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[jiji-hoon96] WEEK 01 solutions

Author: jiji-hoon96

contains-duplicate/jiji-hoon96.ts

@@ -0,0 +1,11 @@
+/**
+ * 배열에 중복된 요소가 있는지 확인하는 함수
+ * @param nums - 확인할 정수 배열
+ * @returns 중복된 요소가 있으면 true, 모든 요소가 고유하면 false
+ *
+ * 기존에 for문을 사용해 filter,indexOf 방식을 사용했지만, 시간복잡도가 O(n^2)이라서 시간초과가 발생했다.
+ * Set을 사용하면 중복된 요소를 제거하고, size를 통해 중복된 요소가 있는지 확인할 수 있다.
+ */
+function containsDuplicate(nums: number[]): boolean {
+    return new Set(nums).size !== nums.length
+};

house-robber/jiji-hoon96.ts

@@ -0,0 +1,29 @@
+/**
+ *
+ * @param {number[]} nums
+ * @param nums
+ *
+ * 풀이
+ * dp 배열을 사용해 nums 배열의 길이만큼 초기화한다.
+ * dp[0]은 nums[0]으로 초기화하고, dp[1]은 nums[0]과 nums[1] 중 큰 값으로 초기화한다.
+ * dp[2]부터는 dp[i] = Math.max(dp[i-1], dp[i-2] + nums[i])로 초기화한다.
+ * dp[i-1]은 i번째 집을 털지 않은 경우, dp[i-2] + nums[i]는 i번째 집을 털고 i-1번째 집을 털지 않은 경우이다.
+ *
+ */
+
+function rob(nums: number[]): number {
+    const n = nums.length
+    if(n===0) return 0
+    if(n===1) return nums[0];
+
+    let dp0 = nums[0]
+    let dp1 = Math.max(nums[0], nums[1]);
+
+    for(let i=2;i<n;i++){
+        const curMaxValue = Math.max(dp1, dp0 + nums[i]);
+        dp0 = dp1;
+        dp1 = curMaxValue;
+    }
+
+    return dp1
+};

longest-consecutive-sequence/jiji-hoon96.ts

@@ -0,0 +1,33 @@
+/**
+ * 연속된 숫자의 최대 길이를 구하는 문제
+ * @param {number[]} nums
+ * @return {number}
+ *
+ * 풀이
+ *
+ * nums 배열을 중복을 제거하고 오름차순으로 정렬한다.
+ * 중복을 제거하고 정렬한 배열을 순회하면서 연속된 숫자의 길이를 구한다.
+ */
+function longestConsecutive(nums: number[]): number {
+    if (nums.length === 0) return 0;
+    const sortedNums = Array.from(new Set(nums)).sort((a, b) => a - b);
+
+    if (sortedNums.length === 1) return 1;
+
+    let currentCount = 1;
+    let maxCount = 1;
+
+    for(let i = 0; i < sortedNums.length - 1; i++) {
+        const currentNum = sortedNums[i];
+        const nextNum = sortedNums[i + 1];
+
+        if(currentNum + 1 === nextNum) {
+            currentCount++;
+            maxCount = Math.max(maxCount, currentCount);
+        } else {
+            currentCount = 1;
+        }
+    }
+
+    return maxCount;
+}

top-k-frequent-elements/jiji-hoon96.ts

@@ -0,0 +1,24 @@
+/**
+ * nums 배열에서 가장 많이 등장하는 k개의 요소를 반환하는 문제
+ * @param {number[]} nums
+ * @param {number} k
+ * @return {number[]}
+ *
+ * 풀이
+ * countObject 객체를 생성해 nums 배열의 요소를 key로, 등장 횟수를 value로 저장한다.
+ * 문제는 해결 했지만,  O(n log n)의 시간복잡도로 개선할 여지가 있다.
+ * 개선하기 위해서 Heap 을 사용해볼 수 있다고하는데, Heap을 사용하는 방법을 알아야겠다.
+ * Heap 을 사용하면 O(n log k)의 시간복잡도로 개선할 수 있다고 한다..
+ */
+
+function topKFrequent(nums: number[], k: number): number[] {
+    const countObject: { [key: number]: number } = {};
+
+    for(const num of nums){
+        countObject[num] = (countObject[num] || 0) + 1;
+    }
+
+    const sortObject = Object.entries(countObject).sort((a,b) => b[1] - a[1]);
+
+    return sortObject.slice(0, k).map(([key]) => Number(key));
+};

two-sum/jiji-hoon96.ts

@@ -0,0 +1,27 @@
+/**
+ * 두 수의 합이 특정 값(target)이 되게 하는 나머지 하나의 수를 찾는 문제 => 보수를 찾는 문제
+ * @param nums - 정수 배열
+ * @param target - 두 수의 합
+ * @returns 두 수의 인덱스
+ *
+ * 풀이 1
+ * 이중 for 문을 사용해 nums의 요소를 더한 값이 target과 같은지 확인한다.
+ * 이렇게 해결했더니 O(n^2)의 시간복잡도로 시간초과가 발생할 수 있다고 판단.
+ *
+ * 풀이 2
+ * Map을 사용해 for 문을 한 번만 사용하도록 수정해보았다.
+ */
+
+function twoSum(nums: number[], target: number): number[] {
+    const newMap = new Map<number,number>();
+
+    for(let i=0; i<nums.length; i++){
+        const complement = target - nums[i];
+
+        if(newMap.has(complement)){
+            return [newMap.get(complement)!, i]
+        }
+
+        newMap.set(nums[i], i)
+    }
+};