[dolphinflow86] WEEK 14 Solutions - #2873
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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/dolphinflow86.py
# N is the total number of nodes in the binary tree.
# TC: O(N) - each node is visited and enqueued/dequeued once
# SC: O(N) - queue stores at most the maximum width of the tree (up to N / 2 nodes)
from collections import deque
from typing import List, Optional
# 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: Optional["TreeNode"]) -> List[List[int]]:
if not root:
return []
levels = []
queue = deque([root])
while queue:
level_vals = []
for _ in range(len(queue)):
node = queue.popleft()
level_vals.append(node.val)
if node.left:
queue.append(node.left)
if node.right:
queue.append(node.right)
levels.append(level_vals)
return levels- 패턴: Breadth-First Search, Hash Map / Hash Set
- 설명: 레벨별로 노드를 순회하며 큐를 이용해 넓이우선순회(BFS)를 구현한 코드입니다. 각 레벨의 노드를 큐에서 꺼내고 자식 노드를 큐에 추가하는 방식으로 전체 트리를 레벨 단위로 탐색합니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(n) |
피드백: 너비 우선 탐색으로 모든 노드를 한 번씩 방문하고 큐에 저장하므로 시간은 트리의 노드 수에 비례한다. 추가 공간은 큐와 결과 리스트에 의해 선형이다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
counting-bits/dolphinflow86.py
# N is the given integer.
# TC: O(N) - single pass from 0 to N using previous subproblem results
# SC: O(1) - auxiliary space (O(N) to store the result array)
from typing import List
class Solution:
def countBits(self, n: int) -> List[int]:
ans = [0] * (n + 1)
for i in range(1, n + 1):
ans[i] = ans[i >> 1] + (i & 1)
return ans- 패턴: Dynamic Programming, Bit Manipulation
- 설명: 주어진 수들의 이진 비트 수를 이전 결과를 이용해 계산하는 DP 접근과 비트 연산(i >> 1, i & 1)을 활용한 방법으로, 한 번의 순회로 모든 값을 구합니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(n) |
피드백: i의 이진 표현의 최하위 비트를 제거한 값에 1의 개수를 더하는 DP 방식으로 각 i에 대해 답을 빠르게 구한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
house-robber-ii/dolphinflow86.py
# N is the number of houses.
# TC: O(N) - two passes of linear house robber (excluding first or last house)
# SC: O(1) - constant auxiliary space tracking two variables for DP
from typing import List
class Solution:
def rob(self, nums: List[int]) -> int:
if not nums:
return 0
if len(nums) <= 2:
return max(nums)
def rob_linear(houses: List[int]) -> int:
prev2, prev1 = 0, 0
for money in houses:
prev2, prev1 = prev1, max(prev1, prev2 + money)
return prev1
return max(rob_linear(nums[:-1]), rob_linear(nums[1:]))- 패턴: Dynamic Programming, Two Pointers
- 설명: 이 코드는 원형 배열에서의 집털이 문제를 부분적으로 선형으로 나눠 DP로 최대값을 구하는 방식으로 작동합니다. 연속 두 선택의 최댓값을 유지하는 DP 패턴과 두 구간으로 나눠 비교하는 접근이 핵심이며, 선형 탐색으로 상태를 갱신합니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(1) |
피드백: 두 개의 선형 다이내믹 프로그래밍 호출을 통해 원형 구조를 처리한다. 공간은 상수로 유지된다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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📊 dolphinflow86 님의 학습 현황이번 주 제출 문제
