[okyungjin] WEEK 04 Solutions

[okyungjin]

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]

📊 okyungjin 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
merge-two-sorted-lists	Easy	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 12 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (1문제 중 1문제 일치)

문제 풀이 현황

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

---

🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	1,200	37	1,237	$0.000075
2	1,196	46	1,242	$0.000078
합계	2,396	83	2,479	$0.000153

[okyungjin]

@DaleStudy 개선 제안: 더 나은 변수 네이밍과 주석 정리로 가독성을 높일 수 있습니다. 는 어떤 방식을 말하는건지 제안해주라

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Linked List, Greedy, Dynamic Programming, Hash Map / Hash Set, Divide and Conquer, Backtracking, DFS, BFS, Heap / Priority Queue, Trie, Bit Manipulation, Monotonic Stack, Union Find, Binary Search
• 설명: 리스트를 두 포인터로 순회하며 정렬된 연결 리스트를 병합하는 패턴으로, 두 노드를 비교해 더 작은 값을 현재 노드에 연결하고 포인터를 전진시킵니다. 추가 공간 없이 기존 노드를 재활용하는 최적화가 특징입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Solution_01.mergeTwoLists — Time: ✅ O(n + m) → O(n + m) / Space: ❌ O(n + m) → O(1)

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

피드백: 두 리스트를 순회하며 각 노드를 새로 만들지 않고 기존 노드를 연결해 공간을 상수로 유지합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: Solution.mergeTwoLists — Time: ✅ O(n + m) → O(n + m) / Space: ✅ O(1) → O(1)

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

피드백: 노드를 새로 생성하지 않고 기존 ListNode를 연결해 공간 복잡도를 개선했습니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[okyungjin]

@DaleStudy 풀이1 공간 복잡도 설명해주라. 풀이 1에서 새로운 노드를 생성하는 비용을 최적화하려고 풀이2로 변경한거거든. 둘다 O(1) 이라고 볼 수 있는거야?

[dalestudy]

요약 답변

• 풀이 1은 새로운 노드(ListNode)를 매번 생성합니다. 따라서 추가 공간은 새 노드들에 의해 O(n+m) 입니다. (여기서는 두 리스트의 길이 합에 비례)
• 풀이 2(공간 복잡도 O(1)으로 개선)는 기존 리스트의 노드를 재사용하기 위해 새 노드를 만들지 않습니다. 더미 노드 하나(dummy)와 포인터들만 사용하므로 추가 공간은 상수 O(1) 입니다.
• 결론: 풀이 1은 O(n+m) 공간, 풀이 2는 O(1) 공간. 두 방법 중에서 풀이 2가 공간 측면에서 최적화된 버전입니다. 다만 시간 복잡도는 둘 다 O(n+m)로 같습니다.

[okyungjin]

@DaleStudy 그러면 #2743 (comment) 풀이 1에서 내가 예측한 공간 복잡도가 맞는 거 아닌가?

[dalestudy]

네, 맞습니다. 풀이 1에서의 공간 복잡도는 O(n + m)입니다. 이유는 새로운 ListNode를 매번 생성하므로 두 리스트의 노드를 합친 길이만큼 추가 노드가 필요해지기 때문입니다. 즉, 추가된 노드 수가 n + m개로 메모리를 차지합니다.

PR 코드의 구현 관점에서 보면:

• 초기 버전(Solution_01)은 매 병합마다 새 노드를 생성하므로 추가 공간이 O(n + m).
• 개선안(Solution)은 실제 노드를 재사용하므로 추가 공간은 O(1)로 줄였습니다.

따라서 "풀이 1에서의 예측 공간 복잡도"는 맞고, 실제로는 개선된 버전에서 O(1)로 최적화된다고 보는 게 정확합니다. 필요하면 두 버전의 메모리 사용량 비교나 시간 복잡도도 함께 정리해 드리겠습니다.

[okyungjin]

@DaleStudy 그러면 ❌ 표시 없어야 하는거 아닌가해서! 저 분석 표를 다시 그려주라

[dalestudy]

아, 표에서 ❌가 없어야 한다고 느끼신 거죠? PR 설명의 체크리스트는 리뷰어가 확인용으로 사용되는 포맷이라, 보통 각 항목의 상태를 표시하기 위해 ✔/x 표기가 들어갑니다. 하지만 실제로는 필요에 따라 표기를 바꿀 수 있습니다.

다음 중 원하는 방식으로 바꿔 보세요:

• 모든 항목에 체크 표시를 제거: 깔끔한 목록으로 남김
• 각 항목에 상태를 텍스트로만 표현: 예) [완료], [미완]
• 또는 불필요한 체크칸을 제거하고 한 줄 요약으로만 남김

예시 (체크박스 없이 간단한 목록):

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

원하시는 표 형식이나 표기 방식(마크다운 여부, 한 줄 요약 등)을 알려주시면 그에 맞춰 다시 그려드리겠습니다.

[okyungjin]

@DaleStudy 이 파일의 알고리즘 시간/공간 복잡도 분석

[dalestudy]

다음 두 구현의 시간/공간 복잡도 차이와 공통점:

• Solution_01

  • 시간 복잡도: O(n + m) — list1과 list2의 모든 노드를 각각 한 번씩 확인하며 병합.
  • 공간 복잡도: O(n + m) — 새로운 ListNode를 매 반복마다 생성하기 때문에 두 리스트의 노드 수만큼 추가 노드가 만들어짐.

• Solution

  • 시간 복잡도: O(n + m) — 동일하게 모든 노드를 한 번씩 순회하며 병합.
  • 공간 복잡도: O(1) — 새 노드 생성 없이 기존 리스트의 노드를 재사용. 더블 포인터 방식의 상수 공간만 필요.

주의점

• 두 구현은 dummy를 사용해 병합 head를 쉽게 처리한다.
• Solution_01은 새 노드를 만들어 공간이 추가되고, Solution은 기존 노드를 연결만 하므로 메모리 효율이 더 좋다.

[chapse57]

이 부분에서 ListNode(list1.val)로 매번 새 노드를 생성하시는데, 기존 노드를 그대로 연결(node.next = list1)하면 새 노드를 안 만들어도 돼서 공간 복잡도를 O(1)로 줄일 수 있을 것 같아요. 저는 그렇게 풀었는데 참고하시라고 남깁니다! 전체 로직은 깔끔하게 잘 읽혔어요 👍