[EGON] Week15 Solutions #609
Conversation
| Time Complexity: O(n ^ 3) | ||
| - s의 길이를 n이라 하면, s의 길이 - 1 만큼 조회하는데 O(n - 1) | ||
| - 각 문자마다 sliding_window를 2회 호출하는데, 각 호출마다 최대 s의 길이만큼 반복하므로, * 2 * O(n), upper bound | ||
| - 반복 후 s를 slicing하는데 최대 * O(n), upper bound |
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저는 이 부분의 시간복잡도가 좀 아깝게 느껴졌습니다
str slicing이 꽤 무거운 연산인 것으로 보이는데, 시작과 끝 인덱스를 반환하는 방식으로 sliding_window함수를 수정하면 시간복잡도를 3차원에서 2차원까지 낮출 수 있을 것 같아요 :)
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저는 이 부분의 시간복잡도가 좀 아깝게 느껴졌습니다 str slicing이 꽤 무거운 연산인 것으로 보이는데, 시작과 끝 인덱스를 반환하는 방식으로 sliding_window함수를 수정하면 시간복잡도를 3차원에서 2차원까지 낮출 수 있을 것 같아요 :)
이전에 이 문제를 풀었던 적이 있어서 기존 모범 답안을 그대로 제출했는데, 실행 환경에 따른 GC 호출 차이 때문인지 문자열 슬라이싱을 미리해서 리턴하면 훨씬 메모리가 좋더라고요. 시간복잡도는 투 포인터로 풀면 나아지는건 맞긴한데, 애초에 팰린드롬 문제 자체의 제약사항이 1000자 아래여서 별 차이가 없는 걸 알고있긴 했습니다.
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@obzva manacher 알고리즘도 이번에 알게되어서 추가해봤는데 한 번 보시면 도움되실 것 같아 남깁니다 :)
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그렇군요 ㅎㅎㅎ 그런 이유라면 에곤님 본래의 풀이가 더 합리적인 선택 같습니다
| Time Complexity: O(n ^ 3) | ||
| - s의 길이를 n이라 하면, s의 길이 - 1 만큼 조회하는데 O(n - 1) | ||
| - 각 문자마다 sliding_window를 2회 호출하는데, 각 호출마다 최대 s의 길이만큼 반복하므로, * 2 * O(n), upper bound | ||
| - 반복 후 s를 slicing하는데 최대 * O(n), upper bound |
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저는 이 부분의 시간복잡도가 좀 아깝게 느껴졌습니다
str slicing이 꽤 무거운 연산인 것으로 보이는데, 시작과 끝 인덱스를 반환하는 방식으로 sliding_window함수를 수정하면 시간복잡도를 3차원에서 2차원까지 낮출 수 있을 것 같아요 :)
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그럼 공간복잡도도 O(1)으로 자연스레 개선될 것 같아요
|
|
||
| """ | ||
| Runtime: 0 ms (Beats 100.00%) | ||
| Time Complexity: O(n ^ 2) |
subtree-of-another-tree/EGON.py
Outdated
| Space Complexity: O(max(n, m)) | ||
| - stack의 최대 크기는 root 트리가 편향된 경우이며, 이는 root 트리의 노드의 총 갯수와 같으므로 O(n), upper bound | ||
| - is_same_tree 함수의 재귀 스택의 최대 깊이는 subRoot 트리가 편향된 경우이며, 이는 subRoot 트리의 노드의 총 갯수와 같으므로 O(m), upper bound | ||
| > O(n) + O(m) ~= O(max(n, m)) |
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제가 좌변까지는 이해했는데 우변으로 이어지는 논리는 이해하지 못했습니다 @lymchgmk 님 ㅜ
혹시 O(N + M) ~= O(max(N, M)) 이 되는 이유에 대해 설명 부탁드려도 될까요?
제 생각엔, 스택의 공간복잡도와 is_same_tree의 공간복잡도는 독립적인 것 같아서 O(N + M)이라고 봐야 할 것 같아서요 😵💫
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제가 좌변까지는 이해했는데 우변으로 이어지는 논리는 이해하지 못했습니다 @lymchgmk 님 ㅜ 혹시 O(N + M) ~= O(max(N, M)) 이 되는 이유에 대해 설명 부탁드려도 될까요? 제 생각엔, 스택의 공간복잡도와 is_same_tree의 공간복잡도는 독립적인 것 같아서 O(N + M)이라고 봐야 할 것 같아서요 😵💫
말씀하신 것 처럼 둘이 독립인게 맞습니다. O(n + m)으로 수정하겠습니다. 감사합니다.
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