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![dalestudy[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/1067270?s=60&v=4){kind=small}
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
binary-tree-level-order-traversal/okyungjin.py
# 102. Binary Tree Level Order Traversal
# https://leetcode.com/problems/binary-tree-level-order-traversal/
"""
문제:
- 이진 트리의 root가 주어질 때, 노드 값을 레벨 순서(왼쪽에서 오른쪽, 위에서 아래)로 묶어서 반환한다
- 결과는 레벨별 값 리스트의 리스트 (예: [[3], [9, 20], [15, 7]])
- 0 <= 노드 수 <= 2000
복잡도:
n: 노드의 개수
Time: O(n)
Space: O(n)
"""
# 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 levelOrder(self, root: TreeNode | None) -> list[list[int]]:
if not root:
return []
ans = []
q = deque([(0, root)])
while q:
level, node = q.popleft()
if len(ans) == level:
ans.append([])
ans[level].append(node.val)
if node.left:
q.append((level + 1, node.left))
if node.right:
q.append((level + 1, node.right))
return ans- 패턴: Breadth-First Search, Queue/Deque usage
- 설명: 노드를 레벨별로 차례대로 방문하여 각 레벨의 값을 모으는 방식으로, 큐를 사용한 너비 우선 탐색(BFS) 패턴에 해당한다. 레벨 구분은 현재 레벨 깊이를 경로로 추적하는 방식으로 구현되어 있다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(n) |
피드백: 큐를 이용해 각 노드를 레벨별로 묶어 결과를 만든다. 모든 노드를 한 번씩 방문하므로 시간은 선형이고, 최악의 경우 같은 수의 노드를 담으므로 공간도 선형이다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
counting-bits/okyungjin.py
# 338. Counting Bits
# https://leetcode.com/problems/counting-bits/
"""
문제:
- 정수 n이 주어질 때, 0부터 n까지 각 i에 대해 i의 이진 표현에 포함된 1의 개수를 구한다
- 결과는 길이 n + 1인 배열 ans로 반환한다 (ans[i] = i의 1의 개수)
- 0 <= n <= 10^5
복잡도:
n: 입력 정수 n
Time: O(n)
Space: O(1)
"""
class Solution:
def countBits(self, n: int) -> List[int]:
dp = [0]
offset = 1
for num in range(1, n + 1):
if num == offset * 2:
offset = num
dp.append(dp[num - offset] + 1)
return dp- 패턴: Dynamic Programming, Divide and Conquer
- 설명: 숫자 i의 이진 표현에서 1의 개수를 i-1의 패턴을 활용해 계산하는 점화로, 이전 결과를 이용해 새로운 값을 빠르게 구한다. 또한 부분 문제를 합쳐 전체 결과를 만들어 내는 DP 특성을 보인다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(n) |
피드백: 앞선 값들을 이용해 현재 값을 계산하는 방식으로 연속적으로 채워 나간다. n까지의 모든 값을 한 번씩 계산하므로 시간은 선형이고, dp 배열이 필요하므로 공간도 선형이다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
house-robber-ii/okyungjin.py
# 213. House Robber II
# https://leetcode.com/problems/house-robber-ii/
"""
문제:
- 집들이 원형으로 배치되어 있고, 각 집에는 돈이 들어 있다.
- 인접한 두 집은 같은 날 털 수 없다.
- 첫 집과 마지막 집도 인접한 것으로 본다.
- 털 수 있는 최대 금액을 구한다.
복잡도:
n: `nums`의 길이
Time: O(n)
Space: O(1)
"""
class Solution:
def rob(self, nums: List[int]) -> int:
n = len(nums)
if n == 1:
return nums[0]
def steel(start, end):
prev2, prev1 = 0, 0
for i in range(start, end):
cur = max(prev2 + nums[i], prev1)
prev2, prev1 = prev1, cur
return prev1
s1 = steel(0, n - 1)
s2 = steel(1, n)
return max(s1, s2)- 패턴: Dynamic Programming, Two Pointers
- 설명: 큐브의 DP 아이디어로 부분 문제의 최적해를 누적해 구하는 방식이며, 원형 배열에서 부분 구간의 최적해를 비교하기 위해 선형 스캔과 상태 누적을 활용한다. 또한 각 위치의 선택 여부를 두 이전 상태와 비교해 최댓값을 갱신한다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(1) |
피드백: 두 구간 문제를 독립적으로 해결한 뒤 최대를 취하는 방식으로, 선형 스캔과 상수 공간으로 해결한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
meeting-rooms-ii/okyungjin.py
# 253. Meeting Rooms II
# https://www.lintcode.com/problem/919/
"""
문제:
- 회의 시간 구간 `[start, end)` 목록이 주어진다. (start < end)
- 모든 회의를 진행하는 데 필요한 최소 회의실 개수를 구한다.
- 한 회의가 끝나는 시각에 다른 회의가 시작하는 것은 충돌이 아니다.
