[mumunuu] WEEK 01 solutions

contains-duplicate/mumunuu.java

@@ -0,0 +1,28 @@
+import java.util.HashSet;
+import java.util.Set;
+
+
+class Solution {
+
+    /**
+     *
+     * Set 판단으로 O(n)
+     *
+     * */
+    public boolean containsDuplicate(int[] nums) {
+
+        Set<Integer> set = new HashSet<>();
+
+        for (int num : nums) {
+
+            boolean isAdded = set.add(num);
+
+            if (!isAdded) {
+                return true;
+            }
+        }
+
+        return false;
+
+    }
+}

top-k-frequent-elements/mumunuu.java

@@ -0,0 +1,41 @@
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.HashMap;
+import java.util.List;
+import java.util.Map;
+
+class Solution {
+
+
+    // priority queue 로 풀어보기
+    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
+
+        // 빈도수를 셈
+        Map<Integer, Integer> freqMap = new HashMap<>();
+        for (int num : nums) {
+            freqMap.put(num, freqMap.getOrDefault(num, 0) + 1);
+        }
+
+        // 갯수만큼 배열 생성 (빈도수를 인덱스로 가지는)
+        List<Integer>[] bucket = new List[nums.length + 1]; // freq는 최대 nums.length
+        for (int i = 0; i < bucket.length; i++) {
+            bucket[i] = new ArrayList<>();
+        }
+
+        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : freqMap.entrySet()) {
+            int num = entry.getKey();
+            int freq = entry.getValue();
+            bucket[freq].add(num);
+        }
+
+        // 빈도수가 높은 뒤에서부터 넣어줌
+        List<Integer> result = new ArrayList<>();
+        for (int i = bucket.length - 1; i >= 0 && result.size() < k; i--) {
+            if (!bucket[i].isEmpty()) {
+                result.addAll(bucket[i]);
+            }
+        }
+
+        // k개만 반환
+        return result.subList(0, k).stream().mapToInt(i -> i).toArray();
+    }
+}

two-sum/mumunuu.java

@@ -0,0 +1,46 @@
+import java.util.HashMap;
+import java.util.Map;
+
+class Solution {
+    /**
+     * 배열의 요소 2개를 더해서 target 숫자들을 만들고 인덱스를 반환
+     * 같은 숫자를 여러번 사용할 수 없고, 해답은 반드시 존재함
+     * Follow-up: Can you come up with an algorithm that is less than O(n^2) time complexity?
+     */
+
+    /*
+    // naive 한 풀이법. O(n^2)
+    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
+        // naive 한 방법: 나를 제외한 나머지 숫자가 있는지 찾음
+        for (int i=0; i<nums.length-1; i++) {
+            for (int k=i+1; k<nums.length; k++) {
+                if (nums[i] + nums[k] == target) {
+                    return new int[]{i,k};
+                }
+            }
+        }
+        return new int[]{};
+    }
+    */
+
+
+    // 처음에 Map<Integer, List<Integer>>라고 생각했지만 그냥 Integer, Integer로 가능함
+    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
+
+        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
+
+        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
+
+            int needValue = target - nums[i];
+            if (map.containsKey(needValue)) {
+                return new int[]{map.get(needValue), i};
+            }
+            map.put(nums[i], i); // 항상 현재 인덱스를 나중에 저장
+
+        }
+
+        return new int[]{}; // 절대 도달하지 않음 (문제 조건상 정답이 항상 존재)
+
+    }
+
+}