[Yiseull] WEEK 02 solutions

[Yiseull]

답안 제출 문제

• Valid Anagram #218
• Climbing Stairs #230
• Product of Array Except Self #239
• 3Sum #241
• Validate Binary Search Tree #251

작성자 체크 리스트

• Projects의 오른쪽 버튼(▼)을 눌러 확장한 뒤, Week를 현재 주차로 설정해주세요.
• 문제를 모두 푸시면 프로젝트에서 Status를 In Review로 설정해주세요.
• 코드 검토자 1분 이상으로부터 승인을 받으셨다면 PR을 병합해주세요.

검토자 체크 리스트

Important

본인 답안 제출 뿐만 아니라 다른 분 PR 하나 이상을 반드시 검토를 해주셔야 합니다!

• 바로 이전에 올라온 PR에 본인을 코드 리뷰어로 추가해주세요.
• 본인이 검토해야하는 PR의 답안 코드에 피드백을 주세요.
• 토요일 전까지 PR을 병합할 수 있도록 승인해주세요.

[dalestudy]

📊 Yiseull 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
climbing-stairs	Easy	✅ 의도한 유형
valid-anagram	Easy	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 4 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (2문제 중 2문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Array	■□□□□□□	2 / 10 (Easy 2)
Graph	■□□□□□□	1 / 8 (Medium 1)
Binary	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함
Dynamic Programming	□□□□□□□	0 / 11 ← 아직 시작 안 함
Interval	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함
Linked List	□□□□□□□	0 / 6 ← 아직 시작 안 함
Matrix	□□□□□□□	0 / 4 ← 아직 시작 안 함
String	□□□□□□□	0 / 10 ← 아직 시작 안 함
Tree	□□□□□□□	0 / 14 ← 아직 시작 안 함

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🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	1,800	301	2,101	$0.000210
2	545	89	634	$0.000063
합계	2,345	390	2,735	$0.000273

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set
• 설명: 집합(set)을 이용해 중복 여부를 검사하는 해시 기반 패턴으로, 원소의 유니크 여부를 빠르게 판단합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 리스트를 세트로 변환해 길이 차이를 비교한다. 해시 기반 집합으로 평균 상수 시간 접근이 핵심이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Two Pointers, Divide and Conquer
• 설명: 집합을 이용해 중복 제거 및 연속 구간의 시작점만 탐색하는 방식으로 문제를 해결하므로 Hash Set 패턴이 핵심이다. 또한 연속 구간의 길이를 확장해가며 탐색하는 방향은 간접적인 투포인터 흐름으로 볼 수 있다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 각 원소를 한 번씩만 방문하도록 구성해 불필요한 재탐색을 제거했다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Heaps / Priority Queue, Greedy
• 설명: 해당 코드는 먼저 각 숫자의 빈도를 해시 맵에 저장(Hash Map)한 뒤, 빈도 기반으로 최댓값을 뽑기 위해 최대 힙(음수 빈도 사용)으로 우선순위를 매겨 상위 k개를 꺼내는 방식으로 동작합니다. 따라서 Hash Map과 Heap/Priority Queue 패턴이 핵심이며, 빈도 기반 추출에서 부분적으로 Greedy 성격도 내포합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n log k)
Space	O(n)

피드백: 카운터를 수집한 뒤 힙을 이용해 상위 k개를 추출하는 방식으로 최댓값 순서를 보장한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Two Pointers
• 설명: 해시 맵을 사용해 각 수의 보완 수를 즉시 찾는 방식으로 시간 복잡도 O(n)로 해결합니다. 두 수의 합이 타깃이 되는 쌍을 찾는 대표적인 패턴입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 한 번의 순회로 정답을 찾으며, 해시 맵으로 조회를 상수 시간에 수행한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming
• 설명: 클라이밍 스텝스 문제는 현재 계단 수를 이전 두 단계의 합으로 구하는 전형적인 DP 점화식 전략이다. dp 배열로 중복 계산을 피하고 점화식을 통해 최단 경로를 계산한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 배열 dp를 이용해 각 위치의 경우의 수를 기록하며 중복 계산을 피한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Trie, Dynamic Programming
• 설명: 두 문자열의 문자 분포를 비교하기 위해 해시 기반 카운터를 사용합니다. Counter를 이용한 빈도 비교는 해시 맵 패턴의 대표적 사례이며, 문자 구성의 동일성 여부를 빠르게 판단합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n + m)
Space	O(k)

피드백: Counter를 이용해 문자 수를 비교하므로 직관적이고 간단하다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!