[JeonJe] WEEK 02 Solutions

[JeonJe]

답안 제출 문제

• Valid Anagram Valid Anagram #218
• Climbing Stairs Climbing Stairs #230
• Product of Array Except Self Product of Array Except Self #239
• 3Sum 3Sum #241
• Validate Binary Search Tree Validate Binary Search Tree #251

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]

📊 JeonJe 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
3sum	Medium	✅ 의도한 유형
climbing-stairs	Easy	✅ 의도한 유형
product-of-array-except-self	Medium	✅ 의도한 유형
valid-anagram	Easy	✅ 의도한 유형
validate-binary-search-tree	Medium	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

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

문제 풀이 현황

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

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🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	356	49	405	$0.000037
2	723	94	817	$0.000074
3	1,088	153	1,241	$0.000116
4	1,558	184	1,742	$0.000151
5	1,897	211	2,108	$0.000179
합계	5,622	691	6,313	$0.000558

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Sort
• 설명: 3sum 문제에서 정렬 후 좌우 포인터를 이동하며 합이 0인 경우를 찾는 전형적인 Two Pointers 패턴이며 중복 제거를 위한 포인터 이동 로직이 포함됩니다. 추가적으로 정렬이 선행되어야 하므로 Sort도 관찰됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n^2)	O(n^2)	✅
Space	O(1)	O(1)	✅

피드백: 정렬 O(n log n) 이후 두 포인터 반복으로 각 x에 대해 선형 탐색으로 전체 복잡도는 O(n^2)입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming, Hash Map / Hash Set
• 설명: 피보나치 형태의 문제로 부분 문제를 저장하며 재귀+메모이제이션으로 풀어 Dynamic Programming 패턴에 해당합니다. 해시 맵/셋은 사용되지 않지만 memo 배열로 중복 계산을 제거하는 점에서 DP의 대표적 특징이 드러납니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 상수 크기의 memo를 재사용해 중복 계산을 막으나 초기화가 매 호출마다 필요하지 않도록 개선 여지 있음.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Prefix-Drefix, Dynamic Programming
• 설명: 이 풀이는 각 위치의 왼쪽 곱과 오른쪽 곱을 미리 계산해 곱셈 결과를 구하는 방식으로, O(n) 시간에 O(1) 추가 공간으로 배열의 누적 곱을 이용한다. 두 방향에서의 누적 곱을 합성하는 패턴으로 해석할 수 있다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 두 파트 누적곱으로 모든 위치의 곱을 계산하므로 추가 공간을 최소화했습니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Bit Manipulation
• 설명: 두 문자열의 문자 분포를 비교하기 위해 고정 크기 배열로 카운트를 세는 방법으로 해시 맵/세트의 역할을 대체하며, 각 문자 등장 횟수를 비교해 동등 여부를 판단합니다. 비트 조작은 직접 사용되진 않지만 배열 인덱스로 상수 공간에 매핑하는 패턴과 유사합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 알파벳 소문자 범위로 고정된 카운트를 사용해 효율적으로 비교합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search, Depth-First Search, Divide and Conquer, Hash Map / Hash Set
• 설명: BST 유효성 검사 문제에서 재귀적으로 범위를 좁혀가며 좌우 자식 노드를 탐색하는 방식은 이진 검색 트리의 성질을 활용하는 패턴이다. 재귀적 탐색(DFS)으로 각 노드에 대해 허용 범위를 추적하고, 범위를 나눠 문제를 분해한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n)	O(n)	✅
Space	O(h)	O(h)	✅

피드백: 부모-자식 간의 흐름을 범위로 추적해 BST 여부를 검증합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.