[parkhojeong] WEEK 08 Solutions

[parkhojeong]

답안 제출 문제

• Reverse Bits #234
• Longest Repeating Character Replacement #244
• Clone Graph #259
• Palindromic Substrings #267
• Longest Common Subsequence #274

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]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

clone-graph/parkhojeong.py

"""
# Definition for a Node.
class Node:
    def __init__(self, val = 0, neighbors = None):
        self.val = val
        self.neighbors = neighbors if neighbors is not None else []
"""

from typing import Optional
class Solution:
    def cloneGraph(self, node: Optional['Node']) -> Optional['Node']:

        visited = {}

        def deep_copy(node):
            if node is None:
                return None

            cur = Node(node.val)
            visited[node.val] = cur

            cur.val = node.val
            for neighbor in node.neighbors:
                if neighbor.val in visited:
                    cur.neighbors.append(visited[neighbor.val])
                else:
                    cur.neighbors.append(deep_copy(neighbor))

            return cur

        return deep_copy(node)

• 패턴: Depth-First Search, Hash Map / Hash Set, Graph
• 설명: 그래프의 깊은 복사를 재귀로 수행하며 방문 기록을 해시맵으로 관리하여 중복 복사를 방지한다. 방향성은 없고 간선 그래프를 순회하는 DFS 비슷한 방식으로 연결 요소를 복제한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(N + E)
Space	O(N)

피드백: 깊은 복사 방식으로 그래프를 순회하며 각 노드를 새 노드로 생성하고 이웃 관계를 재구성한다. 방문 맵을 사용해 중복 방문을 피한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

palindromic-substrings/parkhojeong.py

class Solution:
    def countSubstrings(self, s: str) -> int:
        s_len = len(s)
        success = set([(i, i + 1) for i in range(s_len)])

        for r in range(s_len):
            for l in range(0, r):
                if r - l == 1 and s[l] == s[r]:
                    success.add((l, r + 1))
                    continue

                if (l + 1, r) in success and s[l] == s[r]:
                    success.add((l, r + 1))

        return len(success)

• 패턴: Dynamic Programming, Two Pointers
• 설명: 부분 문자열 팰린드롬 여부를 확장해가며 가능한 구간을 기록하는 방식으로, 왼쪽과 오른쪽 포인터의 이동 및 확장을 통해 모든 부분 문자열을 탐색합니다. 연속된 문자 매칭과 이전 구간의 상태를 이용해 새로운 구간을 만들어 내는 점이 핵심입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n^2)
Space	O(n^2)

피드백: 각 부분 문자열을 검사하는 대신 현재 로직은 비효율적으로 보이며, 중심 확장 또는 DP를 이용하면 시간복잡도를 개선할 수 있다.

개선 제안: 고려해볼 만한 대안: 중심 확장법으로 각 인덱스를 중심으로 좌우 확장하며 모든 팰린드롬의 개수를 세는 것으로 O(n^2) 시간, O(1) 공간으로 구현 가능.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

📊 parkhojeong 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
clone-graph	Medium	⚠️ 유형 불일치
longest-repeating-character-replacement	Medium	✅ 의도한 유형
palindromic-substrings	Medium	✅ 의도한 유형
reverse-bits	Easy	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 35 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 75% (4문제 중 3문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	■■■■■■□	8 / 10 (Medium 5, Easy 3)
Matrix	■■■■■□□	3 / 4 (Medium 3)
Dynamic Programming	■■■■■□□	8 / 11 (Easy 1, Medium 7)
String	■■■■□□□	6 / 10 (Medium 3, Easy 3)
Linked List	■■□□□□□	2 / 6 (Easy 2)
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Tree	■■□□□□□	4 / 14 (Medium 3, Easy 1)
Graph	■■□□□□□	2 / 8 (Medium 2)
Binary	■□□□□□□	1 / 5 (Easy 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	1,004	124	1,128	$0.000100
2	1,382	187	1,569	$0.000144
합계	2,386	311	2,697	$0.000244

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

reverse-bits/parkhojeong.py

class Solution:
    def reverseBits(self, n: int) -> int:
        m = 0
        for i in range(32):
            remainder = n % 2
            n = n // 2
            m += pow(2, 31 - i) * remainder

        return m

• 패턴: Bit Manipulation
• 설명: 주어진 코드는 정수를 비트 단위로 뒤집는 연산을 수행한다. 비트를 한 비트씩 추출하고 반대쪽으로 재배치하는 방식으로, 비트 조작 및 시프트/나눗셈을 이용한 변환이 핵심이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(32)
Space	O(1)

피드백: 비트를 하나씩 뒤집으며 결과에 누적하는 직접 구현이다. 비트 연산으로도 최적화 가능하지만 현재 방식은 직관적이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

longest-repeating-character-replacement/parkhojeong.py

class Solution:
    def characterReplacement(self, s: str, k: int) -> int:
        freq = [0] * 26
        max_len = 0

        def idx(ch):
            return ord(ch) - ord('A')

        left = 0
        for i in range(len(s)):
            freq[idx(s[i])] += 1
            window_size = i - left + 1
            size = window_size - max(freq)

            while size > k:
                freq[idx(s[left])] -= 1

                left += 1
                window_size -= 1
                size = window_size - max(freq)

            max_len = max(max_len, window_size)

        return max_len

• 패턴: Two Pointers, Sliding Window, Greedy
• 설명: 한 창의 양쪽 포인터를 움직이며 현 창의 길이를 최대화하는 구간 문자열 문제로, 창 크기 유지와 허용 횟수(k) 내에서 문자 교체를 최적화하는 슬라이딩 윈도우 및 그리디 성격의 접근입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(1)

피드백: 윈도우의 크기를 늘리며 현재 윈도우의 빈도 중 최다빈도(freq 최대)값을 이용해 필요한 변경 수를 계산한다. 필요 시 왼쪽 경계를 이동한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!