[freemjstudio] WEEK 05 Solutions#2778
Conversation
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문제를 추가로 하나 더 풀어서 다시 PR 올립니다. 확인 부탁드립니다! |
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누적 학습 요약
문제 풀이 현황
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![dalestudy[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/1067270?s=60&v=4){kind=small}
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Hash Map / Hash Set, Sorting
- 설명: 문자열을 정렬한 키로 해시 맵에 그룹화하여 애너그램을 묶는 방식으로 해결합니다. 해시맵으로 키-리스트 매핑을 관리하고 정렬은 그룹핑의 기준을 제공합니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n * k log k) |
| Space | O(n * k) |
피드백: 각 문자열을 길이 k로 정렬하는 비용이 주요 시간 복잡도를 구성한다. 해시맵에 키별로 단어를 모으는 과정도 포함된다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Trie, Hash Map / Hash Set, Dynamic Programming
- 설명: Trie 구조를 이용해 문자열 단어를 효율적으로 삽입/검색하며, 각 문자 노드를 해시맵으로 관리한다. startsWith와 search가 공통 트라이 탐색 로직을 공유한다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
ℹ️ 이 파일에는 3가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.
풀이 1: Trie.insert — Time: O(m) / Space: O(n * m)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(m) |
| Space | O(n * m) |
피드백: 삽입 시 각 문자마다 새로운 노드를 만들 수 있어 공간은 단어의 총 길이에 비례한다.
개선 제안: 메모리 사용을 줄이고자 불필요한 중복 제거 또는 공유 구조를 고려해볼 수 있다.
풀이 2: Trie.search — Time: O(m) / Space: O(1)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(m) |
| Space | O(1) |
피드백: 일치하는 경로가 없으면 즉시 False를 반환하고, 경로 존재 시 마지막 노드의 end 여부를 검사한다.
개선 제안: 루프 중간에 조기 종료가 가능하므로 평균 성능은 더 빠를 수 있다.
풀이 3: Trie.startsWith — Time: O(p) / Space: O(1)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(p) |
| Space | O(1) |
피드백: 접두사 존재 여부를 빠르게 판단하는데 적합하다.
개선 제안: 추가 기능으로 prefix에 해당하는 단어 수를 반환하는 기능을 추가해도 좋다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
| anagrams = {} | ||
| for word in strs: | ||
| sorted_word = "".join(sorted(word)) | ||
| if sorted_word in anagrams: | ||
| anagrams[sorted_word].append(word) | ||
| else: | ||
| anagrams[sorted_word] = [word] |
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defaultdict 을 쓰거나 setdefault 같은 방식을 쓰면 if, else를 안쓰고도 가능할 거 같습니다.
| class Trie: | ||
|
|
||
| def __init__(self): | ||
| self.children = {} # 다음 문자(key) : 다음 문자에 해당하는 노드(value) | ||
| self.is_end = False # 현재 문자가 단어의 마지막인지 여부 |
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Trie가 마지막 여부를 가진다는게 어색하게 느껴지네요. 실제 의미는 루트 노드가 마지막인지를 담는 값인데 Trie 전체가 마지막인지(?)를 알려주는 값처럼 읽히네요. Node의 역할을 Trie에서도 해서 생기는 부분인데 Node 클래스를 이용해서 구현해보시면 좋을 거 같습니다.
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