복잡도:
n: `intervals`의 길이
Time: O(n log n)
Space: O(n)
"""
import heapq
"""
Definition of Interval:
class Interval(object):
def __init__(self, start, end):
self.start = start
self.end = end
"""
class Solution:
def min_meeting_rooms(self, intervals: List[Interval]) -> int:
pq = []
intervals.sort(key=lambda x: x.start)
for cur in intervals:
if pq:
earliest_end = pq[0] # 열린 방들 중 가장 빨리 끝나는 시각
if cur.start >= earliest_end:
heapq.heappop(pq)
heapq.heappush(pq, cur.end)
return len(pq)
# print(Solution().min_meeting_rooms([Interval(0, 30), Interval(5, 10), Interval(15, 20)])) # 2
# print(Solution().min_meeting_rooms([Interval(0, 5), Interval(5, 10), Interval(10, 15)])) # 1
# print(Solution().min_meeting_rooms([Interval(1, 10), Interval(2, 7), Interval(3, 9), Interval(8, 12)])) # 3- 패턴: Heap / Priority Queue, Greedy, Two Pointers
- 설명: 회의실 최소 개수를 구하는 방식으로 끝나는 시간들을 우선순위 큐로 관리하고, 시작 시각과 가장 먼저 끝나는 회의의 종료 시점을 비교하여 재사용 여부를 판단한다. 정렬과 힙 구조를 활용한Greedy 전략이 핵심이며, 끝나는 시간 관리로 효율적인 재사용이 가능하다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n log n) |
| Space | O(n) |
피드백: 정렬과 우선순위 큐를 이용해 현재 열려 있는 방의 수를 관리한다. 각 회의마다 끝나는 시간을 갱신해 필요한 방 수를 결정한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
meeting-rooms/okyungjin.py
# 252. Meeting Rooms
# https://www.lintcode.com/problem/920/
"""
문제:
- 회의 시간 구간 `[start, end)` 목록이 주어진다. (start < end)
- 한 사람이 모든 회의에 참석할 수 있는지 True/False로 반환한다.
- 한 회의가 끝나는 시각에 다른 회의가 시작하는 것은 충돌이 아니다.
복잡도:
n: `intervals`의 길이
Time: O(n log n)
Space: O(n)
"""
"""
Definition of Interval:
class Interval(object):
def __init__(self, start, end):
self.start = start
self.end = end
"""
class Solution:
def can_attend_meetings(self, intervals: List[Interval]) -> bool:
intervals.sort(key=lambda x: x.end)
last_end = 0
for interval in intervals:
if interval.start < last_end:
return False
last_end = interval.end
return True- 패턴: Greedy, Binary Search, Sorting
- 설명: 간격을 끝시간으로 정렬한 뒤, 이전 회의 종료 시간과 현재 시작 시간을 비교하는 방식으로 충돌 여부를 판단한다. 이는 최적해를 찾는 탐욕적 패턴과 정렬을 이용한 전처리의 조합이다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n log n) |
| Space | O(1) |
피드백: 종료 시간 정렬 후 순차 탐색으로 충돌 여부를 판정한다. 상수 공간으로 해결 가능하다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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질문 핵심: 타입/일관성 불일치가 있는지와 모범답안 여부.
요점
- 그래프/레벨 순서, 카운팅 비트 등 여러 문제에 대해 타입 힌트가 섞여 있습니다.
- 문제: 일부 파일에서 List, deque, Interval 등 타입이 보이지 않는 경우가 있습니다. 예를 들어,
- counting-bits: List[int]를 사용하지만 List가 import되어 있지 않음. 또한 dp를 리스트로 반환하는데 사용된 주석과 실제 코드의 타입 힌트 불일치 가능성(입력 n에 대한 타입) 존재.
- meeting-rooms/okyungjin.py 등에서 List[Interval]를 사용하지만 Interval 정의나 import가 주석 처리되어 있어 타입 힌트 불일치.
- level-order 등에서 TreeNode | None 같은 파이썬 3.10+ 구문을 사용하지만 필요한 타입 정의나 import가 보이지 않음.
모범답안에 대한 제안
- 공통 포맷 유지: 각 파일 맨 위에 필요한 import를 명확히 추가
- from typing import List, Optional
- 또는 Python 3.10+으로 동일하게 사용 시 from typing import List
- 함수 시그니처에서 일관된 타입 표기
- 예: def levelOrder(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[List[int]]:
- 필요한 TreeNode/Interval 정의를 코드 내에 명시적으로 포함하거나, 주석으로 정의를 확실히 할 것
- 모범 예시(간략):
- counting-bits: import List, 구현에서 List[int] 반환
- meeting-rooms: Interval 정의를 코드 상단에 포함, 리스트 정렬 시 Interval 타입 사용
- binary-tree-level-order-traversal: from collections import deque, Optional, List
간단 요약
- 네 파일 중 일부는 타입 힌트와 필요 정의(import/Interval/TreeNode 등)가 누락되어 타입 불일치 문제가 있습니다.
- 권장: 각 파일에 필요한 타입 임포트와 정의를 명확히 추가하고, 시그니처를 일관되게 맞춰 모범답안 형식으로 통일하세요.
Contributor
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확실히 레벨오더는 큐를 쓰는게 가장 깔끔한거 같긴 해요
Contributor
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진짜 함수로 일반화 하는게 맞았나 싶기도 하네요
깔끔한 코드 좋아요!
Contributor
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오 ㅋㅋㅋ 저랑 거의 완벽하게 동일한 풀이를 사용하셨네요
신기합니다!
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