[haklee] week 4 #432
[haklee] week 4 #432
Conversation
| or search(ind + 1, (pos[0] + 1, pos[1])) # 하 | ||
| or search(ind + 1, (pos[0], pos[1] - 1)) # 좌 | ||
| or search(ind + 1, (pos[0], pos[1] + 1)) # 우 | ||
| ) # 다음 글자 찾기 |
There was a problem hiding this comment.
오 이부분 제가 딱 원하던 방식이었는데 이렇게 하면 되는군요
...
for (let i = 0; i < 4; i++) {
const [dh, dw] = directives[i];
if (dfs(h + dh, w + dw, index + 1)) {
return true;
}
...취향 문제겠지만, 제 풀이중에 이 부분이 정말 마음에 들지 않았는데 덕분에 아래처럼 수정 할 수 있을것같습니다!
const found = (
dfs(h + 1, w, index + 1) ||
dfs(h - 1, w, index + 1) ||
dfs(h, w + 1, index + 1) ||
dfs(h, w - 1, index + 1)
);
|
|
||
| class Solution: | ||
| def isPalindrome(self, s: str) -> bool: | ||
| return (l := [c.lower() for c in s if c.isalnum()]) == l[::-1] |
| - 그런데 l이 격자 전체 칸 개수보다 클 수 없으므로 무시 가능. | ||
| - 총 O(m * n). |
There was a problem hiding this comment.
l이 격자 전체 칸 개수보다 클 수 없다고 해서 무시하는 것 보다는 O(m * n + l)이 더 정확한 분석이 아닐까요? 시간 복잡도 분석하실 때는 l을 무시하시지 않으셨잖아요.
There was a problem hiding this comment.
시간복잡도에서는 곱해야 하니까 l을 표현해줄 필요가 있는데, 공간복잡도는 다음과 같이 생각했습니다.
- 설명을 따라가면 공간복잡도는
O(m * n) + O(l)이 되어야 합니다. - 그런데 이때 호출 스택이
m * n + 1보다 커질 수 없습니다. 왜냐하면 모든 칸을 다 탐색한 상태에서는 더 이상 탐색할 수 있는 칸이 없어서False를 리턴하게 되어 호출 스택이 더 길어지지 않기 때문입니다. - 그렇다면 저 위에서 말한 호출 스택 크기
O(l)은 아무리 커도O(m * n)보다 커질 수 없으므로O(l) < O(m * n)을 만족합니다. 쓰다 보니까O(l)이라고 하는 것에 약간 오해의 소지가 있네요.. 그냥 호출 스택 크기라고 하는 것이 나을 뻔했습니다. - 그리고 호출 스택 크기는 당연하게도
O(1)보다는 큽니다. - 정리하면
O(1) < 호출 스택 크기 < O(m * n)를 만족하게 됩니다. - 그러므로
O(m * n) + O(1) = O(m * n) < O(m * n) + 호출 스택 크기 < O(m * n) + O(m * n) = O(2 * m * n) = O(m * n)이 됩니다. 즉, 전체 공간 복잡도는O(m * n)이 됩니다.
There was a problem hiding this comment.
아하 그렇군요! 자세히 사고 과정을 설명해주셔서 감사합니다 🙇♂️ 제 생각이 짧았네요...
There was a problem hiding this comment.
@haklee @obzva 제가 오늘 알고달레 글을 정정하려다가 이 거에 대해서 다시 생각해보게 되었는데요. 우리가 너무 호출 스택의 크기에만 초점을 맞춰서 논의한 게 아닌가 하는 생각이 들었습니다. 사실 이 답안의 공간 복잡도는 다음 2가지 측면에서 분석이 되야할 것 같아요.
visited리스트가 차지하는 메모리:O(m * n)search재귀 함수의 호출 스택이 차지하는 메모리:O(l)
제가 재귀 함수의 호출 스택이 차지하는 메모리를 @haklee 님과 다르게 O(l)로 생각하는 이유는 다음과 같아요. 저는 3가지 경우로 나누어서 분석을 해봤어요.
- 단어가 격자에 존재하는 경우:
호출 스택 깊이 = l - 단어가 격자에 존재하는 않는 경우:
호출 스택 깊이 < l - 단어가 너무 길어서 격자가 품을 수 없는 경우:
호출 스택 깊이 = m * n < l
결국 스택 깊이의 상하선을 결정짓는 것은 m * n보다는 l로 보는 것이 더 합리적이라는 결론을 내렸어요.
제가 over thinking 했을까요? 😅
There was a problem hiding this comment.
@DaleSeo 늦은 확인 및 답변 죄송합니다..! ㅠㅠ
저도 위에서 세 가지 경우로 나눠서 분석하신 것과 같은 생각을 했는데, 제가 호출 스택의 깊이를 신경쓰지 않고 공간복잡도를 계산했던 이유는 호출 스택으로 도출되는 공간복잡도가 O(m * n)보다 작은데 visited 리스트에서 O(m * n)을 이미 먹고 있어서 자연스럽게 무시할 수 있게 되어서 였습니다.
위에서 말씀하신 것에 따르면 호출 스택 깊이는 O(min(l, m*n)) 같이 표현하는 것은 어떨까요?
답안 제출
체크 리스트
In Review로 설정해주세요.