누적 학습 요약
문제 풀이 현황
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
meeting-rooms-ii/dolphinflow86.py
# N is the number of meeting intervals.
# TC: O(N log N) - sorting intervals by start time and maintaining a min-heap
# SC: O(N) - heap stores at most N end times in the worst case
import heapq
from typing import Any, List
class Solution:
def minMeetingRooms(self, intervals: List[Any]) -> int:
if not intervals:
return 0
# Support both List[List[int]] and List[Interval]
def get_interval(item):
if hasattr(item, "start") and hasattr(item, "end"):
return item.start, item.end
return item[0], item[1]
normalized = [get_interval(interval) for interval in intervals]
normalized.sort(key=lambda x: x[0])
min_heap = []
for start, end in normalized:
if min_heap and min_heap[0] <= start:
heapq.heappop(min_heap)
heapq.heappush(min_heap, end)
return len(min_heap)
min_meeting_rooms = minMeetingRooms- 패턴: Min-Heap / Priority Queue, Two Pointers, Greedy
- 설명: 회의실 배정 문제를 해결하며 시작 시간 오름차순 정렬 후, 종료 시점을 최소 힙에 관리하여 겹치는 구간 수를 계산합니다. 힙의 맨위 값으로 남은 회의의 종료 시점을 관리하는 방식이 핵심 패턴입니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.
풀이 1: Solution.minMeetingRooms — Time: O(n log n) / Space: O(n)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n log n) |
| Space | O(n) |
피드백: 회의 시작과 종료를 정렬하고, 종료 시점을 관리하는 힙으로 최댓 필요 방의 수를 계산한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
풀이 2: Solution.minMeetingRooms — Time: O(n log n) / Space: O(n)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n log n) |
| Space | O(n) |
피드백: 헤더가 중복으로 보이는 주석적 라인으로 보이나 본문 기능에는 영향 없음.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
word-search-ii/dolphinflow86.py
# M, N are dimensions of the board, W is the number of words, and L is the maximum length of a word.
# TC: O(W * L + M * N * 3^(L - 1)) - building Trie takes O(W * L); backtracking explores at most 3 directions after first step up to depth L
# SC: O(W * L) - Trie storage for all words and recursion stack depth up to L
from typing import List
class TrieNode:
def __init__(self):
self.children = {}
self.word = None
class Solution:
def findWords(self, board: List[List[str]], words: List[str]) -> List[str]:
root = TrieNode()
for word in words:
node = root
for char in word:
if char not in node.children:
node.children[char] = TrieNode()
node = node.children[char]
node.word = word
rows, cols = len(board), len(board[0])
result = []
def dfs(r: int, c: int, parent: TrieNode):
char = board[r][c]
curr_node = parent.children.get(char)
if not curr_node:
return
if curr_node.word:
result.append(curr_node.word)
curr_node.word = None
board[r][c] = "#" # mark visited
for dr, dc in ((-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)):
nr, nc = r + dr, c + dc
if 0 <= nr < rows and 0 <= nc < cols and board[nr][nc] != "#":
if board[nr][nc] in curr_node.children:
dfs(nr, nc, curr_node)
board[r][c] = char # backtrack
# Prune leaf nodes to accelerate search
if not curr_node.children:
del parent.children[char]
for r in range(rows):
for c in range(cols):
if board[r][c] in root.children:
dfs(r, c, root)
return result- 패턴: Trie, Backtracking, Depth-First Search
- 설명: 트라이를 구축하고 보드에서 DFS로 백트래킹하며 단어를 탐색한다. 트라이를 통해 접두어를 빠르게 체크하고, DFS로 인접 4방향으로 탐색해 단어를 찾고, 방문 표시와 백트랙으로 원상태를 복구한다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(s + total_cells) |
| Space | O(sum of Trie nodes + board size) |
피드백: 전형적인 Trie+DFS 접근으로 여러 단어를 한 번에 탐색한다. 백트래킹과 트라이 가지치기로 실사용에서 효율을 높인다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
parkhojeong
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Sep 27, 2026
Comment on lines
+17
to
+20
| prev2, prev1 = 0, 0 | ||
| for money in houses: | ||
| prev2, prev1 = prev1, max(prev1, prev2 + money) | ||
| return prev1 |
Contributor
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prev2, prev1 을 사용하니 로직이 더 명확하게 보이네요.
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