[haklee] week 5 #441
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[haklee] week 5 #441
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obzva
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Sep 9, 2024
| def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: | ||
| minp, profit = prices[0], 0 | ||
| for p in prices: | ||
| profit = max(profit, p - (minp := min(minp, p))) |
DaleSeo
reviewed
Sep 9, 2024
| d = {} | ||
| for s in strs: | ||
| # k값 계산이 오른쪽에서 먼저 이루어지는군요?! | ||
| d[k] = d.get(k := tuple(sorted(s)), []) + [s] |
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파이썬 코드가 함축적이라서 공간 복잡도 분석이 좀 햇갈려서 질문드려요. 좀 풀어서 보면...
d[k] = [애너그램1, 애너그램2, ..., 애너그램n] + [새로운 애너그램]위와 같이 리스트 두 개를 더해서 새로운 리스트를 만들어서 사전에 들어있는 기존 리스트를 덮어쓰도록 구현을 하셨는데요.
[애너그램1, 애너그램2, ..., 애너그램n].append(새로운 애너그램)
# 즉, d[k].append(새로운 애너그램)위와 같이 그냥 사전에 들어있는 기존 리스트에 새로운 애너그램을 추가하도록 구현을 할 수도 있을 것 같아요.
이 두 가지 방식이 메모리 효율 측면에서 유의미한 차이가 있을까요?
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궁금해서 확인해보니까 append, +=는 해당 list를 그대로 둔 채로 새 원소를 추가해주는 것 같고 b = b + [..] 방식으로 list를 이어줄 경우엔 아예 새로운 list를 할당해주는 것 같네요
bky373
reviewed
Sep 12, 2024
| - (SC) 매 계산마다 최대 한 번 solution을 추가하는 연산을 한다. | ||
| - 그러므로 각 순회마다 C * (n-1), C * (n-2), ..., C * 1의 시간이 들어감. | ||
| - (SC) 비슷하게, 매 순회마다 위와 같은 꼴로 solution 개수가 더해질 수 있다. | ||
| - 종합하면 O(n^2) |
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설명을 꼼꼼하게 작성해주셔서 코드와 함께 따라가기 정말 좋습니다~
한 가지 알고 있는 부분을 말씀드리면, 복잡도를 분석할 때 output 에 필요한 메모리는 보통 무시하는 것 같습니다!
tolluset
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Sep 14, 2024
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+38
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+45
| # 커팅. 어차피 세 쌍의 숫자에 등장할 수 있는 같은 숫자 개수가 최대 3개이므로, | ||
| # 처음 주어진 nums에 같은 숫자가 네 번 이상 등장하면 세 번만 나오도록 바꿔준다. | ||
| # 이 처리를 하면 같은 숫자가 많이 반복되는 케이스에서 시간 개선이 있을 수 있다. | ||
| # Counter 쓰는 데에 O(n), 새로 tmp_nums 리스트를 만드는 데에 O(n)의 시간이 들어가므로 | ||
| # 최종적인 시간 복잡도에 영향을 주지는 않는다. | ||
| tmp_nums = [] | ||
| for k, v in Counter(nums).items(): | ||
| tmp_nums += [k] * min(v, 3) |
|
너무 오랜만에 왔더니 학님 솔루션 인기가 대단하네요 ㅋㅋ 이번에도 배우고 갑니다! 고생하셨어요 👍 |
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