[daehyun99] WEEK 07 Solutions

[daehyun99]

답안 제출 문제

• Reverse Linked List #223
• Longest Substring Without Repeating Characters #243
• Number of Islands #258
• Unique Paths #273
• Set Matrix Zeroes #283

작성자 체크 리스트

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• 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]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

longest-substring-without-repeating-characters/daehyun99.py

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        l = 0
        seen = set()
        longest = 0

        for c in s:
            if c not in seen:
                seen.add(c)
                longest = max(longest, len(seen))
            else:
                while c in seen:
                    seen.remove(s[l])
                    l += 1
                seen.add(c)
        return longest

• 패턴: Two Pointers, Hash Map / Hash Set, Sliding Window
• 설명: 문자열에서 중복 문자를 제거하며 최장 부분 문자열 길이를 구하는 방식으로, 좌측 포인터와 우측 포인터처럼 창을 이동시키며 부분 문자열을 관리한다. 집합으로 현재 창의 문자를 추적하고 중복 시 창을 좁혀 재진입을 허용한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(min(n, k))

피드백: seen 집합과 포인터 l을 사용해 중복 문자가 나오면 왼쪽을 제거하며 부분 문자열 길이를 갱신한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

📊 daehyun99 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
longest-substring-without-repeating-characters	Medium	✅ 의도한 유형
number-of-islands	Medium	✅ 의도한 유형
reverse-linked-list	Easy	✅ 의도한 유형
set-matrix-zeroes	Medium	✅ 의도한 유형
unique-paths	Medium	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 29 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (5문제 중 5문제 일치)

문제 풀이 현황

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

---

🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	1,856	233	2,089	$0.000186

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

number-of-islands/daehyun99.py

# Time: O(M * N)
# Space: O(M * N)
class Solution:
    def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:
        h = len(grid)
        w = len(grid[0])
        count = 0
        for i in range(h):
            for j in range(w):
                if grid[i][j] == "1":
                    stack = []
                    stack.append([i, j])
                    while len(stack) > 0 :
                        x, y = stack.pop()

                        grid[x][y] = "0"
                        if x > 0 and grid[x-1][y] == "1":
                            stack.append([x-1, y])
                        if x + 1 < h and grid[x+1][y] == "1":
                            stack.append([x+1, y])
                        if y > 0 and grid[x][y-1] == "1":
                            stack.append([x, y-1])
                        if y + 1 < w and grid[x][y+1] == "1":
                            stack.append([x, y+1])
                    count += 1
        return count

• 패턴: Depth-First Search, Backtracking
• 설명: 섬의 연결 여부를 탐색하기 위해 스택으로 DFS 방식으로 인접 영역을 탐색합니다. 한 번 방문한 노드를 표시하여 전체 섬을 탐색하고 개수를 증가시키는 방식이 DFS 특징과 일치합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(M * N)	O(h * w)	❌
Space	O(M * N)	O(h * w)	❌

피드백: grid를 순회하며 1인 칸마다 DFS/BFS로 연결된 영역을 탐색한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

reverse-linked-list/daehyun99.py

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
#     def __init__(self, val=0, next=None):
#         self.val = val
#         self.next = next
# Time: O(N)
# Space: O(1)
class Solution:
    def reverseList(self, head: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
        if head is None:
            return head
        pointer = head
        left = None
        while pointer.next is not None:
            right = pointer.next
            pointer.next = left
            left = pointer
            pointer = right
        pointer.next = left
        return pointer

• 패턴: Two Pointers, Linked List
• 설명: 주어진 코드는 단일 연결 리스트를 역방향으로 순회하며 포인터를 앞뒤로 바꿔 연결 방향을 뒤집는 구조로, 두 포인터를 활용한 순회 방식이 핵심 패턴입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(N)	O(n)	✅
Space	O(1)	O(1)	✅

피드백: 커서 포인터를 이용해 노드를 반전시키며 순차적으로 앞 노드를 가리키게 한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

set-matrix-zeroes/daehyun99.py

class Solution:
    def setZeroes(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
        row = set()
        col = set()

        for i in range(len(matrix)):
            if 0 in matrix[i]:
                row.add(i)
                for j in range(len(matrix[0])):
                    if matrix[i][j] == 0:
                        col.add(j)

        for i in row:
            matrix[i] = [0] * len(matrix[0])
        
        for i in range(len(matrix)):
            if i in row:
                continue
            for j in range(len(matrix[0])):
                if j in col:
                    matrix[i][j] = 0

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Greedy
• 설명: 행과 열의 제로 위치를 저장하기 위해 해시 세트를 사용하고, 그 정보를 바탕으로 행 전체를 0으로 만들고 나머지 열도 0으로 설정하는 방식으로 필요한 위치를 결정합니다. 직접적인 최적화보다는 저장 후 일괄 수정하는 패턴입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(m * n)
Space	O(m + n)

피드백: 먼저 0이 존재하는 행/열을 수집하고, 두 번째 순회에서 0으로 설정한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

unique-paths/daehyun99.py

class Solution:
    def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int:
        matrix = [[0] * n for _ in range(m)]
        matrix[0][0] += 1

        for x in range(m):
            for y in range(n):
                if x == 0 and y == 0:
                    continue
                elif x == 0:
                    matrix[x][y] += matrix[x][y-1]
                elif y == 0:
                    matrix[x][y] += matrix[x-1][y]
                else:
                    matrix[x][y] += (matrix[x][y-1] + matrix[x-1][y])
        return matrix[m-1][n-1]

• 패턴: Dynamic Programming
• 설명: 2차원 DP 배열을 이용해 좌하에서 우상로의 경로 개수를 누적 합으로 구하는 전형적인 DP 문제 풀이이며, 이전 위치의 값을 활용해 현재 값을 계산한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(m * n)
Space	O(m * n)

피드백: 2차원 DP 배열을 사용해 위/왼쪽의 경로 수를 합산한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!