solve 4

Author: lylaminju

container-with-most-water/pmjuu.py

@@ -0,0 +1,26 @@
+'''
+시간 복잡도: O(n)
+- 두 포인터를 이동하면서 배열을 한 번만 순회하므로 시간 복잡도는 O(n)입니다.
+
+공간 복잡도: O(1)
+- 추가 메모리를 사용하지 않고 변수만 사용하므로 O(1)입니다.
+'''
+
+from typing import List
+
+
+class Solution:
+    def maxArea(self, height: List[int]) -> int:
+        max_area = 0
+        left, right = 0, len(height) - 1
+
+        while left < right:
+            current_area = (right - left) * min(height[left], height[right])
+            max_area = max(current_area, max_area)
+
+            if height[left] < height[right]:
+                left += 1
+            else:
+                right -= 1
+
+        return max_area

design-add-and-search-words-data-structure/pmjuu.py

@@ -0,0 +1,58 @@
+'''
+* L: 단어의 길이
+시간복잡도: O(1)
+- addWord(word): O(L), 최대 단어 길이가 25로 제한되므로 이 작업은 상수 시간에 가깝습니다.
+- search(word): O(L * 26^d), 여기서 26은 알파벳 소문자의 개수를 의미합니다. d는 단어 내 '.'의 개수인데, 2로 제한되므로 상수 시간에 가깝습니다.
+공간복잡도:
+- Trie 구조에 저장되는 문자의 수에 비례합니다. 단어의 총 길이를 T라고 하면 공간복잡도는 O(T) 입니다.
+'''
+
+
+class Trie:
+    def __init__(self):
+        self.children = {}
+        self.is_end_of_word = False
+
+class WordDictionary:
+
+    def __init__(self):
+        # Trie의 루트 노드 초기화
+        self.root = Trie()
+
+    def addWord(self, word: str) -> None:
+        current = self.root
+
+        for char in word:
+            if char not in current.children:
+                current.children[char] = Trie()
+            
+            current = current.children[char]
+        
+        current.is_end_of_word = True
+
+    def search(self, word: str) -> bool:
+        def dfs(node, i):
+            if i == len(word):
+                return node.is_end_of_word
+
+            char = word[i]
+            if char == '.':
+                # '.'인 경우 모든 자식 노드에 대해 탐색
+                for child in node.children.values():
+                    if dfs(child, i + 1):
+                        return True
+                return False
+            
+            if char not in node.children:
+                return False
+            
+            return dfs(node.children[char], i + 1)
+        
+        return dfs(self.root, 0)
+
+
+
+# Your WordDictionary object will be instantiated and called as such:
+# obj = WordDictionary()
+# obj.addWord(word)
+# param_2 = obj.search(word)

longest-increasing-subsequence/pmjuu.py

@@ -0,0 +1,40 @@
+'''
+Dynamic programming 활용
+
+시간복잡도: O(n^2)  - 두 개의 중첩된 반복문이 nums 배열을 탐색함
+공간복잡도: O(n)    - dp 배열에 숫자 개수(n)만큼 공간이 필요함
+'''
+
+def lengthOfLIS_n2(nums):
+    n = len(nums)
+    dp = [1] * n
+
+    for i in range(1, n):
+        for j in range(i):
+            if nums[j] < nums[i]:
+                dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)  # 이전 LIS 길이에 1 추가
+
+    return max(dp)  # dp 배열의 최대값이 최장 길이
+
+
+'''
+이진탐색 활용
+
+시간복잡도: O(n log n) - 각 숫자에 대해 이진 탐색(bisect_left)을 수행함
+공간복잡도: O(n)       - sub 리스트에 최대 n개의 숫자가 저장될 수 있음
+'''
+
+from bisect import bisect_left
+
+def lengthOfLIS_nlogn(nums):
+    sub = []  # 현재까지 찾은 LIS의 숫자들을 저장
+
+    for num in nums:
+        pos = bisect_left(sub, num)  # 삽입 위치를 이진 탐색으로 찾음
+
+        if pos == len(sub):
+            sub.append(num)  # 삽입 위치가 sub의 범위 밖이면 숫자 추가
+        else:
+            sub[pos] = num  # 삽입 위치가 범위 안이면 해당 위치의 숫자를 현재 숫자로 교체
+
+    return len(sub)

valid-parentheses/pmjuu.py

@@ -0,0 +1,23 @@
+'''
+시간 복잡도: O(n)
+- 문자열 s의 길이를 n이라고 할 때, 문자열의 각 문자를 한 번씩 순회하며 처리하므로 O(n)입니다.
+
+공간 복잡도: O(n)
+- 스택에 열린 괄호를 저장하는 데 사용되는 공간이 최악의 경우 문자열 s의 길이 n과 같을 수 있으므로 O(n)입니다.
+'''
+
+class Solution:
+    def isValid(self, s: str) -> bool:
+        stack = []
+        bracket_map = {")": "(", "}": "{", "]": "["}
+
+        for bracket in s:
+            if bracket in bracket_map:
+                if stack and stack[-1] == bracket_map[bracket]:
+                    stack.pop()
+                else:
+                    return False
+            else:
+                stack.append(bracket)
+        
+        return len(stack) == 0