feat: 3sum 풀이 추가 (Two Pointer 최적화)

Author: unpo88

3sum/unpo88.py

@@ -0,0 +1,192 @@
+class Solution:
+    def threeSum(self, nums: list[int]) -> list[list[int]]:
+        nums.sort()
+        result = set()
+
+        for i in range(len(nums) - 2):
+            # 양수인 경우 더 이상 탐색할 필요가 없음
+            if nums[i] > 0:
+                break
+            
+            # i 중복 skip
+            if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]:
+                continue
+
+            left = i + 1
+            right = len(nums) - 1
+            
+            while left < right:
+                total = nums[i] + nums[left] + nums[right]
+                
+                if total == 0:
+                    result.add((nums[i], nums[left], nums[right]))
+
+                    # 중복 건너뛰기
+                    while left < right and nums[left] == nums[left + 1]:
+                        left += 1
+                    # 중복 건너뛰기
+                    while left < right and nums[right] == nums[right - 1]:
+                        right -= 1
+                    left += 1
+                    right -= 1
+                elif total < 0:
+                    left += 1
+                else:
+                    right -= 1
+    
+        return [list(t) for t in result]
+
+    
+"""
+================================================================================
+풀이 과정 - 10:51 시작
+================================================================================
+
+1. 정수 배열 nums가 주어지면
+2. 모든 세 쌍 [nums[i], nums[j], nums[k]]을 반환해야한다
+3. i != j, i != k, j != k 여야하고
+4. nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 이어야한다
+5. 중복된 세 쌍이 포함되지 않아야한다
+
+
+[1차 시도] Brute Force 3중 반복문
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+6. 제약을 무시하고 생각해보면 Brute Force 3중 반복문으로 찾을 수 있을 것 같음
+7. 중복도 제거해야하니까 마지막에 set을 두고 처리
+
+        result = []
+        n = len(nums)
+
+        for i in range(n):
+            for j in range(i+1, n):
+                for k in range(j+1, n):
+                    if nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0:
+                        triplet = sorted([nums[i], nums[j], nums[k]])
+                        if triplet not in result:
+                            result.append(triplet)
+
+        return result
+
+8. Time Limit Exceeded 발생
+9. O(n³) 시간 복잡도로 너무 느림
+
+
+[2차 시도] Two Sum 응용 (HashSet)
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+10. 3개를 동시에 찾으려니까 어려운 것 같은데
+11. 2개를 먼저 구하고, 나머지 하나를 더하면 0이 되는지를 확인해볼까
+12. 두 수의 합 = 나머지 하나의 값
+13. -nums[i] = nums[j] + nums[k]
+14. 그럼 Two Sum 문제로 풀 수 있을듯?
+15. 두 개의 합이 set에 존재하는지를 체크하는 형태로 가보자
+
+        result = set()
+
+        for i in range(len(nums)):
+            seen = set()
+            for j in range(i + 1, len(nums)):
+                complement = -(nums[i] + nums[j])
+                if complement in seen:
+                    result.add(tuple(sorted([nums[i], nums[j], complement])))
+                seen.add(nums[j])
+
+        return [list(x) for x in result]
+
+16. 아 근데 이것도 Time Limit Exceeded가 발생하네
+17. O(n²) 시간 복잡도로 개선했지만 sorted() 호출과 set 연산이 추가 비용 발생
+18. 다른 접근 방법이 필요할 듯
+
+
+[3차 시도] Two Pointer 방식
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+19. 그럼 Two Pointer 방식으로 풀어야할 것 같은데
+20. Two Pointer 방식을 사용하려면 정렬이 필요함
+21. Two Sum의 Two Pointer 패턴을 생각해보자
+22. 근데 3개를 동시에 찾으려면 어떻게 해야할까?
+23. i를 고정하고, 나머지에서 Two Sum으로 합이 -nums[i]인 두 수를 찾는다!
+
+        정렬 전: [-1, 0, 1, 2, -1, -4]
+        정렬 후: [-4, -1, -1, 0, 1, 2]
+        index:    0   1   2  3  4  5
+
+        i = 0, left = i + 1, right = len(nums) - 1
+        [-4, -1, -1, 0, 1, 2]
+         i   L              R
+
+        i = 1:
+        [-4, -1, -1, 0, 1, 2]
+              i   L         R
+
+25. 정렬 먼저 한 후 합의 크기에 따라 포인터를 이동
+
+        nums.sort()
+        result = set()
+
+        for i in range(len(nums) - 2):
+            left = i + 1
+            right = len(nums) - 1
+
+            while left < right:
+                total = nums[i] + nums[left] + nums[right]
+
+                if total == 0:
+                    result.add((nums[i], nums[left], nums[right]))
+                    left += 1
+                    right -= 1
+                elif total < 0:
+                    left += 1
+                else:
+                    right -= 1
+
+        return [list(t) for t in result]
+
+25. O(n²) 시간 복잡도 (정렬 O(n log n) + 반복문 O(n²))
+26. 정상적으로 통과되는 것 확인 완료
+27. 근데 이 방식으로 풀었는데 느리다
+
+
+[4차 개선] 중복 제거 최적화
+────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+28. Claude에게 물어보니 tuple 생성할 때 상수 배수가 큰 것 같다고 함
+29. 중복을 미리 스킵해주는 방법을 알려줌
+30. i가 양수인 경우 더 이상 탐색할 필요 없음 (정렬되어 있으므로)
+31. i, left, right 중복 건너뛰기 추가
+
+        nums.sort()
+        result = set()
+
+        for i in range(len(nums) - 2):
+            # 양수인 경우 더 이상 탐색할 필요가 없음
+            if nums[i] > 0:
+                break
+
+            # i 중복 skip
+            if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]:
+                continue
+
+            left = i + 1
+            right = len(nums) - 1
+
+            while left < right:
+                total = nums[i] + nums[left] + nums[right]
+
+                if total == 0:
+                    result.add((nums[i], nums[left], nums[right]))
+
+                    # 중복 건너뛰기
+                    while left < right and nums[left] == nums[left + 1]:
+                        left += 1
+                    while left < right and nums[right] == nums[right - 1]:
+                        right -= 1
+                    left += 1
+                    right -= 1
+                elif total < 0:
+                    left += 1
+                else:
+                    right -= 1
+
+        return [list(t) for t in result]
+
+32. 중복 처리 최적화로 속도 개선
+33. 최종 통과 확인 완료
+"""