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[ehlung] WEEK 01 Solutions - #2924
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🤖 AI 리뷰(알고리즘 패턴, 시간/공간 복잡도, 학습 현황) 결과는 Checks 탭에서 볼 수 있어요. |
![dalestudy[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/1067270?s=60&v=4){kind=small}
hyedall
reviewed
Nov 15, 2026
hyedall
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hyedall
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풀이마다 시간, 공간 복잡도를 자세히 정리해주셔서 이해하기 편했습니다.
전반적으로 복잡도를 충분히 고민하고 효율적으로 구현해주셔서 많이 배워갑니다 👍
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| n = nums의 길이 | ||
| 시간 복잡도: O(n) - 각 숫자를 한 번씩 확인 (딕셔너리 조회/저장은 O(1)) | ||
| 공간 복잡도: O(n) - 숫자와 인덱스를 담는 딕셔너리 | ||
| """ | ||
|
|
||
|
|
||
| class Solution: | ||
| def twoSum(self, nums: list[int], target: int) -> list[int]: | ||
| index_of = {} | ||
| for i, num in enumerate(nums): | ||
| need = target - num | ||
| if need in index_of: | ||
| return [index_of[need], i] | ||
| index_of[num] = i | ||
| return [] |
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한 번의 순회로 필요한 값을 조회하고, 현재 숫자 인덱스까지 저장해 O(n)으로 효율적으로 푸셔서 배워갑니다! 😆
Comment on lines
+10
to
+15
| count = {} | ||
| for num in nums: | ||
| count[num] = count.get(num, 0) + 1 | ||
|
|
||
| sorted_nums = sorted(count, key=lambda num: count[num], reverse=True) | ||
| return sorted_nums[:k] |
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저는 Counter.most_common(k)를 사용해서 비슷한 방식으로 풀었는데, collections 라이브러리 없이 잘 구현해주신 것 같습니다 !
알고달레 풀이를 확인해보니 배열의 인덱스로 빈도를 저장하는 방식으로 풀면 문제 Follow-up 요구사항을 만족하는 O(n)로 풀 수 있어서 함께 참고해보면 좋을 것 같습니다👍
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+9
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+14
| def rob(self, nums: list[int]) -> int: | ||
| # prev2: 두 집 전까지의 최대 금액, prev1: 바로 전 집까지의 최대 금액 | ||
| prev2, prev1 = 0, 0 | ||
| for money in nums: | ||
| prev2, prev1 = prev1, max(prev2 + money, prev1) | ||
| return prev1 |
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DP 배열 없이 변수 2개만 사용해 공간 복잡도를 최적화해서 잘 풀어주신 것 같습니다👍
Comment on lines
+10
to
+15
| seen = set() | ||
| for num in nums: | ||
| if num in seen: | ||
| return True | ||
| seen.add(num) | ||
| return False |
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순회 중 중복을 발견하는 즉시 반환해서 불필요한 탐색을 줄인 점이 좋은 것 같습니다 😆
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