[tigermint] WEEK 04 Solutions

[tigermint]

답안 제출 문제

• Merge Two Sorted Lists #224
• Maximum Depth of Binary Tree #227
• Find Minimum In Rotated Sorted Array #245
• Word Search #255
• Coin Change #269

작성자 체크 리스트

• Projects의 오른쪽 버튼(▼)을 눌러 확장한 뒤, Week를 현재 주차로 설정해주세요.
• 문제를 모두 푸시면 프로젝트에서 Status를 In Review로 설정해주세요.
• 코드 검토자 1분 이상으로부터 승인을 받으셨다면 PR을 병합해주세요.

검토자 체크 리스트

Important

본인 답안 제출 뿐만 아니라 다른 분 PR 하나 이상을 반드시 검토를 해주셔야 합니다!

• 바로 이전에 올라온 PR에 본인을 코드 리뷰어로 추가해주세요.
• 본인이 검토해야하는 PR의 답안 코드에 피드백을 주세요.
• 토요일 전까지 PR을 병합할 수 있도록 승인해주세요.

[dalestudy]

📊 tigermint 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
coin-change	Medium	✅ 의도한 유형
find-minimum-in-rotated-sorted-array	Medium	✅ 의도한 유형
maximum-depth-of-binary-tree	Easy	✅ 의도한 유형
merge-two-sorted-lists	Easy	✅ 의도한 유형
word-search	Medium	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 3 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (5문제 중 5문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	■□□□□□□	1 / 10 (Medium 1)
String	■□□□□□□	1 / 10 (Easy 1)
Dynamic Programming	■□□□□□□	1 / 11 (Easy 1)
Binary	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함
Graph	□□□□□□□	0 / 8 ← 아직 시작 안 함
Interval	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함
Linked List	□□□□□□□	0 / 6 ← 아직 시작 안 함
Matrix	□□□□□□□	0 / 4 ← 아직 시작 안 함
Tree	□□□□□□□	0 / 14 ← 아직 시작 안 함
Heap	□□□□□□□	0 / 3 ← 아직 시작 안 함

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🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	1,755	168	1,923	$0.000155
2	2,088	230	2,318	$0.000196
3	2,086	239	2,325	$0.000200
합계	5,929	637	6,566	$0.000551

[parkhojeong]

수고하셨습니다.

[parkhojeong]

board를 활용해 방문한 셀은 마킹해놓는 식으로 하면 visited 선언 없이도 가능하니 이렇게 풀어보시는 것도 추천드립니다.

[parkhojeong]

전역변수 flag 대신 dfs 함수의 반환 값을 boolean으로 활용해보셔도 좋을 거 같습니다.

[parkhojeong]

실제로 돌려보니 runtime 이 50% 정도 나오는데요. board, word 인풋을 가지고 미리 리턴할 수 있는 케이스도 고려해서 최적화 해보시면 좋을 거 같습니다.

[parkhojeong]

작성하신 로직의 아이디어에서 중간에 해답인 케이스를 알 수 있는데요. 이 떄는 더 이상 진행할 필요가 없어서 최적화 해보셔도 좋을 거 같습니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming
• 설명: 동전 교환 문제를 최솟값 계산으로 해결하는 전형적인 DP 문제입니다. 부분해를 재활용해 금액 i를 만드는 최소 동전 수를 누적적으로 구합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(amount * k)
Space	O(amount)

피드백: 외부 반복으로 1..amount까지 각 금액에 대해 모든 동전을 시도하므로 시간 복잡도는 amount와 동전 수의 곱에 비례한다.

개선 제안: 현재 구현은 일반적인 풀이로 적절하나, amount가 큰 경우를 대비해 초기 dp 배열 크기를 줄이는 추가 최적화나, BFS 기반 풀이를 고려할 수 있다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search
• 설명: 배열의 중간 인덱스를 기준으로 탐색 구간을 반으로 줄여가며 최소값의 위치를 찾는 이분 탐색 패턴입니다. 중간값과 경계값 비교를 통해 탐색 범위를 좁혀갑니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(log n)
Space	O(1)

피드백: 이진 탐색으로 왼쪽/오른쪽의 중간 비교를 통해 최소값 위치를 좁혀 나간다.

개선 제안: 코드가 간결해 보이나, mid와 right 비교 조건을 명확히 주석으로 구분하면 가독성을 높일 수 있다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Depth-First Search, Binary Search
• 설명: 트리의 모든 노드를 DFS로 탐색하면서 깊이를 누적하고, 리프에서 최대 깊이를 업데이트하는 구조로 구현되어 있습니다. 트리 순회에 DFS 패턴이 가장 잘 맞습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(h)

피드백: 루트에서 모든 노드를 방문하며, 재귀 스택의 깊이가 트리의 높이(h) 만큼 사용된다.

개선 제안: 재귀 대신 명시적 스택을 사용한 구현으로 스택 깊이 한계 문제를 피할 수 있다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Linked List
• 설명: 두 정렬 리스트를 병합하기 위해 포인터 두 개(l1, l2)와 하나의 꼬리 포인터를 사용해 순회하며 작은 값을 붙여나가는 패턴으로, 리스트 노드 연결을 직접 수정합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n + m)
Space	O(1)

피드백: 새로운 리스트를 만들어 연결해 나가며, 두 포인터를 이용해 선형 시간에 병합한다.

개선 제안: 리스트 노드 재활용으로 불필요한 새 노드 생성 없이 구현 가능하면 공간을 더 낮출 수 있다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Backtracking, Depth-First Search
• 설명: 단어의 경로를 탐색하며 방문 여부를 관리하고 가능한 모든 경로를 재귀적으로 탐색하는 백트래킹 기법이 핵심이며, DFS로 인접 칸을 따라 탐색하는 구조를 가집니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(4^L)
Space	O(rows * cols)

피드백: 한 글자씩 네 방향으로 DFS를 확장하고 방문 여부를 관리하여 모든 시작 위치에서 탐색한다.

개선 제안: 백트래킹 prune 조건을 강화하거나, 보드 크기가 커질 때는 DP/메모이제이션으로 중복 탐색을 줄일 수 있다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!