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[haklee] week 7

Author: haklee

longest-substring-without-repeating-characters/haklee.py

@@ -0,0 +1,51 @@
+"""TC: O(n), SC: O(n)
+
+아이디어:
+투포인터로 문자열의 시작, 끝 인덱스를 관리한다. 그리고 문자열 안에 있는 문자를 set으로 관리한다.
+- 시작~끝 사이에 모든 문자가 서로 다르면 끝 인덱스를 하나 뒤로 옮긴다.
+- 새로운 문자열의 제일 끝에 있는 문자가 혹시 set 안에 있으면 시작 인덱스를 뒤로 옮기는 작업을
+  해당 문자랑 같은 문자가 나올 때까지 진행한다. 즉, 끝을 고정하고 앞을 계속 옮겨서 새로운 문자열에
+  있는 모든 문자들이 다른 문자가 되도록 만든다.
+    - e.g.) abcdefd -> abcdefd
+            ^     ^        ^ ^
+            s     e        s e
+- 위의 과정을 계속 반복하면서 문자열의 최대 길이 값을 갱신한다.
+
+SC:
+- 새로운 문자열의 시작과 끝 인덱스 값을 관리하는 데에 O(1).
+- 새로운 문자열 안에 들어있는 문자를 set으로 관리하는 데에 최악의 경우 n개의 문자가 모두 다를때 O(n).
+- 최대 문자열 길이를 관리하는 데에 O(1).
+- 종합하면 O(n).
+
+TC:
+- s, e는 모두 문자열의 인덱스를 나타내므로 s, e값을 아무리 많이 업데이트 해도 각가 문자열 길이보다
+  많이 업데이트 할 수는 없다. 즉, O(n).
+- set에서 특정 문자가 들어있는지 체크하고 set에 문자를 더하거나 제거하는 데에 O(1). 이 작업을 아무리
+  많이 해도 s, e를 업데이트 하는 회수 만큼 진행하므로 총 O(n).
+- 최대 문자열 길이를 업데이트 하는 데에 O(1). 이 또한 아무리 많이 진행해도 O(n).
+- 종합하면 O(n).
+"""
+
+
+class Solution:
+    def lengthOfLongestSubstring(self, string: str) -> int:
+        if len(string) < 1:
+            return 0
+        s = e = 0
+        letter_set = set([string[0]])
+        sol = 1
+        while True:
+            e += 1
+            if e == len(string):
+                break
+
+            if string[e] in letter_set:
+                while True:
+                    letter_set.discard(string[s])
+                    if string[s] == string[e]:
+                        break
+                    s += 1
+                s += 1
+            letter_set.add(string[e])
+            sol = max(len(letter_set), sol)
+        return sol

number-of-islands/haklee.py

@@ -0,0 +1,41 @@
+"""TC: O(m * n), SC: O(m * n)
+
+아이디어:
+- 특정 칸이 1일 경우 이와 같은 섬 안에 있는 모든 칸들을 0으로 바꿔주는 `remove_ground` 함수 구현.
+- grid 내의 모든 칸들을 돌면서 `remove_ground`가 몇 번 최초 호출(즉, 재귀 호출 아님) 되었는지
+  세면 전체 섬이 몇 개 있는지 찾을 수 있다.
+
+SC:
+- 모든 칸이 전부 1일 경우 remove_ground의 호출 스택 깊이가 m*n이 된다. 즉, O(m * n).
+
+TC:
+- 각 노드는 최대 5번씩 접근될 수 있다.
+    - 이웃한 칸에서 remove_ground 하면서 접근
+    - 최외곽에서 해당 칸이 1인지 체크하면서 접근
+- 접근하고 나서 하는 연산이 O(1).
+    - 해당 칸의 값이 1인지 체크하는 데에 O(1).
+    - check_inside 연산을 4번 할 수 있는데 각각 O(1).
+    - 종합하면 O(1).
+- 종합하면 O(m * n).
+"""
+
+
+class Solution:
+    def numIslands(self, grid: List[List[str]]) -> int:
+        minx, miny, maxx, maxy = 0, 0, len(grid[0]) - 1, len(grid) - 1
+
+        def remove_ground(i, j):
+            if minx <= j <= maxx and miny <= i <= maxy and grid[i][j] == "1":
+                grid[i][j] = "0"
+                remove_ground(i - 1, j)
+                remove_ground(i + 1, j)
+                remove_ground(i, j - 1)
+                remove_ground(i, j + 1)
+
+        sol = 0
+        for i in range(maxy + 1):
+            for j in range(maxx + 1):
+                if grid[i][j] == "1":
+                    sol += 1
+                    remove_ground(i, j)
+        return sol

