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[dolphinflow86] WEEK 15 Solutions - #2878
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![dalestudy[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/1067270?s=60&v=4){kind=small}
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
longest-palindromic-substring/dolphinflow86.py
# N is the length of the string s.
# TC: O(N^2) - expanding around each of the 2N - 1 possible centers takes up to O(N)
# SC: O(1) - constant auxiliary space tracking the start index and maximum length
class Solution:
def longestPalindrome(self, s: str) -> str:
if len(s) <= 1:
return s
start, max_len = 0, 0
def expand(left: int, right: int) -> tuple[int, int]:
while left >= 0 and right < len(s) and s[left] == s[right]:
left -= 1
right += 1
return left + 1, right - left - 1
for i in range(len(s)):
# Odd length palindrome (center is i)
l1, len1 = expand(i, i)
if len1 > max_len:
start, max_len = l1, len1
# Even length palindrome (center is between i and i + 1)
l2, len2 = expand(i, i + 1)
if len2 > max_len:
start, max_len = l2, len2
return s[start:start + max_len]- 패턴: Two Pointers, Dynamic Programming
- 설명: 가장 긴 팰린드롬 부분문자열을 양쪽으로 확장하며 중심을 기준으로 탐색하는 방식으로, 좌우 포인터를 이용해 가능 구간을 확장시키는 패턴과 연결됩니다. 이 알고리즘은 확장을 반복하며 최댓값을 갱신하는 구조로 동작합니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n^2) |
| Space | O(1) |
피드백: 중심 확장을 통해 모든 가능한 회문을 검사하므로 전체 시간 복잡도는 문자열 길이의 제곱에 비례합니다. 추가 공간은 상수 공간입니다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
rotate-image/dolphinflow86.py
# N is the number of rows and columns in the matrix.
# TC: O(N^2) - reversing rows takes O(N^2) and transposing across diagonal takes O(N^2)
# SC: O(1) - in-place rotation with no extra memory allocation
from typing import List
class Solution:
def rotate(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
"""
Do not return anything, modify matrix in-place instead.
"""
# 1. Flip vertically (reverse rows)
matrix.reverse()
# 2. Transpose across main diagonal
n = len(matrix)
for i in range(n):
for j in range(i + 1, n):
matrix[i][j], matrix[j][i] = matrix[j][i], matrix[i][j]- 패턴: Two Pointers, Greedy, Dynamic Programming, Binary Search, Monotonic Stack, Hash Map / Hash Set, Backtracking, DFS, BFS, Divide and Conquer, Union Find, Trie, Bit Manipulation, Heap / Priority Queue, Sliding Window, Fast & Slow Pointers, Dynam ic Programming
- 설명: 코드는 2차원 매트릭스 회전을 in-place로 수행하며, 먼저 행 반전(역순), 이후 대각선 반전(전치)을 수행한다. 이를 통해 공간 절약적 회전 알고리즘이 구현되며, 패턴은 주로 배열/매트릭스의 제어 흐름이 핵심이다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n^2) |
| Space | O(1) |
피드백: 두 단계 모두 전체 행렬의 모든 원소를 한 번씩 다루므로 시간은 O(n^2), 추가 공간은 상수입니다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
subtree-of-another-tree/dolphinflow86.py
# M and N are the number of nodes in root and subRoot trees respectively.
# TC: O(M * N) - in the worst case, is_same is checked for every node in root
# SC: O(H) - recursion stack memory bounded by the height of root tree (up to O(M))
from typing import Optional
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
# self.val = val
# self.left = left
# self.right = right
class Solution:
def isSubtree(self, root: Optional["TreeNode"], subRoot: Optional["TreeNode"]) -> bool:
if not subRoot:
return True
if not root:
return False
def is_same(s: Optional["TreeNode"], t: Optional["TreeNode"]) -> bool:
if not s and not t:
return True
if not s or not t or s.val != t.val:
return False
return is_same(s.left, t.left) and is_same(s.right, t.right)
if is_same(root, subRoot):
return True
return self.isSubtree(root.left, subRoot) or self.isSubtree(root.right, subRoot)- 패턴: Depth-First Search, Backtracking
- 설명: 루트 트리의 각 노드에서 서브트리와의 일치를 재귀적으로 검사하며, 서브트리 확인은 두 트리의 구조를 DFS로 비교합니다. 전체적으로 트리를 순차적으로 탐색하고 조건에 맞는 경우를 탐색하는 패턴이 보입니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(n*m) |
| Space | O(h) |
피드백: 브루트의 모든 노드에 대해 서브트리 비교를 수행하므로 최악의 경우 O(n*m) 시간, 재귀 깊이는 트리의 높이에 비례하는 공간을 사용합니다.
