution
yuseok89 Jul 1, 2026
0cb14ca
공간복잡도 업데이트
yuseok89 Jul 1, 2026
9465142
공간복잡도 업데이트
yuseok89 Jul 1, 2026
8b4a01f
Merge branch 'DaleStudy:main' into main
yuseok89 Jul 7, 2026
4b09054
validate palindrome solution
yuseok89 Jul 7, 2026
da3aad9
number of 1 bits solution
yuseok89 Jul 7, 2026
5c4d5fb
combination sum solution
yuseok89 Jul 7, 2026
03f3f1a
decode ways solution
yuseok89 Jul 7, 2026
d8d5ea4
maximum subarray solution
yuseok89 Jul 7, 2026
1f003e2
복잡도 업데이트
yuseok89 Jul 7, 2026
a022d10
재귀 로직 개선
yuseok89 Jul 9, 2026
b8248c4
maximum subarray 풀이 개선
yuseok89 Jul 9, 2026
51c1012
valid palindrome 풀이 개선
yuseok89 Jul 9, 2026
65431c0
maximum subarray 풀이 개선
yuseok89 Jul 9, 2026
e514ab2
Merge branch 'DaleStudy:main' into main
yuseok89 Jul 12, 2026
194db1c
merge two sorted lists solution
yuseok89 Jul 12, 2026
419dfc5
merge two sorted lists solution 리뷰 반영
yuseok89 Jul 14, 2026
af586d8
maximum depth of binary tree solution
yuseok89 Jul 14, 2026
e2f0e02
find minimum in rotated sorted array solution
yuseok89 Jul 14, 2026
41107c5
word search solution
yuseok89 Jul 14, 2026
37ecdd8
coin change solution
yuseok89 Jul 15, 2026
fc56573
시간 공간 복잡도 업데이트
yuseok89 Jul 15, 2026
350342d
사전 필터링
yuseok89 Jul 16, 2026
0a99924
코드 개선
yuseok89 Jul 17, 2026
File filter

Filter by extension

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24 changes: 24 additions & 0 deletions coin-change/yuseok89.py

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저는 코인이 양수값만 있어서 DP만 했었는데 BFS로 해도 충분히 가능하겠네요!

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🏷️ 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.

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,24 @@
# TC: O(amount * len(coins))
# SC: O(amount)
class Solution:
def coinChange(self, coins: List[int], amount: int) -> int:

from collections import deque

v = {0: 0}
q = deque([0])

while q and amount not in v:

cur = q.popleft()

for coin in coins:

if cur + coin > amount or cur + coin in v:
continue

v[cur + coin] = v[cur] + 1
q.append(cur + coin)

return -1 if amount not in v else v[amount]

20 changes: 20 additions & 0 deletions find-minimum-in-rotated-sorted-array/yuseok89.py

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

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🏷️ 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.

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,20 @@
# TC: O(logN)
# SC: O(1)
class Solution:
def findMin(self, nums: List[int]) -> int:
low = 0
high = len(nums) - 1

while low < high - 1:
mid = (low + high) // 2

if nums[low] < nums[mid] < nums[high]:
return nums[low]

if nums[low] > nums[mid]:
high = mid
else:
low = mid

return min(nums[low], nums[high])

16 changes: 16 additions & 0 deletions maximum-depth-of-binary-tree/yuseok89.py

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

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그러네요. 문제 풀 당시에는 바로 생각을 못했었네요.
리뷰 감사합니다.

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🏷️ 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.

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,16 @@
# TC: O(N)
# SC: O(H)
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def maxDepth(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:

if not root:
return 0

return max(self.maxDepth(root.left), self.maxDepth(root.right)) + 1

26 changes: 26 additions & 0 deletions merge-two-sorted-lists/yuseok89.py

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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!

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의견 감사합니다.
굳이 더 순회 할 필요 없었네요.
파이썬 or 도 좀 더 살펴보겠습니다.

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🏷️ 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.

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,26 @@
# TC: O(N+M)
# SC: O(1)
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, val=0, next=None):
# self.val = val
# self.next = next
class Solution:
def mergeTwoLists(self, list1: Optional[ListNode], list2: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:

ret = ListNode()
cur = ret

while list1 and list2:
if list1.val < list2.val:
cur.next = list1
list1 = list1.next
else:
cur.next = list2
list2 = list2.next
cur = cur.next

cur.next = list1 if list1 else list2

return ret.next

37 changes: 37 additions & 0 deletions word-search/yuseok89.py

@alphaorderly alphaorderly Jul 15, 2026

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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

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Image

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백트래킹에서 탐색공간을 프루닝하는건 좋은 공부가 될것 같습니다!

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리뷰 감사합니다.
미리 쳐내기는 바로 반영되어도 좋을 것 같아요.
효율적으로 탐색하는 것은 작성하신 코드를 보니 뒤집어서 탐색하는 것을 말씀하시는 것 같은데,
뒤집는 쪽이 느려지는 경우도 만들어지긴 해서, 어느 경우에나 효율적이라고 보기는 어려운 것 같았어요.
이 문제 테스트셋에는 정말 잘 맞는 것 같습니다.

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

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🏷️ 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.

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,37 @@
# TC: O(N*M*4^L)
# SC: O(L)
class Solution:
def exist(self, board: List[List[str]], word: str) -> bool:

n = len(board)
m = len(board[0])

board_counter = Counter(board[r][c] for r in range(n) for c in range(m))
word_counter = Counter(word)

for c, cnt in word_counter.items():
if board_counter[c] < cnt:
return False

def rec(row, col, idx):
if idx == len(word):
return True

if row < 0 or row >= n or col < 0 or col >= m or board[row][col] != word[idx]:
return False

board[row][col] = None

ret = rec(row + 1, col, idx + 1) or rec(row - 1, col, idx + 1) or rec(row, col + 1, idx + 1) or rec(row, col - 1, idx + 1)

board[row][col] = word[idx]

return ret

for row in range(0, n):
for col in range(0, m):
if board[row][col] == word[0] and rec(row, col, 0):
return True

return False

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