[강희찬] WEEK 10 Solution #532
Conversation
| let right = nums.length - 1; | ||
|
|
||
| while (left <= right) { | ||
| let mid = left + ((right - left) >> 1); |
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JS/TS 에서는 정수 나눗셈 연산을 이렇게 구현할 수 있군요 :)
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저도 이전에는 (left + right) / 2 로 하다가, 최근에 오버플로우도 막고 좀더 있어보이는(?) 방법이라고 해서 따라해봤습니다.
그런데 확인해보니 JS에서는 그냥 Math.floor((left + right) / 2) 쓰는게 낫다고 하네요 ㅋㅋ
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제가 찾아봤던대로면 몇가지가 있었는데,
- JS 엔진 내부적으로 이미 성능 최적화가 되어서 속도 차이도 별로 나지 않고, 오히려 가독성을 해친다
- 부동 소수점을 사용해서, 정밀도가 손실 될지언정 오버플로는 발생하지 않음
요 두개로 기억합니다!
정밀도도 10^15 가까이 큰 수를 다루는게 아니라면 큰 문제가 없었구요
| /** | ||
| * https://leetcode.com/problems/invert-binary-tree | ||
| * T.C. O(n) | ||
| * S.C. O(n) |
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재귀호출 스택의 깊이는 트리의 높이에 비례하여 증가하니까 공간 복잡도를 O(N)으로 표기하는 것보다는 O(H)로 표현하는 것이 좀 더 적절할 것 같다는 생각입니다
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@obzva 안녕하세요 플린님 요즘 잘 지내시죠?
말씀주신 내용도 맞다고 생각합니다!
하지만 최악의 경우, 그러니까 n개의 노드가 극단적으로 치우친 경우, 결국 h=n이 되므로 O(n)으로 작성하였습니다
merge-k-sorted-lists/HC-kang.ts
Outdated
| * T.C. O(n * k^2) n: average length of list, k: number of lists | ||
| * S.C. O(k) |
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혹시 공간복잡도에 대해 좀 더 설명 부탁드려도 될까요?
제가 했던 생각이랑 조금 다른 것 같아서요 :)
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방금 리뷰 드리면서 확인했는데, 저는 n을 각 리스트의 평균 길이로 두고 계산했고, 플린님께서는 전체 노드 수를 N으로 두고 계산하셨더라구요!
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네 ㅎㅎ 시간 복잡도는 저랑 똑같이 분석하신 것 같은데, 공간 복잡도 부분이 좀 다른 것 같아 질문 드렸어용
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엇 공간복잡도였군요
이제보니 제가 잘못 기입한것같아요. 반복호출한다는 생각에 스택을 O(k)로 착각한것같네요
O(1)으로 수정하겠습니다~!
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