[parkhojeong] WEEK 06 Solutions

[parkhojeong]

답안 제출 문제

• Valid Parentheses #222
• Container With Most Water #242
• Design Add And Search Words Data Structure #257
• Longest Increasing Subsequence #272
• Spiral Matrix #282

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]

📊 parkhojeong 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
container-with-most-water	Medium	✅ 의도한 유형
design-add-and-search-words-data-structure	Medium	✅ 의도한 유형
longest-increasing-subsequence	Medium	✅ 의도한 유형
spiral-matrix	Medium	⚠️ 유형 불일치
valid-parentheses	Easy	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 25 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 80% (5문제 중 4문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	■■■■■□□	7 / 10 (Medium 4, Easy 3)
Dynamic Programming	■■■■□□□	6 / 11 (Easy 1, Medium 5)
String	■■■□□□□	4 / 10 (Medium 2, Easy 2)
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Matrix	■■□□□□□	1 / 4 (Medium 1)
Tree	■■□□□□□	3 / 14 (Medium 2, Easy 1)
Binary	■□□□□□□	1 / 5 (Easy 1)
Linked List	■□□□□□□	1 / 6 (Easy 1)
Graph	■□□□□□□	1 / 8 (Medium 1)
Interval	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함

---

🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	1,925	171	2,096	$0.000165
2	2,237	243	2,480	$0.000209
합계	4,162	414	4,576	$0.000374

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Greedy
• 설명: 왼쪽과 오른쪽 포인터를 두고 가능한 용적을 계산하며 더 큰 벽을 버리는 방식으로 최적 해를 찾는 패턴으로, 한 번의 선형 순회로 해결하는 그리디+투 포인터 접근입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 11가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Solution.maxArea — Time: O(n) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(1)

피드백: 왼쪽/오른쪽 포인터를 한 칸씩 이동시키며 최대 넓이를 갱신합니다. 추가 공간 없이 상수 공간으로 구현되어 있습니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: WordDictionary.addWord — Time: O(n) / Space: O(sum 길이)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(sum 길이)

피드백: Trie를 사용해 단어를 저장하고 '.'를 모든 자식으로 확장하며 검색합니다. 구현에 여러 보조 메서드가 섞여 있어 유지보수 측면에서 다소 복잡합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 3: WordDictionary.search — Time: O(m) / Space: O(sum 길이)

	복잡도
Time	O(m)
Space	O(sum 길이)

피드백: 재귀로 '.'를 모든 자식 노드에 대해 탐색합니다. 최악의 경우 지수적으로 증가할 수 있습니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 4: Trie.addWord — Time: O(n) / Space: O(sum 길이)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(sum 길이)

피드백: 연속된 문자로 트리를 구성하고 마지막 문자에 종료 플래그를 설정합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 5: Trie.__init__ — Time: O(1) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(1)
Space	O(1)

피드백: 루트 노드를 하나 생성합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 6: Node.__init__ — Time: O(1) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(1)
Space	O(1)

피드백: 노드의 문자 정보와 종료 여부, 자식 맵을 초기화합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 7: Node.getChild — Time: O(1) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(1)
Space	O(1)

피드백: 해당 문자 존재 여부를 해시맵에서 즉시 조회합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 8: Node.getAllChild — Time: O(1) / Space: O(k)

	복잡도
Time	O(1)
Space	O(k)

피드백: 자식 컬렉션의 뷰를 반환합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 9: Node.addChild — Time: O(1) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(1)
Space	O(1)

피드백: 자식 맵에 노드를 삽입합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 10: WordDictionary — Time: O(1) / Space: O(sum 길이)

	복잡도
Time	O(1)
Space	O(sum 길이)

피드백: Trie를 래핑해 addWord와 search를 제공합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 11: WordDictionary.__init__ — Time: O(1) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(1)
Space	O(1)

피드백: 트라이를 내부에 구성합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Trie, Backtracking, Dynamic Programming
• 설명: 이 코드는 Trie(접두사 트리)를 이용해 단어를 저장하고 검색합니다. 검색에서 '.' 와일드카드를 재귀적으로 탐색하는 부분은 부분 문자열 매칭에 대한 백트래킹 성질을 보이며, 전체적으로 단어 탐색을 위한 트리 구조를 활용합니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming
• 설명: 숫자 배열의 부분수열 길이를 부분문제로 나누어 각 위치까지의 최장 증가 부분수열 길이를 저장하는 전형적인 DP(전형적 동적계획법) 패턴입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n^2)
Space	O(n)

피드백: 각 i에 대해 앞선 j들을 확인하며 LIS 길이를 갱신하는 전형적인 DP 풀이입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Monotonic Stack, Hash Map / Hash Set, Greedy, Divide and Conquer, Two Pointers, Sliding Window, Fast & Slow Pointers, BFS, DFS, Backtracking, Dynamic Programming, Binary Search, Union Find, Trie, Bit Manipulation
• 설명: 해당 코드는 나선형(스파이럴) 순회로 행렬을 순회하며 방문 표시를 통해 경로를 탐색합니다. 경로를 따라 좌우상하 방향으로 갯수를 확장하는 방식은 Sliding Window/Two Pointers와 유사한 순차적 확장 패턴에 가깝고, 방문 여부 확인은 상태 관리로 Hash Set/Hash Map의 개념과 연결될 수 있습니다. 그러나 핵심은 나선 방향으로 움직이며 모든 원소를 방문하는 탐색 로직으로, DFS/BFS의 단순 구현이라기보단 방향 전환과 경계 체크를 반복하는 탐색 패턴에 가깝습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(m*n)
Space	O(1)

피드백: 제자리 방문 표식과 경계 검사로 모든 원소를 한 번씩 방문합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Stack
• 설명: 스택을 이용해 여는 괄호를 저장하고 닫는 괄호를 만날 때 스택의 탑과 매칭 여부를 확인하는 방식으로 올바른 괄호 문자열을 판별합니다. 순차 탐색과 스택 연산으로 구현된 대표적인 괄호 문제 풀이입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 스택으로 짝을 맞추고 매핑 테이블으로 유효성 검사합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!