[yuseok89] WEEK 14 Solutions

[yuseok89]

답안 제출 문제

• Counting Bits #233
• Binary Tree Level Order Traversal #250
• House Robber II #265
• Meeting Rooms II #280
• Word Search II #290

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

binary-tree-level-order-traversal/yuseok89.py

# TC: O(N)
# SC: O(N)
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def levelOrder(self, root: TreeNode | None) -> list[list[int]]:

        ret = []

        def preOrder(root: TreeNode | None, height: int):
            if len(ret) == height:
                ret.append([])

            ret[height].append(root.val)

            if root.left:
                preOrder(root.left, height + 1)
            if root.right:
                preOrder(root.right, height + 1)

        if root:
            preOrder(root, 0)

        return ret

• 패턴: Depth-First Search, Binary Search, Monotonic Stack, Breadth-First Search, Hash Map / Hash Set, Dynamic Programming, Two Pointers, Sliding Window, Fast & Slow Pointers, Backtracking, Divide and Conquer, Union Find, Trie, Bit Manipulation, Heap / Priority Queue, Greedy
• 설명: 주어진 코드는 재귀를 이용한 트리의 각 레벨에 값을 모으는 방식으로 구현되었으며, 실제로 깊이 우선 탐색(DFS)으로 각 높이에 따라 결과를 분리하여 저장합니다. 원래 의도는 레벨 순서 순회(BFS)이지만 재귀 구조로 구현되어 DFS 패턴으로 분류됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 재귀를 통해 트리를 순회하고 각 높이에 따라 리스트를 확장하며 값을 추가한다. 레벨 순서를 얻으려면 큐를 이용한 BFS가 일반적이지만 현재 구현은 프리오더 순회로 동작한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

counting-bits/yuseok89.py

# TC: O(N)
# SC: O(N)
class Solution:
    def countBits(self, n: int) -> list[int]:
        ans = []

        upper = 1
        ans.append(0)

        for idx in range(1, n + 1):
            ans.append(ans[idx - upper] + 1)

            if idx == upper:
                upper *= 2

        return ans

• 패턴: Dynamic Programming, Two Pointers, Hash Map / Hash Set
• 설명: 주어진 코드는 이진수에서 각 수의 1의 개수를 구하는 DP 방식의 점화식(전개식)을 활용합니다. 이전 값들을 이용해 현재 값을 계산하고, 상위 블록 경계에서 값을 갱신하는 형태로 최적화됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 동적 계획으로 각 수의 비트를 빠르게 계산한다. 상향식으로 이전 값을 활용해 O(n) 시간에 n개의 결과를 얻는다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

📊 yuseok89 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
binary-tree-level-order-traversal	Medium	⚠️ 유형 불일치
counting-bits	Easy	✅ 의도한 유형
house-robber-ii	Medium	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 61 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 67% (3문제 중 2문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	■■■■■■■	10 / 10 (Medium 7, Easy 3)
Linked List	■■■■■■■	6 / 6 (Easy 3, Hard 1, Medium 2)
Heap	■■■■■■■	3 / 3 (Hard 2, Medium 1)
Dynamic Programming	■■■■■■□	10 / 11 (Easy 1, Medium 9)
Binary	■■■■■■□	4 / 5 (Easy 3, Medium 1)
String	■■■■■■□	8 / 10 (Medium 4, Hard 1, Easy 3)
Matrix	■■■■■□□	3 / 4 (Medium 3)
Tree	■■■■■□□	10 / 14 (Hard 2, Medium 5, Easy 3)
Graph	■■■■□□□	5 / 8 (Medium 5)
Interval	■■■■□□□	3 / 5 (Medium 3)

---

🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	1,016	154	1,170	$0.000112

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

house-robber-ii/yuseok89.py

# TC: O(N)
# SC: O(1)
class Solution:
    def rob(self, nums: list[int]) -> int:

        n = len(nums)

        def calc(nums, s, e):
            rob, skip = 0, 0
            for idx in range(s, e):
                rob, skip = skip + nums[idx], max(rob, skip)

            return max(rob, skip)

        if n == 1:
            return nums[0]

        return max(calc(nums, 0, n - 1), calc(nums, 1, n))

• 패턴: Dynamic Programming, Greedy
• 설명: 배열을 순차적으로 순회하며 현재까지의 최대 이익을 rob/skip로 관리하는 DP 형태이며, 원형 배열의 첫/마지막 요소 중 무엇을 선택할지 두 경우로 나눠 최댓값을 비교한다. 이는 House Robber II의 최적해를 구하는 전형적 DP 패턴과 분할로 최소한의 중복계산을 사용한 결정 로직을 포함한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 두 구간으로 나누어 DP를 수행하고, 원소의 개수에 따라 첫 원소 포함/미포함 두 경우를 비교한다. 공간은 상수로 유지된다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[alphaorderly]

좋아요!

[alphaorderly]

엄청 깔끔하게 잘 해결하셨네요!
정말 아주 억지로 트집잡자면 재귀가 트리의 높이만큼 스택이 쌓이니까 Iterative하게 시도해 보는거를 한번 해보시는것도 좋다는 정도려나요?
깔끔한 코드 잘 보고 갑니다!

[alphaorderly]

진짜 회원님 코드 볼때마다 느끼는거지만 Leetcode Study 처음 오셨을때랑 지금이랑 차이가 어마어마하신것 같아서 대단한거 같아요
고생이 많으십니다!

[alphaorderly]

상당히 깔끔하게 잘 해결하셨네요!

[alphaorderly]

오 문제를 함수로 일반화 하신다음에 따로 두가지 경우로 구현하셨네요
그 덕분에 코드가 상당히 가독성이 좋아지는것 같아요!