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[ackku] week 2 #713
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[ackku] week 2 #713
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,55 @@ | ||
// 투포인터 방식으로 구현 | ||
// 투포인터의 기본 시간복잡도가 O(2^n)이므로 오름차순으로 정렬하는 O(NlogN)은 마음껏 사용해도 된다. | ||
public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) { | ||
List<List<Integer>> result = new ArrayList<>(); | ||
Arrays.sort(nums); | ||
for(int i =0; i< nums.length-2;i++) { | ||
if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) continue; | ||
int left = i + 1, right = nums.length - 1; | ||
while (left < right) { | ||
int sum = nums[i] + nums[left] + nums[right]; | ||
|
||
if (sum == 0) { | ||
result.add(Arrays.asList(nums[i], nums[left], nums[right])); | ||
|
||
while (left < right && nums[left] == nums[left + 1]) left++; | ||
while (left < right && nums[right] == nums[right - 1]) right--; | ||
|
||
left++; | ||
right--; | ||
} else if (sum < 0) { | ||
left++; | ||
} else { | ||
right--; | ||
} | ||
} | ||
} | ||
return result; | ||
} | ||
|
||
|
||
// dfs 풀이를 생각했으나 dfs 방식은 무조건 O(2^n)의 결과가 나온다. | ||
// 타임 아웃 오답 | ||
public class Solution { | ||
public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) { | ||
Set<List<Integer>> answerSet = new HashSet<>(); | ||
nums = Arrays.stream(nums).sorted().toArray(); | ||
dfs(nums, 0, new ArrayList<>(), answerSet); | ||
return new ArrayList<>(answerSet); | ||
} | ||
|
||
public void dfs(int[] nums, int index, List<Integer> temp, Set<List<Integer>> answerSet) { | ||
if (temp.size() == 3) { | ||
int result = 0; | ||
for (int element : temp) result += element; | ||
if (result == 0) answerSet.add(new ArrayList<>(temp)); | ||
return; | ||
} | ||
|
||
for (int i = index; i < nums.length; i++) { | ||
temp.add(nums[i]); | ||
dfs(nums, i + 1, temp, answerSet); | ||
temp.remove(temp.size() - 1); | ||
} | ||
} | ||
} |
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,45 @@ | ||
// dfs를 이용한 풀이 | ||
// dp 배열을 이용한 것보다 공간복잡도가 상대적으로 낮게 잡힘 40.4mb -> 40.1mb | ||
// 이유가 뭔지는 조금 더 고민해봐야할 듯 | ||
class Solution { | ||
public int climbStairs(int n) { | ||
return dfs(n, new HashMap<>()); | ||
} | ||
|
||
private int dfs(int n, Map<Integer, Integer> memo) { | ||
if (n == 0) { | ||
return 1; | ||
} | ||
if (n < 0) { | ||
return 0; | ||
} | ||
if (memo.containsKey(n)) { | ||
return memo.get(n); | ||
} | ||
|
||
int result = dfs(n - 1, memo) + dfs(n - 2, memo); | ||
memo.put(n, result); | ||
|
||
return result; | ||
} | ||
} | ||
|
||
// 가장 먼저 생각한 풀이 | ||
// 피보나치 수열의 형태의 결과물을 갖는다. | ||
// O(N)의 점화식을 세울 수 있으면 어느 방식으로도 풀림 | ||
class Solution { | ||
public int climbStairs(int n) { | ||
if(n == 1) return 1; | ||
if(n == 2) return 2; | ||
|
||
int[] dp = new int[n + 1]; | ||
dp[1] = 1; // 1 | ||
dp[2] = 2; // 1+1, 2 | ||
|
||
for (int i = 3; i <= n; i++) { | ||
dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]; | ||
} | ||
|
||
return dp[n]; | ||
} | ||
} |
36 changes: 36 additions & 0 deletions
36
construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/imsosleepy.java
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,36 @@ | ||
// 혼자서 못풀어서 GPT의 도움을 받음 | ||
// 왜 두 배열이 필요한가? | ||