개선 제안: 검색 최적화를 위해 문자열화 비교나 해시를 활용한 방법으로 개선 가능.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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📊 dolphinflow86 님의 학습 현황이번 주 제출 문제
누적 학습 요약
문제 풀이 현황
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
alien-dictionary/dolphinflow86.py
# C is total length of all words, U is number of unique alien letters (<= 26).
# TC: O(C) - comparing adjacent words and processing topological sort graph
# SC: O(1) - unique letters and adjacency list bounded by 26 characters
from collections import deque
from typing import List
class Solution:
def alienOrder(self, words: List[str]) -> str:
adj = {char: set() for word in words for char in word}
indegree = {char: 0 for word in words for char in word}
for i in range(len(words) - 1):
w1, w2 = words[i], words[i + 1]
min_len = min(len(w1), len(w2))
if len(w1) > len(w2) and w1[:min_len] == w2[:min_len]:
return ""
for j in range(min_len):
if w1[j] != w2[j]:
if w2[j] not in adj[w1[j]]:
adj[w1[j]].add(w2[j])
indegree[w2[j]] += 1
break
queue = deque([char for char in indegree if indegree[char] == 0])
result = []
while queue:
char = queue.popleft()
result.append(char)
for neighbor in adj[char]:
indegree[neighbor] -= 1
if indegree[neighbor] == 0:
queue.append(neighbor)
if len(result) < len(indegree):
return ""
return "".join(result)
alien_order = alienOrder- 패턴: BFS, Dynamic Programming, Topological Sort
- 설명: 알고리즘은 문자 간 선후관계를 그래프로 만들고 위상 정렬(BFS 기반)을 통해 순서를 도출하는 패턴입니다. 사이클 여부를 확인하며 부분 순서를 얻는 구조로, 그래프 탐색과 위상 정렬의 결합으로 문제를 풉니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석
ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.
풀이 1: Solution.alienOrder — Time: O(C) / Space: O(U + E)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(C) |
| Space | O(U + E) |
피드백: 모든 문자에 대해 간선과 진입차수를 계산하고, 위상정렬로 결과를 얻는다. 유효하지 않은 경우 빈 문자열을 반환한다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
풀이 2: Solution.buildTree — Time: O(N) / Space: O(N)
| 복잡도 | |
|---|---|
| Time | O(N) |
| Space | O(N) |
피드백: 사전 순회 인덱스를 전역처럼 다루며 inorder 맵을 이용해 루트 위치를 빠르게 찾는다.
개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.
💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/dolphinflow86.py
# N is the number of nodes in the binary tree.
# TC: O(N) - building hashmap takes O(N), and each node is visited once in O(1) time
# SC: O(N) - hashmap takes O(N) space, and recursion call stack takes O(H) up to O(N)
from typing import List, Optional
# Definition for a binary tree node.
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
class Solution:
def buildTree(self, preorder: List[int], inorder: List[int]) -> Optional[TreeNode]:
inorder_map = {val: idx for idx, val in enumerate(inorder)}
preorder_idx = 0
def build(left: int, right: int) -> Optional[TreeNode]:
nonlocal preorder_idx
if left > right:
return None
root_val = preorder[preorder_idx]
root = TreeNode(root_val)
preorder_idx += 1
mid = inorder_map[root_val]
root.left = build(left, mid - 1)
root.right = build(mid + 1, right)
return root
return build(0, len(inorder) - 1)- 패턴: Divide and Conquer, Hash Map / Hash Set
- 설명: 전위순회와 중위순회를 이용해 트리 재구성하는 문제로, 부분 트리 구간(left..right)을 분할해 재귀적으로 트리를 구성하는 방식이며, 중위순회 인덱스 매핑을 통해 빠르게 중위 구간 분할 위치를 찾는 해시 맵 패턴이 핵심입니다.
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