reverse-linked-list/haklee.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+"""TC: O(n), SC: O(1)
+
+아이디어:
+첫 아이템부터 차례대로 next로 넘어가면서 직전에 보았던 노드를 next에 넣어준다.
+
+SC:
+- 직전 노드를 관리한다. O(1).
+
+TC:
+- 모든 노드에 대해 직전 노드를 next에 대입한다.
+- 그 외에 다른 연산도 O(1). 코드 참조.
+- 종합하면 O(n).
+"""
+
+
+# Definition for singly-linked list.
+# class ListNode:
+#     def __init__(self, val=0, next=None):
+#         self.val = val
+#         self.next = next
+class Solution:
+    def reverseList(self, head: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
+        prev, cur = None, head
+        while cur:
+            next = cur.next
+            cur.next = prev
+            prev, cur = cur, next
+        return prev

set-matrix-zeroes/haklee.py

@@ -0,0 +1,38 @@
+"""TC: O(m * n), SC: O(m + n)
+
+아이디어:
+모든 칸을 훑으면서 어떤 row, column을 0으로 바꿔줘야 하는지 찾은 다음 0으로 바꾸는 시행을 한다.
+
+SC:
+- 바꿔야 하는 column, row를 set으로 관리. 각각 O(m), O(n)이므로 종합하면 O(m + n).
+
+TC:
+- 모든 칸을 돌면서 어떤 column과 row를 0으로 바꿔야 하는지 체크한다. O(m * n).
+- 0으로 바꿔야 하는 모든 column을 0으로 바꾼다. 모든 column을 다 0으로 바꿔야 할 경우 모든 칸에
+  접근해서 0을 넣어주어야 하므로 O(m * n).
+- row도 column과 똑같이 접근 가능하다. O(m * n).
+- 종합하면 O(m * n).
+"""
+
+
+class Solution:
+    def setZeroes(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
+        """
+        Do not return anything, modify matrix in-place instead.
+        """
+        m, n = len(matrix), len(matrix[0])
+        col_to_change, row_to_change = set(), set()
+
+        for i in range(m):
+            for j in range(n):
+                if matrix[i][j] == 0:
+                    col_to_change.add(i)
+                    row_to_change.add(j)
+
+        for i in col_to_change:
+            for j in range(n):
+                matrix[i][j] = 0
+
+        for j in row_to_change:
+            for i in range(m):
+                matrix[i][j] = 0

unique-paths/haklee.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+"""TC: O(m + n), SC: O(1)
+
+아이디어:
+오른쪽으로 가는 회수 m-1, 아래로 가는 회수 n-1을 섞을 수 있는 방법의 수를 구하면 된다.
+즉, m+n-2회의 이동 중 m-1개를 뽑아서 오른쪽으로 가고, 나머지를 아래로 가면 된다.
+즉, (m+n-2)C(m-1)을 계산하면 된다.
+
+큰 수 연산이 가능한 언어를 사용하면 nCk = n! / (k! * (n - k)!) 값을 계산하면 된다.
+파이썬의 math.comb 함수는 아래와 같이 작동한다.
+(ref: https://docs.python.org/ko/3/library/math.html#math.comb)
+- math.comb(n, k)을 계산하면 k <= n이면 n! / (k! * (n - k)!)로 평가되고, k > n이면 0으로 평가됩니다.
+이 함수를 써서 나온 결과값을 그대로 반환하자.
+
+SC:
+- 곱셈, 나눗셈 연산 결과 값 관리. O(1).
+- 아주 큰 숫자를 다룰 경우 이렇게 보면 안 될 수도 있지만, 문제 조건을 보아하니 int64 범위 내에서
+  곱셈과 나눗셈 연산 값들이 모두 처리되는 것으로 보인다. 즉, SC가 그리 중요하지는 않다.
+
+TC:
+- (m+n-2)C(m-1) = (m+n-2)! / (m-1)! * (n-1)!
+- 각 곱셈 값을 구하는 데에 O(m + n), O(m), O(n). 셋 다 더하면 O(m + n).
+- 나눗셈에 O(1).
+- 종합하면 O(m + n)
+"""
+
+from math import comb
+
+
+class Solution:
+    def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int:
+        return comb(m + n - 2, n - 1)