[sujeong-dev] WEEK 01 solutions #2004
Conversation
| * | ||
| * 시간복잡도 계산 | ||
| * Set의 size속성은 입력 크기와 관계없이 일정한 시간이 걸림 | ||
| * => O(1) |
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indices.size의 경우 O(1) time이 소요되지만 new Set(nums)에서 내부적으로 nums를 순회하며 원소를 삽입하기 때문에 O(n) time이 소요되므로, 전체 시간복잡도가 O(n)이 될 것 같습니다!
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| if (indices.size !== nums.length) return true; | ||
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|
||
| return false; |
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다음과 같이 return 문을 분기 없이 간결하게 나타낼 수도 있을 것 같아요!
return indices.size !== nums.length;| * for loop가 O(n) | ||
| * reduce가 O(n) | ||
| * sort가 O(n log n) | ||
| * => O(n log n) |
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현재 코드에서는 for 문 내에 find 및 reduce가 위치하므로 전체 시간 복잡도가 O(n^2)이 될 것으로 보입니다.
| * => O(n log n) | ||
| */ | ||
| var topKFrequent = function (nums, k) { | ||
| let result = []; |
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배열이 아닌 hash map을 이용해서 값 별 frequency를 기록한다면 find로 이미 존재하는 키를 O(n)에 찾을 필요도 없고, reduce로 개수를 매번 O(n)에 계산할 필요가 없으므로 시간 복잡도 최적화가 가능할 것 같습니다!
| */ | ||
| var twoSum = function (nums, target) { | ||
| for (let i = 0; i < nums.length; i++) { | ||
| for (let j = 0; j < nums.length; j++) { |
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j = i + 1로 시작한다면 중복 연산도 제거할 수 있고, for 문 내부에서 i === j 비교할 필요도 없을 것 같습니다!
| for (let i = 0; i < nums.length; i++) { | ||
| const findNum = target - nums[i]; | ||
|
|
||
| if (findNum in result && result[findNum] !== i) { |
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nums.forEach()로 result hash map을 미리 만들어놓는 방식이 아닌, for 문을 돌며 한 번에 hash map을 점진적으로 만들어나간다면 result[findNum] !== i를 확인할 필요가 없을 것 같습니다.
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