[HaJunYoo] Week 2 #376
[HaJunYoo] Week 2 #376
Conversation
HaJunYoo
commented
Aug 25, 2024
HaJunYoo
commented
- Valid Anagram
- Counting Bits
- Encode and Decode Strings
- Construct Binary Tree From Preorder And Inorder Traversal
- Decode Ways
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오 안녕하세요 하준님 혹시 리뷰 요청을 제게 주신 이유가 있을까요? |
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저번에 리뷰 받았을 때, 꼼꼼하게 리뷰 주신 게 기억나서 부탁 드렸습니다 ㅎㅎ |
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아하 그러셨군요 ㅎㅎㅎ 감사합니다 :D |
| if not preorder or not inorder: | ||
| return None | ||
|
|
||
| val = preorder.pop(0) |
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pop(0)의 시간복잡도는 O(N)입니다.
해당 method의 시간복잡도 때문에 알고리즘 전체 시간 복잡도도 증가할 것으로 추측되는데, 다른 방안을 고려해보는 것도 좋을 것 같아요
| # space complexity: O(1) | ||
| def countBits(self, n: int) -> List[int]: | ||
| list = [i for i in range(n + 1)] | ||
| result = [bin(num).count('1') for num in list] |
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전체 시간 복잡도에 str.count() method의 시간복잡도 또한 고려해보는게 좋을 것 같습니다
| # time complexity: O(n) | ||
| # space complexity: O(1) | ||
| def encode(self, strs): | ||
| return ":;".join(strs) |
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':', ';' 둘 모두 ASCII 256에 포함되어 있는 문자라서 아래 테스트 케이스에 대해서는 오류가 발생할 것 같아요
Encode
input: ["asdf:;:;:;", "asdfasdf"]
output: "asdf:;:;:;:;asdfasdf"
Decode
input: "asdf:;:;:;:;asdfasdf"
output: ["asdf", "", "", "", "asdfasdf"]
| char_map = defaultdict(int) | ||
| for s1 in s: | ||
| char_map[s1] += 1 | ||
|
|
||
| contrast_map = defaultdict(int) | ||
| for t1 in t: | ||
| contrast_map[t1] += 1 | ||
|
|
||
| for key, val in char_map.items(): | ||
| contrast_val = contrast_map[key] | ||
| if contrast_val != val: | ||
| return False | ||
|
|
||
| for key, val in contrast_map.items(): | ||
| char_val = char_map[key] | ||
| if char_val != val: | ||
| return False |
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char_map, contrast_map <- 이렇게 hashmap을 두 개 선언하여 s와 t의 알파벳 개수를 세는 것도 괜찮지만
아래처럼 char_map 하나만 사용하면 사용하는 공간을 반으로 줄이고, 결과를 확인하는 반복문도 반으로 줄일 수 있을 것 같아요
char_map = defaultdict(int)
for s1 in s:
char_map[s1] += 1
for t1 in t:
char_map[t1] -= 1
for key in char_map:
if char_map[key]:
return False
return True|
|
||
| class Solution: | ||
| # Time complexity: O(n) | ||
| # Space complexity: O(n) |
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alphabet의 개수는 26개로 고정되어 있기 때문에 hashmap의 key도 26을 넘을 수 없다는 걸 알수 있습니다
따라서 공간 복잡도는 사실상 O(1)이라고 봐도 무방할 것 같아요
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||
| class Solution3: | ||
| # time complexity: O(n) | ||
| # space complexity: O(1) |
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Q
공간 복잡도는 답안 배열을 제외하고 O(1)로 계산하신걸까요??
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앗 그렇네요!
O(n)이 맞습니다
감사드려요 ㅎㅎ
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O(n)이 맞습니다 ㅎㅎ 제가 고려를 못했습니다
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분석하는 사람에 따라 답안으로 제출하는 Object의 공간 복잡도는 고려하지 않기도 합니다.
저는 풀이에 필요한 추가적인 공간 복잡도만 계산하는 편이에요.
| def countBits(self, n: int) -> List[int]: | ||
| res = [0] * (n + 1) | ||
| msb = 1 | ||
| for i in range(1, n + 1): | ||
| if i == msb * 2: | ||
| msb *= 2 | ||
| res[i] = res[i - msb] + 1 | ||
| return res |
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오 이렇게도 index를 계산해서 풀 수 있겠군요! 👍
그런데 혹시 msb 네이밍 사용이 궁금합니다!
현 로직과 msb와 다른 풀이 방향이 아닐까 싶어 의문이 들었습니다🤔
제가 부족하게 이해하였다면 추가 설명을 듣고 싶습니다!
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원래는 mhb(most highest bit)로 했다가 최상위 비트라는 네이밍으로 검색해서 수정했습니다 ㅎㅎ
