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38 changes: 38 additions & 0 deletions insert-interval/YeomChaeeun.ts
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시간, 공간 복잡도 모두 최적화 하여 잘 풀어내 주셨네요!

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,38 @@
/**
* 중간에 새로운 구간 추가하기
* 알고리즘 복잡도
* - 시간 복잡도: O(n)
* - 공간 복잡도: O(n)
* @param intervals
* @param newInterval
*/
function insert(intervals: number[][], newInterval: number[]): number[][] {
if(intervals.length === 0) return [newInterval]
let result: number[][] = []

let i = 0;

// 1. newIntervals 이전 구간 추가
while(i < intervals.length && intervals[i][1] < newInterval[0]) {
result.push(intervals[i])
i++
}

// 2. 겹치는 부분 추가
const merged = [...newInterval]
while(i < intervals.length && intervals[i][0] <= newInterval[1]) {
merged[0] = Math.min(merged[0], intervals[i][0])
merged[1] = Math.max(merged[1], intervals[i][1])
i++
}
result.push(merged)

// 3. 이후의 구간 추가
while(i < intervals.length) {
result.push(intervals[i])
i++
}

return result
}

47 changes: 47 additions & 0 deletions kth-smallest-element-in-a-bst/YeomChaeeun.ts
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공간 복잡도 O(n) 에서 n이 가리키는건 어떤걸까요? :)

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@YeomChaeeun YeomChaeeun Mar 10, 2025

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노드의 개수입니다!
재귀 호출을 사용하므로 호출 크기는 최악의 경우 모든 노드의 개수로 n번 호출된다고 생각하였습니다 ^^

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,47 @@
/**
* Definition for a binary tree node.
* class TreeNode {
* val: number
* left: TreeNode | null
* right: TreeNode | null
* constructor(val?: number, left?: TreeNode | null, right?: TreeNode | null) {
* this.val = (val===undefined ? 0 : val)
* this.left = (left===undefined ? null : left)
* this.right = (right===undefined ? null : right)
* }
* }
*/
/**
* Binary Search Tree 특성을 고려하여 k번째 작은 숫자를 찾기
* 알고리즘 복잡도
* - 시간 복잡도: O(n)
* - 공간 복잡도: O(n)
*/
function kthSmallest(root: TreeNode | null, k: number): number {
let count = 0;
let result = 0;

/*
BST의 특성
- 왼쪽 서브트리의 노드 값 < 현재 노드 값
- 현재 노드값 < 왼쪽 서브트리의 노드 값
=> 중위 순회시 오름차 순 방문
*/

// 중위 순회 함수
function inorder(node: TreeNode | null): void {
if (node === null) return;
inorder(node.left);

count++;
if (count === k) {
result = node.val;
return;
}

inorder(node.right);
}

inorder(root);
return result;
}
34 changes: 34 additions & 0 deletions lowest-common-ancestor-of-a-binary-search-tree/YeomChaeeun.ts
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,34 @@
/**
* Definition for a binary tree node.
* class TreeNode {
* val: number
* left: TreeNode | null
* right: TreeNode | null
* constructor(val?: number, left?: TreeNode | null, right?: TreeNode | null) {
* this.val = (val===undefined ? 0 : val)
* this.left = (left===undefined ? null : left)
* this.right = (right===undefined ? null : right)
* }
* }
*/
/**
* BST 이진트리에 두 노드가 주어졌을 때, 근접한 부모 찾기
* 알고리즘 복잡도
* - 시간 복잡도: O(n)
* - 공간 복잡도: O(n)
* @param root
* @param p
* @param q
*/
function lowestCommonAncestor(root: TreeNode | null, p: TreeNode | null, q: TreeNode | null): TreeNode | null {
if(root === null || p === null || q === null) return null;

if(p.val < root.val && q.val < root.val) {
return lowestCommonAncestor(root.left, p, q)
} else if(p.val > root.val && q.val > root.val) {
return lowestCommonAncestor(root.right, p, q)
} else {
// 현재 노드가 양쪽 방향으로 있거나 현재 노드가 p, q인 경우
return root
}
}