[dolphinflow86] WEEK 02 Solutions

[dolphinflow86]

답안 제출 문제

• Valid Anagram #218
• Climbing Stairs #230
• Product of Array Except Self #239
• 3Sum #241
• Validate Binary Search Tree #251

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]

📊 dolphinflow86 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
3sum	Medium	✅ 의도한 유형
climbing-stairs	Easy	✅ 의도한 유형
product-of-array-except-self	Medium	✅ 의도한 유형
valid-anagram	Easy	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 5 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (4문제 중 4문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Array	■□□□□□□	2 / 10 (Easy 2)
Graph	■□□□□□□	1 / 8 (Medium 1)
Dynamic Programming	■□□□□□□	1 / 11 (Medium 1)
Binary	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함
Interval	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함
Linked List	□□□□□□□	0 / 6 ← 아직 시작 안 함
Matrix	□□□□□□□	0 / 4 ← 아직 시작 안 함
String	□□□□□□□	0 / 10 ← 아직 시작 안 함
Tree	□□□□□□□	0 / 14 ← 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	291	42	333	$0.000031
2	467	37	504	$0.000038
3	880	74	954	$0.000074
4	1,273	166	1,439	$0.000130
5	1,695	230	1,925	$0.000177
합계	4,606	549	5,155	$0.000450

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Hash Map / Hash Set, Greedy
• 설명: 3SUM 코드는 먼저 특정 원소를 고정하고 나머지를 해시맵으로 탐색하여 합이 0이 되도록 하는 방식으로 구현되며, 중복 제거를 위해 집합을 사용한다. 고정된 원소를 기준으로 부분 문제를 해결하는 구조가 Two Pointers의 변형으로 해시를 활용하는 패턴에 해당한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Solution.threeSum — Time: ✅ O(N^2) → O(n^2) / Space: ✅ O(N) → O(n)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(N^2)	O(n^2)	✅
Space	O(N)	O(n)	✅

피드백: 배열 정렬 후 중복 제거를 위해 집합을 사용하고, 각 i에 대해 해시맵으로 나머지 두 수의 합을 찾습니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: Solution.threeSum_alt — Time: ✅ O(N^2) → O(n^2) / Space: ✅ O(N) → O(n)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(N^2)	O(n^2)	✅
Space	O(N)	O(n)	✅

피드백: 제시된 구현은 중복 제거를 위해 집합을 사용하고 있습니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[alphaorderly]

오 이러면 왼쪽 포인터를 하나 두고
오른쪽 부분만 부분문제처럼 Two sum 문제로 푸신거리고 보면 될까요?
이런 방법도 있다니 너무 신기하네요! 고생하셨습니다!

[dolphinflow86]

@alphaorderly 리뷰해주셔서 감사합니다. 네 해당 방식이 맞아요.
하지만 구현해놓고 보니 투포인터 방식이 좀 더 깔끔한 것 같긴 하더라구요 :)

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming, Hash Map / Hash Set, Divide and Conquer
• 설명: 깊이 우선 탐색과 메모이제이션을 통해 중복 계산을 피하고, 부분 문제의 해를 저장하여 전체를 해결한다. 해를 저장하는 데 해시 맵을 사용하며, 재귀적으로 작은 부분 문제로 나누어 풀이한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Solution.climbStairs — Time: O(n) / Space: O(n)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 중복 부분 문제를 저장해 재귀 호출의 중복을 제거합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: Solution.climb_rec — Time: ✅ O(N) → O(n) / Space: ✅ O(N) → O(n)

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

피드백: 메모이제이션으로 중복 계산을 피합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Dynamic Programming, Hash Map / Hash Set
• 설명: 왼쪽-오른쪽 누적곱을 이용해 각 원소의 곱을 구하는 패턴으로, 추가 저장 배열과 누적 곱을 이용한 선형시간 해결(분할 계산). 다이나믹 프로그래밍의 누적 값 재사용 특성과 효율적 공간 이용이 핵심이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 첫 순회로 왼쪽 곱, 두 번째 순회로 오른쪽 곱을 결합합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Two Pointers
• 설명: 해시 맵으로 문자 빈도를 비교하는 두 번째 풀이와 정렬 없이 카운트 비교를 사용한 방식은 해시 맵 패턴에 해당합니다. 또한 문자열 길이 비교로 빠른 종료를 활용하는 부분이 간접적으로 투 포인터의 아이디어와 연계될 수 있습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Solution.isAnagram_sort — Time: ✅ O(NlogN) → O(n log n) / Space: ✅ O(N) → O(n)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(NlogN)	O(n log n)	✅
Space	O(N)	O(n)	✅

피드백: 정렬 기반 방법은 구현이 간단합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: Solution.isAnagram_count — Time: ❌ O(N + M) → O(n) / Space: ❌ O(N + M) → O(k)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(N + M)	O(n)	❌
Space	O(N + M)	O(k)	❌

피드백: 추가 공간으로 카운트 맵을 사용해 선형 시간으로 판별합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[JeonJe]

안녕하세요! 이번에 코드리뷰를 맡게 된 이전제입니다. 잘부탁드립니다.

solve 코드 너무 깔끔하게 잘 작성하셨네요!!

시간복잡도를 더 낮춰야한다는 제약조건이 있다면, 정렬이 아닌 어떤 다른 방식으로 문제 풀이 접근하실 지 궁금합니다!

[dolphinflow86]

@JeonJe 안녕하세요 전제님 :) 저도 잘 부탁드립니다.

이 문제는 시간복잡도를 더 낮춘다면 아래의 2번째 방법으로 푼 해시맵 사용하는 방법으로 접근하여 풀 것 같습니다.

다만 2번 솔루션에서도 s와 t가 영문 소문자 제한이 있어서 해시맵 대신에 26크기의 고정배열로 변경해서 푸는 것으로 조금

더 최적화를 할 수 있을 것 같아요.

[JeonJe]

바텀업 + 메모라이제이션을 사용하셨네요!

각 전진 케이스에 대해서 이미 계산되어있으면 해당 값을 사용하고, 아니라면 계산해서 저장하는 방식으로 이해하였습니다.

저는 탑다운 + 메모라이제이션으로 문제를 접근했는데 이런 방식으로 생각을 해볼 수 있겠네요 ㅎㅎ
이 문제를 푸실 때 어떤 식으로 접근해야겠다 생각하셨는지 궁금합니다!

[dolphinflow86]

@JeonJe 이 문제는 각 스탭마다 행할 수 있는 행동이 1칸 아니면 2칸의 점프라고 생각했고 피보나치나 house robber 문제에서 풀었던 풀이를 적용해볼 수 있겠다라는 생각이 들어서 재귀로 접근했습니다. 실행 흐름은 1층부터 n층까지 재귀적으로 올라가되, n층에서 베이스케이스에 걸려 내려오면서 memo를 채우는식으로 구현하였고, 저도 헷갈려서 결정트리 그려보면서 다시 리마인드 했네요 :)