[hwi-middle] WEEK 07 solutions#2549
Conversation
📊 hwi-middle 님의 학습 현황이번 주 제출 문제
누적 학습 요약
문제 풀이 현황
🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다. 🔢 API 사용량 (gpt-4.1-nano)
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: BFS
- 설명: 이 코드는 BFS(너비 우선 탐색)를 활용하여 섬의 연결된 영역을 탐색하고 방문 여부를 체크합니다. 큐를 이용한 탐색 방식이 핵심입니다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Two Pointers
- 설명: 이 코드는 두 포인터(prev, cur)를 활용하여 링크드 리스트를 역순으로 뒤집는 과정에서 포인터를 이동하며 노드들을 재연결하는 방식으로 동작합니다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Two Pointers, Hash Map / Hash Set
- 설명: 두 번째 솔루션은 행과 열의 상태를 첫 번째 요소를 활용하여 표시하는데, 이는 해시 맵 또는 배열을 이용한 마킹 기법과 유사하며, 인덱스 활용이 특징입니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석longest-substring-without-repeating-characters
피드백: 이 구현은 슬라이딩 윈도우와 해시맵을 이용하여 중복 문자를 효율적으로 처리하는 방식으로, 시간복잡도 O(n)과 공간복잡도 O(min(n, m))이 적절히 반영되어 있습니다. 주석도 명확합니다. 개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다. number-of-islands
피드백: 이 BFS 기반 풀이로 섬의 개수를 효율적으로 계산하며, 시간복잡도 O(r*c)와 공간복잡도 O(min(r, c))가 적절히 반영되어 있습니다. 주석도 명확합니다. 개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다. reverse-linked-list
피드백: 이 반복 구조를 이용한 역순 알고리즘은 시간복잡도 O(n)과 공간복잡도 O(1)로 효율적입니다. 주석도 명확합니다. 개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다. set-matrix-zeroes
피드백: 이 두 가지 방법 모두 시간복잡도 O(rc)와 공간복잡도 O(rc)로 적절하며, 두 번째 방법은 공간 최적화에 유리합니다. 주석도 상세합니다. 개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다. unique-paths
피드백: 이 조합 계산 방식은 시간복잡도 O(k)와 공간복잡도 O(1)로 효율적입니다. 주석도 명확하게 핵심 아이디어를 설명하고 있습니다. 개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다. 🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다. |
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Math
- 설명: 이 코드는 조합 계산을 통해 경로의 수를 구하는 수학적 접근을 사용하며, 특정 알고리즘 패턴에 속하지 않습니다. 일반적인 패턴 목록에는 포함되지 않는 수학적 방법입니다.
ohkingtaek
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unique paths 문제 풀어내는 인사이트 좋은거 같습니다. 한 수 배우겠습니다
문제 푸시느라 고생하셨습니다!
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