[hwi-middle] WEEK 10 solutions

[hwi-middle]

답안 제출 문제

• Invert Binary Tree #226
• Search In Rotated Sorted Array #246
• Course Schedule #261
• Jump Game #276
• Merge K Sorted Lists #286

작성자 체크 리스트

• Projects의 오른쪽 버튼(▼)을 눌러 확장한 뒤, Week를 현재 주차로 설정해주세요.
• 문제를 모두 푸시면 프로젝트에서 Status를 In Review로 설정해주세요.
• 코드 검토자 1분 이상으로부터 승인을 받으셨다면 PR을 병합해주세요.

검토자 체크 리스트

Important

본인 답안 제출 뿐만 아니라 다른 분 PR 하나 이상을 반드시 검토를 해주셔야 합니다!

• 바로 이전에 올라온 PR에 본인을 코드 리뷰어로 추가해주세요.
• 본인이 검토해야하는 PR의 답안 코드에 피드백을 주세요.
• 토요일 전까지 PR을 병합할 수 있도록 승인해주세요.

[dalestudy]

📊 hwi-middle 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
course-schedule	Medium	✅ 의도한 유형
invert-binary-tree	Easy	✅ 의도한 유형
jump-game	Medium	✅ 의도한 유형
merge-k-sorted-lists	Hard	⚠️ 유형 불일치
search-in-rotated-sorted-array	Medium	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 45 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 80% (5문제 중 4문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	■■■■■■□	9 / 10 (Medium 6, Easy 3)
String	■■■■■■□	9 / 10 (Medium 5, Hard 1, Easy 3)
Dynamic Programming	■■■■■■□	9 / 11 (Easy 1, Medium 8)
Matrix	■■■■■□□	3 / 4 (Medium 3)
Binary	■■■■□□□	3 / 5 (Easy 2, Medium 1)
Graph	■■■■□□□	4 / 8 (Medium 4)
Linked List	■■■■□□□	3 / 6 (Easy 3)
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Tree	■■□□□□□	4 / 14 (Medium 3, Easy 1)
Interval	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함

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🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-4.1-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	2,162	171	2,333	$0.000285

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: DFS
• 설명: 이 코드는 그래프의 순환 여부를 DFS로 탐색하여 사이클을 감지하는 방식으로 문제를 해결합니다. 재귀적 탐색을 통해 각 노드의 상태를 체크하며, 그래프 탐색 패턴에 속합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(V + E)
Space	O(V + E)

피드백: 그래프를 인접 리스트로 표현하고 DFS를 통해 방문 상태를 체크하여 사이클을 검증하는 방식으로, 각 노드와 간선을 한 번씩 탐색하므로 시간 복잡도는 O(V + E)입니다. 공간은 그래프 저장과 재귀 호출 스택, 방문 상태 배열을 고려하여 O(V + E)입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: DFS
• 설명: 이 코드는 재귀 호출을 통해 트리의 왼쪽과 오른쪽 자식을 탐색하며 노드의 자식을 교환하는 방식으로 동작하여 DFS 패턴에 속합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(h)

피드백: 트리의 모든 노드를 한 번씩 방문하며 좌우 자식을 교환하므로 시간 복잡도는 O(n)입니다. 공간은 재귀 호출 스택의 깊이(트리 높이)에 따라 O(h)입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Greedy
• 설명: 이 코드는 매 단계에서 최적의 선택을 하여 최대 이동 범위를 갱신하는 그리디 알고리즘으로 문제를 해결합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(1)

피드백: 배열을 한 번 순회하며 최대 도달 거리를 갱신하므로 시간 복잡도는 O(n). 추가 공간은 상수입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Heap / Priority Queue
• 설명: 이 코드는 여러 정렬된 리스트를 병합하는 데 우선순위 큐(힙)를 사용하여 최소값을 빠르게 찾고 병합하는 방식으로 구현되어 있습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(N log N)
Space	O(N)

피드백: 모든 노드를 우선순위 큐에 넣고 꺼내는 과정에서 N개의 노드에 대해 힙 연산이 수행되므로 시간 복잡도는 O(N log N). 공간은 우선순위 큐에 저장되는 노드 수에 따라 O(N)입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search
• 설명: 이 코드는 회전된 정렬 배열에서 이진 탐색을 활용하여 타겟을 찾는 방식으로, 효율적인 검색을 위해 분할 탐색을 수행합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(log n)
Space	O(1)

피드백: 이진 탐색을 재귀로 수행하며 배열의 회전 여부를 판단하여 검색 범위를 좁히므로 시간 복잡도는 O(log n). 공간은 재귀 호출 스택에 따라 O(log n) 또는 O(1) (반복문 사용 시).

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[hwi-middle]

@DaleStudy 리뷰해줘

[dalestudy]

안녕하세요! 이번 PR은 다양한 중급 문제들을 깔끔하게 구현하셨네요. 전체적으로 코드 가독성과 구조가 좋아서 인상적입니다. 몇 가지 피드백 드리자면:

1. 시간/공간 복잡도 명시 요청: 각 솔루션에 TC와 SC를 명시하는 주석이나 코멘트가 있으면 더 좋겠습니다. 예를 들어, canFinish는 TC: O(V+E), SC: O(V)의 그래프 탐색임을 명확히 하면 이해가 더 쉽겠어요.

2. DFS 코드 개선: canFinish의 DFS는 표준적이고 깔끔합니다. 다만, 재귀 호출보다 반복문을 활용하는 방식도 고려해볼 수 있는데, 이건 가독성이나 성능에 미치는 영향이 크지 않아서 선택은 취향에 따라 달라집니다.

3. 이상적인 알고리즘 제안: mergeKLists는 현재 모든 리스트를 큐에 넣고 하나씩 병합하는 방식인데, 이는 시간복잡도가 O(N log N)이지만, 최적화 가능성이 있습니다. 힙을 한 번만 만들어서 리스트의 헤드를 넣고, 그 후에 작은 노드부터 차례대로 병합하는 방식을 추천드려요. 이 방법은 좀 더 효율적입니다.

4. 코드 스타일과 가독성: 전반적으로 일관된 네이밍과 명확한 구조입니다. swap(root->left, root->right);는 가독성이 좋고, 재귀 호출도 깔끔하게 잘 작성되어 있습니다.

5. 추가 제안: searchInRotatedArray는 이진 탐색을 잘 구현하셨습니다. 재귀보다 반복문으로 변경하면 스택 오버플로우 위험이 줄어들 수 있고, 약간의 성능 향상도 기대할 수 있습니다.

전체적으로 훌륭한 코드입니다! 각 문제의 특성을 고려하여 복잡도 명시와 약간의 최적화를 적용하면 더욱 완성도 높은 PR이 될 것 같아요. 계속해서 좋은 코드 기대하겠습니다.

[hwi-middle]

@DaleStudy 승인

[dalestudy]

승인되었습니다! 👍