[DaleSeo] WEEK 07 Solutions

[DaleSeo]

답안 제출 문제

• Number of Islands #258

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

• 바로 이전에 올라온 PR에 본인을 코드 리뷰어로 추가해주세요.
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[dalestudy]

📊 DaleSeo 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
number-of-islands	Medium	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 6 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (1문제 중 1문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Array	■□□□□□□	2 / 10 (Medium 2)
Binary	■□□□□□□	1 / 5 (Easy 1)
String	■□□□□□□	1 / 10 (Medium 1)
Tree	■□□□□□□	1 / 14 (Medium 1)
Dynamic Programming	□□□□□□□	0 / 11 ← 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

---

🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	477	50	527	$0.000044
2	480	50	530	$0.000044
3	490	37	527	$0.000039
합계	1,447	137	1,584	$0.000127

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

number-of-islands/DaleSeo.rs

// TC: O(m * n)
// SC: O(m * n)
impl Solution {
    pub fn num_islands(mut grid: Vec<Vec<char>>) -> i32 {
        let n_rows = grid.len();
        let n_cols = grid[0].len();
        let mut count = 0;

        for i in 0..n_rows {
            for j in 0..n_cols {
                if grid[i][j] != '1' {
                    continue;
                }

                count += 1;
                grid[i][j] = '0';
                let mut stack = vec![(i, j)];

                while let Some((r, c)) = stack.pop() {
                    let neighbors = [
                        (r.wrapping_sub(1), c),
                        (r + 1, c),
                        (r, c.wrapping_sub(1)),
                        (r, c + 1),
                    ];
                    for (nr, nc) in neighbors {
                        if nr < n_rows && nc < n_cols && grid[nr][nc] == '1' {
                            grid[nr][nc] = '0';
                            stack.push((nr, nc));
                        }
                    }
                }
            }
        }

        count
    }
}

• 패턴: Depth-First Search, Hash Map / Hash Set
• 설명: 그리드에서 섬의 모든 1을 DFS로 탐색하며 방문처리하고 인접한 노드를 스택에 쌓아 연결된 영역을 제거합니다. 각 섬을 발견할 때마다 카운트를 증가시키고, 방문 여부를 0으로 표시하여 중복 방문을 방지합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(m * n)	O(n * m)	❌
Space	O(m * n)	O(n * m)	❌

피드백: 그리드의 모든 셀을 한 번씩 방문하고 each 섬에 대해 DFS 스택을 사용해 연결된 1을 제거한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

number-of-islands/DaleSeo.rs

// TC: O(m * n)
// SC: O(m * n)
impl Solution {
    pub fn num_islands(mut grid: Vec<Vec<char>>) -> i32 {
        let mut cnt = 0;
        for r in 0..grid.len() {
            for c in 0..grid[r].len() {
                if grid[r][c] == '1' {
                    cnt += 1;
                    Self::sink(&mut grid, r, c);
                }
            }
        }
        cnt
    }

    fn sink(grid: &mut Vec<Vec<char>>, row: usize, col: usize) {
        let mut stack = vec![(row, col)];
        while let Some((row, col)) = stack.pop() {
            grid[row][col] = '0';

            for (r, c) in [
                (row, col.wrapping_sub(1)),
                (row, col + 1),
                (row.wrapping_sub(1), col),
                (row + 1, col),
            ] {
                if r < grid.len() && c < grid[r].len() && grid[r][c] == '1' {
                    stack.push((r, c));
                }
            }
        }
    }
}

• 패턴: Depth-First Search, Hash Map / Hash Set
• 설명: 주요 아이디어는 뿌리 노드(육지)를 발견하면 스택으로 깊이 우선 방문해 연결된 '1'들을 모두 방문 처리(탐색)하고, 이미 방문한 부분을 '0'으로 표기하여 섬의 경계를 제거한다. 이 과정에서 인접 노드를 스택에 쌓고 순회하는 DFS 패턴이 활용된다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(m * n)	O(n * m)	❌
Space	O(m * n)	O(n * m)	❌

피드백: 그리드를 한 번 순회하면서 땅을 만나면 깊이 우선 탐색으로 해당 섬의 모든 칸을 0으로 바꾼다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

number-of-islands/DaleSeo.rs

// TC: O(m * n)
// SC: O(m * n)
impl Solution {
    pub fn num_islands(mut grid: Vec<Vec<char>>) -> i32 {
        let mut cnt = 0;
        for r in 0..grid.len() {
            for c in 0..grid[r].len() {
                if grid[r][c] == '1' {
                    cnt += 1;
                    Self::sink(&mut grid, r, c);
                }
            }
        }
        cnt
    }

    fn sink(grid: &mut Vec<Vec<char>>, row: usize, col: usize) {
        grid[row][col] = '0';
        let mut stack = vec![(row, col)];
        while let Some((row, col)) = stack.pop() {
            for (r, c) in [
                (row, col.wrapping_sub(1)),
                (row, col + 1),
                (row.wrapping_sub(1), col),
                (row + 1, col),
            ] {
                if r < grid.len() && c < grid[r].len() && grid[r][c] == '1' {
                    grid[r][c] = '0';
                    stack.push((r, c));
                }
            }
        }
    }
}

• 패턴: Depth-First Search, Greedy, Hash Map / Hash Set
• 설명: 섬 탐지를 위해 인접 '1'을 DFS로 방문하며 연결된 영역을 모두 방문(제거)하는 방식이 핵심이다. 비연결된 섬들을 차례대로 탐색하며 수를 증가시키는 점도 간접적으로 탐색 기법에 해당한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(m * n)	O(N * M)	❌
Space	O(m * n)	O(N * M)	❌

피드백: 그리드 전체를 한 번씩 방문하고, 땅인 칸을 방문할 때마다 인접한 칸을 스택으로 탐색합니다. 재귀 대신 명시적 스택을 사용해 스택 오버플로 문제를 피합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[parkhojeong]

수고하셨습니다.

[parkhojeong]

sink라는 이름도 직관적이고 함수로 분리하니 훨씬 가독성이 좋네요.