Merge pull request #1614 from yyyyyyyyyKim/main

[yyyyyyyyyKim] WEEK 13 solutions

Author: yyyyyyyyyKim

find-median-from-data-stream/yyyyyyyyyKim.py

@@ -0,0 +1,27 @@
+class MedianFinder:
+    # Follow up : 두 개의 heap 사용해서 구현 가능(시간복잡도 O(log n), 추가 공부 필요함)
+    # heap 사용하지 않고 이진 탐색 삽입으로 풀었음
+
+    def __init__(self):
+        # 숫자 저장할 리스트 생성
+        self.arr = []
+        
+
+    def addNum(self, num: int) -> None:
+        # 숫자 추가하고 정렬하기
+        # self.arr.append(num)
+        # self.arr.sort()   -> 시간초과(시간복잡도 O(n log n))
+        # 이진탐색삽입(시간복잡도 O(n))
+        bisect.insort(self.arr, num)
+
+    def findMedian(self) -> float:
+        # 길이가 홀수면 가운데 값 리턴
+        if len(self.arr)%2 == 1:
+            return self.arr[len(self.arr)//2]
+        # 길이가 짝수면 가운데 두 수의 평균 리턴
+        return (self.arr[len(self.arr)//2-1] + self.arr[len(self.arr)//2]) / 2
+
+# Your MedianFinder object will be instantiated and called as such:
+# obj = MedianFinder()
+# obj.addNum(num)
+# param_2 = obj.findMedian()

insert-interval/yyyyyyyyyKim.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+class Solution:
+    def insert(self, intervals: List[List[int]], newInterval: List[int]) -> List[List[int]]:
+
+        # 시간복잡도 O(n log n), 공간복잡도 O(n)
+
+        # newInterval 추가하고 정렬
+        intervals.append(newInterval)
+        intervals.sort()
+
+        answer = [intervals[0]]
+        
+        for i in range(1, len(intervals)):
+            prev = answer[-1]
+            curr = intervals[i]
+
+            # 병합하기
+            # answer의 끝 값보다 현재의 시작값이 더 작으면 겹치는 것 -> 현재의 끝값과 answer의 끝값 중 더 큰 값으로 병합
+            if curr[0] <= prev[1]:
+                prev[1] = max(prev[1], curr[1])
+            
+            # 겹치지 않으면 현재값을 answer에 추가
+            else:
+                answer.append(curr)
+
+        return answer

kth-smallest-element-in-a-bst/yyyyyyyyyKim.py

@@ -0,0 +1,34 @@
+# 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 kthSmallest(self, root: Optional[TreeNode], k: int) -> int:
+        
+        # DFS
+        # 시간복잡도 최악 O(n)/ 공간복잡도 O(log n) ~ O(n) (재귀깊이)
+        self.count = 0
+        self.answer = None
+
+        def dfs(node):
+            if not node:
+                return
+
+            # 가장 작은 값부터(왼쪽서브트리) 재귀로 탐색
+            dfs(node.left)
+
+            self.count += 1
+
+            # k번째 작은 값 찾으면 바로 종료하기
+            if self.count == k:
+                self.answer = node.val
+                return
+
+            # 오른쪽 서브트리 탐색
+            dfs(node.right)
+
+        dfs(root)
+
+        return self.answer

lowest-common-ancestor-of-a-binary-search-tree/yyyyyyyyyKim.py

@@ -0,0 +1,22 @@
+# Definition for a binary tree node.
+# class TreeNode:
+#     def __init__(self, x):
+#         self.val = x
+#         self.left = None
+#         self.right = None
+
+class Solution:
+    def lowestCommonAncestor(self, root: 'TreeNode', p: 'TreeNode', q: 'TreeNode') -> 'TreeNode':
+        
+        # BST(이진 탐색 트리) 특성 활용해서 밸류값으로 LCA 찾기
+        # 시간복잡도 O(log n)/ 최악O(n), 공간복잡도 O(1)
+        while root:
+            # p, q가 둘 다 root보다 작으면, LCA는 왼쪽 서브트리에 있음
+            if p.val < root.val and q.val < root.val:
+                root = root.left
+            # p, q가 둘 다 root보다 크면, LCA는 오른쪽 서브트리에 있음
+            elif p.val > root.val and q.val > root.val:
+                root = root.right
+            # p, q가 root의 양쪽에 나눠져 있는 경우 -> root가 LCA
+            else:
+                return root

meeting-rooms/yyyyyyyyyKim.py

@@ -0,0 +1,38 @@
+from typing import (
+    List,
+)
+from lintcode import (
+    Interval,
+)
+
+"""
+Definition of Interval:
+class Interval(object):
+    def __init__(self, start, end):
+        self.start = start
+        self.end = end
+"""
+
+class Solution:
+    """
+    @param intervals: an array of meeting time intervals
+    @return: if a person could attend all meetings
+    """
+    def can_attend_meetings(self, intervals: List[Interval]) -> bool:
+        
+        # 시간복잡도(O(n^2)), 공간복잡도 O(1)
+        # 시작점을 기준으로 정렬(선택정렬)
+        for i in range(len(intervals)):
+            idx = i
+            for j in range(i+1,len(intervals)):
+                if intervals[j].start < intervals[idx].start:
+                    idx = j
+            if idx != i:
+                intervals[i], intervals[idx] = intervals[idx], intervals[i]
+
+        # 겹치는 회의 있는지 확인
+        for i in range(1, len(intervals)):
+            if intervals[i].start < intervals[i-1].end:
+                return False
+
+        return True