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[Lyla] Week 06 #911

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Diff view
Diff view
26 changes: 26 additions & 0 deletions container-with-most-water/pmjuu.py
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,26 @@
'''
시간 복잡도: O(n)
- 두 포인터를 이동하면서 배열을 한 번만 순회하므로 시간 복잡도는 O(n)입니다.

공간 복잡도: O(1)
- 추가 메모리를 사용하지 않고 변수만 사용하므로 O(1)입니다.
'''

from typing import List


class Solution:
def maxArea(self, height: List[int]) -> int:
max_area = 0
left, right = 0, len(height) - 1

while left < right:
current_area = (right - left) * min(height[left], height[right])
max_area = max(current_area, max_area)

if height[left] < height[right]:
left += 1
else:
right -= 1

return max_area
58 changes: 58 additions & 0 deletions design-add-and-search-words-data-structure/pmjuu.py
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,58 @@
'''
* L: 단어의 길이
시간복잡도: O(1)
- addWord(word): O(L), 최대 단어 길이가 25로 제한되므로 이 작업은 상수 시간에 가깝습니다.
- search(word): O(L * 26^d), 여기서 26은 알파벳 소문자의 개수를 의미합니다. d는 단어 내 '.'의 개수인데, 2로 제한되므로 상수 시간에 가깝습니다.
공간복잡도:
- Trie 구조에 저장되는 문자의 수에 비례합니다. 단어의 총 길이를 T라고 하면 공간복잡도는 O(T) 입니다.
'''


class Trie:
def __init__(self):
self.children = {}
self.is_end_of_word = False

class WordDictionary:

def __init__(self):
# Trie의 루트 노드 초기화
self.root = Trie()

def addWord(self, word: str) -> None:
current = self.root

for char in word:
if char not in current.children:
current.children[char] = Trie()

current = current.children[char]

current.is_end_of_word = True

def search(self, word: str) -> bool:
def dfs(node, i):
if i == len(word):
return node.is_end_of_word

char = word[i]
if char == '.':
# '.'인 경우 모든 자식 노드에 대해 탐색
for child in node.children.values():
if dfs(child, i + 1):
return True
return False

if char not in node.children:
return False

return dfs(node.children[char], i + 1)

return dfs(self.root, 0)



# Your WordDictionary object will be instantiated and called as such:
# obj = WordDictionary()
# obj.addWord(word)
# param_2 = obj.search(word)
40 changes: 40 additions & 0 deletions longest-increasing-subsequence/pmjuu.py
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두 가지 방법에 대한 풀이과 설명이 너무 좋습니다!

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,40 @@
'''
Dynamic programming 활용

시간복잡도: O(n^2) - 두 개의 중첩된 반복문이 nums 배열을 탐색함
공간복잡도: O(n) - dp 배열에 숫자 개수(n)만큼 공간이 필요함
'''

def lengthOfLIS_n2(nums):
n = len(nums)
dp = [1] * n

for i in range(1, n):
for j in range(i):
if nums[j] < nums[i]:
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1) # 이전 LIS 길이에 1 추가

return max(dp) # dp 배열의 최대값이 최장 길이


'''
이진탐색 활용

시간복잡도: O(n log n) - 각 숫자에 대해 이진 탐색(bisect_left)을 수행함
공간복잡도: O(n) - sub 리스트에 최대 n개의 숫자가 저장될 수 있음
'''

from bisect import bisect_left

def lengthOfLIS_nlogn(nums):
sub = [] # 현재까지 찾은 LIS의 숫자들을 저장

for num in nums:
pos = bisect_left(sub, num) # 삽입 위치를 이진 탐색으로 찾음

if pos == len(sub):
sub.append(num) # 삽입 위치가 sub의 범위 밖이면 숫자 추가
else:
sub[pos] = num # 삽입 위치가 범위 안이면 해당 위치의 숫자를 현재 숫자로 교체

return len(sub)
33 changes: 33 additions & 0 deletions spiral-matrix/pmjuu.py
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변수명이 직관적이여서 가독성이 좋네요 :)

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,33 @@
'''
시간복잡도: O(m * n) - 모든 행렬의 요소를 한 번씩 방문
공간복잡도: O(1) - 추가 공간 없이 결과를 저장
'''
from typing import List


class Solution:
def spiralOrder(self, matrix: List[List[int]]) -> List[int]:
result = []
top, bottom = 0, len(matrix) - 1
left, right = 0, len(matrix[0]) - 1

while top <= bottom and left <= right:
for col in range(left, right + 1):
result.append(matrix[top][col])
top += 1

for row in range(top, bottom + 1):
result.append(matrix[row][right])
right -= 1

if top <= bottom:
for col in range(right, left - 1, -1):
result.append(matrix[bottom][col])
bottom -= 1

if left <= right:
for row in range(bottom, top - 1, -1):
result.append(matrix[row][left])
left += 1

return result
23 changes: 23 additions & 0 deletions valid-parentheses/pmjuu.py
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,23 @@
'''
시간 복잡도: O(n)
- 문자열 s의 길이를 n이라고 할 때, 문자열의 각 문자를 한 번씩 순회하며 처리하므로 O(n)입니다.

공간 복잡도: O(n)
- 스택에 열린 괄호를 저장하는 데 사용되는 공간이 최악의 경우 문자열 s의 길이 n과 같을 수 있으므로 O(n)입니다.
'''

class Solution:
def isValid(self, s: str) -> bool:
stack = []
bracket_map = {")": "(", "}": "{", "]": "["}

for bracket in s:
if bracket in bracket_map:
if stack and stack[-1] == bracket_map[bracket]:
stack.pop()
else:
return False
else:
stack.append(bracket)

return len(stack) == 0
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