[mangodm-web] Week10 Solutions #543
Conversation
course-schedule/mangodm-web.py
Outdated
| - Time Complexity: O(v + e). v와 e는 각각 과목의 수, e는 선행 관계(과목 => 선행 과목)의 수다. | ||
| 모든 과목과 그 과목의 선행 과목을 탐색해야 하기 때문에 각 노드와 엣지에 대해 한번씩 방문해야 한다. | ||
| - Space Complexity: O(v). v는 과목의 수다. | ||
| 각 과목에 대해서 그래프(선행 관계)를 저장하고, 재귀 호출 스택에 의해 공간이 사용된다. |
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그래프를 저장 할 때, 과목 수 뿐 아니라, 엣지 수 만큼도 중복 저장이 되지 않을까요?
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dfs 풀이도 있지만 위상 정렬 알고리즘도 참고해보시면 좋을 것 같습니다. 특정 케이스에 더 적합한 알고리즘이 존재한다면 이를 알고있으면 인터뷰에 도움이 될 것 같습니다.
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@HC-kang님,
생각해보니, v보다 e가 큰 경우가 있을 수 있으니, O(v + e)로 표현해줘야겠네요.
꼼꼼하게 봐주시고, 코멘트 해주셔서 감사합니다!
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@lymchgmk님,
다음에 필요한 상황에 맞게 위상 정렬을 한번 적용해보겠습니다!
좋은 주제 알려주셔서 감사합니다.
invert-binary-tree/mangodm-web.py
Outdated
| - Idea: 재귀를 이용하여 각 노드의 왼쪽 자식과 오른쪽 자식을 바꾼다. | ||
| - Time Complexity: O(n). n은 전체 노드의 수다. | ||
| 모든 노드에 대해서 반복적으로 수행해야 하기 때문에 O(n) 시간이 걸린다. | ||
| - Space Complexity: O(h). h는 트리의 높이로, 재귀 호출으로 인한 스택 공간이 필요하다. |
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이 부분에 대해서 다들 의견이 다양한것같아요.
저는 빅오 표기법은 최악을 나타내어야 하기때문에 O(n)으로 생각을 했는데, 어찌보면 h를 알 수 있다면-어차피 h의 최악은 n이 될테니- O(h)가 좀 더 정확한 표현 같기도 하고 말이죠.
이 부분에서 @mangodm-web 님의 의견은 어떠실까요?
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@HC-kang님 말씀처럼 불균형 트리라면, 전체 노드의 수만큼 재귀 호출이 필요하기 때문에,
공간 복잡도는 O(n)으로 나타내는 것이 더 직관적인 것 같아요. 알려주셔서 감사합니다!
| while left <= right: | ||
| mid = (left + right) // 2 | ||
|
|
||
| if nums[mid] == target: | ||
| return mid | ||
|
|
||
| if nums[left] <= nums[mid]: | ||
| if nums[left] <= target < nums[mid]: | ||
| right = mid - 1 | ||
| else: | ||
| left = mid + 1 | ||
| else: | ||
| if nums[mid] < target <= nums[right]: | ||
| left = mid + 1 | ||
| else: | ||
| right = mid - 1 | ||
|
|
||
| return -1 |
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이분탐색에서 제일 귀찮은게 어디에 등호 넣고 어디에 +1 아니면 -1 하느냐인데, 다른 문제에서 아 이거 이분탐색이다 싶을 때, 각각 조절해보시면 좋을 것 같습니다. 어떨 때는 되고 어떨 때는 안되어서 골치아플 때가 있습니다.
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@lymchgmk님,
범위를 조정하는 부분이 정말 까다롭더라구요. 앞으로는 문제 풀 때, 이 부분을 좀 더 신경 써봐야겠네요.
좋은 팁 감사합니다!
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@lymchgmk, @HC-kang님! |
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