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[Lyla] Week 08 #973

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40 changes: 40 additions & 0 deletions clone-graph/pmjuu.py
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Queue 를 사용한 BFS 가 인상 깊네요! 시간적 여유가 있으시다면 DFS 풀이도 추천드립니다!

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,40 @@
'''
시간 복잡도: O(V + E)
- 그래프의 모든 노드를 한 번씩 방문해야 하므로 O(V)
- 각 노드의 모든 간선을 한 번씩 탐색해야 하므로 O(E)
- 따라서 전체 시간 복잡도는 O(V + E)

공간 복잡도: O(V + E)
- 클론 노드를 저장하는 딕셔너리(clones): O(V)
- BFS 탐색을 위한 큐(queue): O(V)
- 복제된 그래프의 노드와 간선 저장 공간: O(V + E)
'''

from typing import Optional
from collections import deque
# Definition for a Node.
class Node:
def __init__(self, val = 0, neighbors = None):
self.val = val
self.neighbors = neighbors if neighbors is not None else []

class Solution:
def cloneGraph(self, node: Optional['Node']) -> Optional['Node']:
if not node:
return None

clones = { node.val: Node(node.val) }
queue = deque([node])

while queue:
current_node = queue.popleft()

for neighbor in current_node.neighbors:
# add neighbors
if neighbor.val not in clones.keys():
queue.append(neighbor)
clones[neighbor.val] = Node(neighbor.val)

clones[current_node.val].neighbors.append(clones[neighbor.val])

return clones[node.val]
20 changes: 20 additions & 0 deletions longest-common-subsequence/pmjuu.py
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,20 @@
'''
시간 복잡도: O(m * n)
공간 복잡도: O(n)
'''

class Solution:
def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int:
m, n = len(text1), len(text2)
prev = [0] * (n + 1)

for i in range(1, m + 1):
curr = [0] * (n + 1)
for j in range(1, n + 1):
if text1[i - 1] == text2[j - 1]:
curr[j] = prev[j - 1] + 1
else:
curr[j] = max(prev[j], curr[j - 1])
prev = curr # 현재 행을 이전 행으로 업데이트

return prev[n]
26 changes: 26 additions & 0 deletions longest-repeating-character-replacement/pmjuu.py
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,26 @@
'''
시간복잡도: O(n)
- 문자열의 길이만큼 한 번만 순회합니다.
공간복잡도: O(n)
- char_count 딕셔너리는 최대 알파벳 26개만 저장합니다.
'''

class Solution:
def characterReplacement(self, s: str, k: int) -> int:
left = 0
max_count = 0
max_length = 0
char_count = {}

for right in range(len(s)):
char_count[s[right]] = char_count.get(s[right], 0) + 1
max_count = max(max_count, char_count[s[right]])

# If the remaining characters exceed the allowed k changes
while (right - left + 1) - max_count > k:
char_count[s[left]] -= 1
left += 1

max_length = max(max_length, right - left + 1)

return max_length
23 changes: 23 additions & 0 deletions number-of-1-bits/pmjuu.py
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,23 @@
'''
시간 복잡도
- format(n, 'b'): 정수를 이진 문자열로 변환하는 작업은 O(k)입니다.
- Counter(bits): 문자열을 순회하면서 각 문자의 빈도를 계산하며, 이 작업도 문자열 길이 k에 비례합니다.
- count['1']: 딕셔너리 조회는 상수 시간이므로 O(1)입니다.

총 시간 복잡도: O(k) + O(k) + O(1) = O(k)

공간 복잡도
- format(n, 'b'): 생성된 이진 문자열은 길이 k를 차지합니다.
- Counter(bits): 딕셔너리 형태로 각 문자의 빈도를 저장합니다. 최악의 경우, 두 가지 문자(‘0’과 ‘1’)만 있으므로 공간 복잡도는 O(2) = O(1)로 간주할 수 있습니다.

총 공간 복잡도: O(k)
'''

from collections import Counter

class Solution:
def hammingWeight(self, n: int) -> int:
bits = format(n, 'b')
count = Counter(bits)

return count['1']
20 changes: 20 additions & 0 deletions sum-of-two-integers/pmjuu.py
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,20 @@
'''
시간 복잡도: O(1)
- 덧셈은 비트 연산을 이용하여 수행되며, 정수 크기가 고정되어 있기 때문에 연산 횟수가 제한적입니다.

공간 복잡도: O(1)
- 추가적인 메모리를 거의 사용하지 않습니다.
'''

class Solution:
def getSum(self, a: int, b: int) -> int:
MASK = 0xFFFFFFFF # 32비트 정수 마스크
MAX_INT = 0x7FFFFFFF # 32비트 정수의 최대값

while b:
carry = (a & b) << 1 # 자리 올림 계산
a = (a ^ b) & MASK # 덧셈 수행
b = carry & MASK # 자리 올림값을 반영하여 다음 연산 진행

# 음수 처리를 위해 32비트 초과 시 보정
return a if a <= MAX_INT else ~(a ^ MASK)