[gyeo-ri] WEEK 10 Solutions#2591
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* feat: 테스트 코드 작성 * feat: 위상정렬 풀이 * fix: 불필요한 코드 제거 * feat: dfs를 활용한 풀이 * fix: 결과 설명 추가 * fix: dfs 코드 가독성 개선
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* feat: 테스트 코드 작성 * feat: dfs를 활용한 풀이 * fix: 노드 교환 로직 가독성 개선 * docs: dfs 풀이 과정 리뷰 * feat: bfs를 활용한 풀이 * fix: 노드가 None인 경우 큐에 넣기 전에 처리함 * docs: 3번 풀이 코멘트 추가
![dalestudy[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/1067270?s=60&v=4){kind=small}
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: DFS, Topological Sort
- 설명: 이 코드는 그래프의 순환 여부를 판단하기 위해 DFS와 위상 정렬 방식을 활용합니다. 두 방법 모두 그래프 탐색과 정렬을 통해 문제를 해결하는 대표적인 패턴입니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.
풀이 1: Solution.canFinish — Time: O(V + E) / Space: O(V + E)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(V + E) |
| Space | O(V + E) |
피드백: 그래프의 노드와 간선 수에 비례하는 시간과 공간 복잡도를 가지며, 모든 노드와 간선을 한 번씩 탐색하는 방식입니다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
풀이 2: Solution.canFinish — Time: O(V + E) / Space: O(V + E)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(V + E) |
| Space | O(V + E) |
피드백: 그래프의 노드와 간선 수에 비례하는 시간과 공간 복잡도를 가지며, 모든 노드를 한 번씩 처리하는 방식입니다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: DFS, BFS
- 설명: 이 코드는 재귀적 DFS와 반복적 BFS 두 가지 방법으로 이진 트리의 노드 값을 뒤집는 방식을 사용합니다. 각각의 방법은 트리 전체를 순회하며 노드의 좌우를 교환하는 특징이 있습니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.
풀이 1: Solution.invertTree — Time: O(n) / Space: O(n)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(n) |
피드백: 모든 노드를 한 번씩 방문하며 좌우를 교환하므로 시간 복잡도는 트리의 노드 수에 비례하며, 큐에 저장되는 노드 수는 최대 트리 높이와 관련됩니다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
풀이 2: Solution.invertTree — Time: O(n) / Space: O(h)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n) |
| Space | O(h) |
피드백: 모든 노드를 한 번씩 방문하며 좌우를 교환하므로 시간 복잡도는 트리의 노드 수에 비례하며, 재귀 호출 스택은 트리의 높이만큼 공간을 사용합니다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
reeseo3o
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May 9, 2026
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+2
to
+12
| [결과 요약] | ||
| # 시도한 로직 수: 2 | ||
| 1. 위상 정렬로 푸는 방법 | ||
| - 시간복잡도 O(n) / 공간복잡도 O(n) | ||
| - 실제로는 numCourses + len(prerequisites) 만큼의 복잡도 (O(V+E)) | ||
| - 원리: 모든 노드를 정렬할 수 있는지 체크(순환이 있으면 모든 노드 정렬 불가) | ||
| 2. DFS를 활용하는 방법 | ||
| - 1번과 동일하게 O(V+E) | ||
| - 원리: 탐색(비순환일때만 가능)을 완료할 수 있는지 체크해서 순환 여부를 판단 | ||
|
|
||
| """ |
Contributor
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어떤 아이디어를 시도했고, 풀이와 원리를 잘 설명해주셔서 좋았어요!
| class Solution: | ||
| def canFinish(self, numCourses: int, prerequisites: list[list[int]]) -> bool: | ||
| # 1-a. 인덱스가 0부터 시작하는 그래프 초기화 | ||
| course_graph: list[list[int]] = [[] for _ in range(numCourses)] |
| """ | ||
|
|
||
|
|
||
| if __name__ == "__main__": |
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