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[socow] WEEK 05 Solutions

Author: DaleSeo

best-time-to-buy-and-sell-stock/socow.py

@@ -0,0 +1,68 @@
+"""
+121. Best Time to Buy and Sell Stock
+https://leetcode.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/
+
+문제: 주식 가격 배열이 주어질 때, 한 번 사고 한 번 팔아서 얻을 수 있는 최대 이익을 구하라.
+     (매수는 매도보다 앞선 날짜여야 함)
+
+예시:
+    Input: prices = [7, 1, 5, 3, 6, 4]
+    Output: 5  (1일에 사서 4일에 팔면 6-1=5)
+"""
+
+from typing import List
+
+
+# =============================================================================
+# 풀이 1: 브루트 포스 (Brute Force)
+# =============================================================================
+# 아이디어: 모든 (매수일, 매도일) 조합을 확인하여 최대 이익을 찾는다.
+# 시간 복잡도: O(n²) - 이중 반복문
+# 공간 복잡도: O(1)
+# 결과: Time Limit Exceeded (시간 초과)
+# =============================================================================
+class Solution:
+    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
+        result = 0
+
+        # i: 매수일 (0 ~ n-2)
+        for i in range(len(prices) - 1):
+            # r: 매도일 (i+1 ~ n-1), 매수일 이후여야 함
+            for r in range(i + 1, len(prices)):
+                # 현재 조합의 이익 = 매도가 - 매수가
+                profit = prices[r] - prices[i]
+                result = max(result, profit)
+
+        return result
+
+
+# =============================================================================
+# 풀이 2: 한 번 순회 (One Pass) - 최적화
+# =============================================================================
+# 아이디어: 배열을 순회하면서 "지금까지의 최소 매수가"를 추적한다.
+#          각 날짜에서 현재 가격으로 팔았을 때의 이익을 계산하고 최대값을 갱신한다.
+#
+# 핵심 통찰:
+#   - 특정 날짜에 팔 때 최대 이익 = 현재가격 - (이전까지의 최소가격)
+#   - 따라서 최소 가격만 추적하면 O(n)에 해결 가능
+#
+# 시간 복잡도: O(n) - 한 번 순회
+# 공간 복잡도: O(1)
+# =============================================================================
+class Solution:
+    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
+        max_profit = 0           # 최대 이익
+        min_price = prices[0]    # 지금까지의 최소 매수가
+
+        # 1일차부터 순회 (0일차는 min_price 초기값)
+        for price in prices[1:]:
+            # 오늘 팔았을 때의 이익 계산
+            profit = price - min_price
+            # 최대 이익 갱신
+            max_profit = max(max_profit, profit)
+            # 최소 매수가 갱신 (더 싼 날이 있으면 업데이트)
+            min_price = min(min_price, price)
+
+        return max_profit
+
+

group-anagrams/socow.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+"""
+49. Group Anagrams
+https://leetcode.com/problems/group-anagrams/
+
+문제: 문자열 배열이 주어질 때, 애너그램끼리 그룹으로 묶어서 반환하라.
+     애너그램 = 같은 문자들로 이루어진 단어 (순서만 다름)
+
+예시:
+    Input: strs = ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]
+    Output: [["bat"], ["nat", "tan"], ["ate", "eat", "tea"]]
+    
+    "eat", "tea", "ate" → 모두 a, e, t로 구성 → 같은 그룹
+    "tan", "nat" → 모두 a, n, t로 구성 → 같은 그룹
+    "bat" → 혼자 → 별도 그룹
+"""
+
+
+# =============================================================================
+# 풀이 1: 정렬(Sorted)을 키로 사용
+# =============================================================================
+# 아이디어: 애너그램은 정렬하면 같은 문자열이 된다!
+#          "eat" → "aet", "tea" → "aet", "ate" → "aet"
+#          정렬된 문자열을 딕셔너리의 키로 사용하여 그룹화
+#
+# 시간 복잡도: O(n * k log k)
+#   - n: 문자열 개수
+#   - k: 가장 긴 문자열의 길이
+#   - 각 문자열을 정렬하는데 O(k log k)
+#
+# 공간 복잡도: O(n * k) - 모든 문자열을 딕셔너리에 저장
+# =============================================================================
+class Solution:
+    def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:
+        anagram_map = {}  # 일반 딕셔너리
+
+        for word in strs:
+            sorted_key = "".join(sorted(word))
+            
+            # 키가 없으면 먼저 빈 리스트 생성
+            if sorted_key not in anagram_map:
+                anagram_map[sorted_key] = []
+            
+            # 그 다음 append
+            anagram_map[sorted_key].append(word)
+
+        return list(anagram_map.values())