// 전위 순회(preorder): 트리의 루트를 가장 먼저 방문합니다. 그 후 왼쪽 서브트리, 오른쪽 서브트리를 방문합니다. 하지만 이 정보만으로는 각 서브트리가 어느 부분인지, 그리고 그 서브트리의 구체적인 구성 요소가 무엇인지를 알 수 없습니다. | ||
// | ||
// 중위 순회(inorder): 트리의 왼쪽 서브트리를 먼저 방문하고, 루트를 방문한 후, 오른쪽 서브트리를 방문합니다. 이 배열을 통해 루트가 트리의 어느 위치에 있는지 확인할 수 있습니다. 루트의 위치를 알면, 그 위치를 기준으로 왼쪽과 오른쪽 서브트리를 나눌 수 있습니다. | ||
|
||
// 한 배열로는 트리의 구조를 복원할 수 없는 이유 | ||
// 전위 순회만으로는 각 노드의 왼쪽 자식인지 오른쪽 자식인지 알 수 없습니다. 예를 들어, [3, 9, 20, 15, 7]라는 전위 순회 배열만 있다면, '9'가 3의 왼쪽 자식인지 오른쪽 자식인지 알 수 없습니다. | ||
// 중위 순회만으로도 트리의 루트를 알 수 없으므로, 각 서브트리의 구체적인 구조를 알 수 없습니다. | ||
class Solution { | ||
public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) { | ||
return buildTreeHelper(preorder, inorder, 0, 0, inorder.length - 1); | ||
} | ||
|
||
private TreeNode buildTreeHelper(int[] preorder, int[] inorder, int preStart, int inStart, int inEnd) { | ||
if (inStart > inEnd) return null; | ||
|
||
int rootVal = preorder[preStart]; | ||
TreeNode root = new TreeNode(rootVal); | ||
|
||
int rootIndex = -1; | ||
for (int i = inStart; i <= inEnd; i++) { | ||
if (inorder[i] == rootVal) { | ||
rootIndex = i; | ||
break; | ||
} | ||
} | ||
|
||
int leftSize = rootIndex - inStart; | ||
root.left = buildTreeHelper(preorder, inorder, preStart + 1, inStart, rootIndex - 1); | ||
root.right = buildTreeHelper(preorder, inorder, preStart + leftSize + 1, rootIndex + 1, inEnd); | ||
|
||
return root; | ||
} | ||
|
||
} |
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,25 @@ | ||
// 메인 로직은 맞았는데, 0번째 1번째 때문에 빙빙 돌았던 문제 | ||
// dp[0] = 1이 있어야 두자리 수 디코딩의 초기값이 정상적으로 계산된다. | ||
class Solution { | ||
public int numDecodings(String s) { | ||
if (s == null || s.length() == 0) return 0; | ||
|
||
int n = s.length(); | ||
int[] dp = new int[n + 1]; | ||
|
||
dp[0] = 1; | ||
dp[1] = s.charAt(0) != '0' ? 1 : 0; | ||
|
||
for (int i = 2; i <= n; i++) { | ||
if (s.charAt(i - 1) != '0') { | ||
dp[i] += dp[i - 1]; | ||
} | ||
int twoDigit = Integer.parseInt(s.substring(i - 2, i)); | ||
if (twoDigit >= 10 && twoDigit <= 26) { | ||
dp[i] += dp[i - 2]; | ||
} | ||
} | ||
|
||
return dp[n]; | ||
} | ||
} |
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,33 @@ | ||
// 자바에서는 시간복잡도를 O(N)으로 잡아도 최상위권으로 갈 수 없는 문제 | ||
// 유니코드 고려 | ||
public boolean isAnagram(String s, String t) { | ||
if (s.length() != t.length()) return false; | ||
|
||
Map<Character, Integer> map = new HashMap<>(); | ||
for (int i = 0; i < s.length(); i++) { | ||
map.put(s.charAt(i), map.getOrDefault(s.charAt(i), 0) + 1); | ||
map.put(t.charAt(i), map.getOrDefault(t.charAt(i), 0) - 1); | ||
} | ||
for (int value : map.values()) { | ||
if (value != 0) return false; | ||
} | ||
return true; | ||
} | ||
// 알파벳만 고려 | ||
public boolean isAnagram(String s, String t) { | ||
int ALPHABET_COUNT = 26; | ||
if(s.length() != t.length()) { | ||
return false; | ||
} | ||
int[] arr = new int[ALPHABET_COUNT]; // 알파벳 갯수 | ||
for(int i = 0; i < s.length() ; i ++) { | ||
arr[s.charAt(i) - 97]++; | ||
arr[t.charAt(i) - 97]--; | ||
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} | ||
for(int i = 0; i < ALPHABET_COUNT; i ++) { | ||
if(arr[i] != 0) { | ||
return false; | ||
} | ||
} | ||
return true; | ||
} |
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DP만 생각했는데 DFS 풀이가 참신한것 같습니다 :)