[정현준] 10주차 #538
[정현준] 10주차 #538
Conversation
| return mid | ||
| } | ||
| if (nums[low] <= nums[mid]) { | ||
| if (target in nums[low] .. nums[mid]) { |
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코틀린을 모르는 입장에서 이부분이 순회처럼 보이는데 단순 비교라서 O(1)라는게 신기하네요
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저도 순회하는 것 처럼 보이길래 자바로 디컴파일해보니 조건문으로 적용되더라구요 ㅎㅎ
int var10000;
int var10002;
if (nums[low] <= nums[mid]) {
var10000 = nums[low];
var10002 = nums[mid];
if (var10000 <= target) {
if (var10002 >= target) {
high = mid;
continue;
}
}
low = mid;
} else {
var10000 = nums[mid];
var10002 = nums[high];
if (var10000 <= target) {
if (var10002 >= target) {
low = mid;
continue;
}
}
high = mid;
}| } | ||
|
|
||
| /** | ||
| * TC: O(lists.size * ListNode.size), SC: O(lists.size) |
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분할정복 방식에서 시간 복잡도는 O( log(lists.size) * listNode.size))가 걸리지 않을까요?
공간복잡도도 O( log(lists.size) )가 아닐까 싶습니다!
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흠 말씀해주셔서 다시 생각해보니 SC는 콜 스택 깊이가 절반으로 줄어들어서 log로 볼 수 있을 것 같네요
TC는 mergeLists풀이와 merge()를 호출하는 방법만 달라지고 노드 비교 횟수는 동일하다고 생각되어서 log가 아닌 것 같다고 생각했습니다 ㅎㅎ
| /** | ||
| * TC: O(n), SC: O(n) | ||
| */ | ||
| private fun usingDFS(node: TreeNode?): TreeNode? { |
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저는 inorder traversal 로 풀었는데 문제의 핵심인 왼쪽과 오른쪽을 바꾼다를 잘 해석하신거같아 좋은 풀이같아요 👍
| degree[course]++ | ||
| } | ||
|
|
||
| val queue = ArrayDeque<Int>().apply { |
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while문을 순회하며 로직을 순차적으로 진행하기 위해 queue특성을 활용한걸로 이해가 되요. 그런의미에서 dequeue를 사용하신 이유가 궁금합니다!
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말씀하신대로 단순히 Queue의 특성을 이용하고 싶어서 사용하였는데 내부 구현의 차이점을 확실히 이해하고 있진 않지만 ArrayDeque가 LinkedList보다 빠르다는 말이 있어서 Queue를 사용할 때는 항상 ArrayDeque를 사용했습니다 ㅎㅎ
한번 구현을 확인해 볼 필요도 있겠네요 ㅎㅎ
이 클래스는 스택으로 사용할 경우 Stack 보다 빠르고, 큐로 사용할 경우 LinkedList 보다 빠를 가능성이 높습니다.
ArrayDeque
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