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Author: obzva

3sum/flynn.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+'''
+풀이
+- 중복되는 triplet을 피하기 위해 배열 nums를 정렬합니다
+- nums를 순회하며 이중 반복문을 수행하여 res 배열을 만듭니다
+- 중복되는 triplet을 피하기 위해 appended set을 이용합니다
+
+Big O
+- N: 배열 nums의 크기
+
+- Time complexity: O(N^2)
+  - nums를 정렬하는데 걸리는 시간은 NlogN 형태로 증가합니다
+  - 이중 반복문을 실행하는데 걸리는 시간은 N^2 형태로 증가합니다
+  - O(NlogN + N^2)에서 증가율이 가장 큰 항은 N^2이므로 시간복잡도는 O(N^2)이라고 볼 수 있습니다
+
+- Space complexity: O(N)
+  - nums를 정렬한 배열을 복사하여 sorted_nums에 저장하였고 이에 필요한 공간은 N의 형태로 증가합니다
+  - 첫번째 반복문 안의 store은 최대 N만큼 커질 수 있습니다
+  - appended 집합은 nums의 모든 원소가 고유하더라도 N보다 커질 수 없습니다
+'''
+
+class Solution:
+    def threeSum(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
+        n = len(nums)
+
+        sorted_nums = sorted(nums)
+
+        res = []
+
+        for i in range(n - 2):
+            first = sorted_nums[i]
+            
+            if i > 0 and first == sorted_nums[i - 1]:
+                continue
+            
+            store = {}
+            store[-first - sorted_nums[i + 1]] = sorted_nums[i + 1]
+
+            appended = set()
+
+            for j in range(i + 2, n):
+                second = sorted_nums[j]
+
+                if second in store and second not in appended:
+                    res.append([first, store[second], second])
+                    appended.add(second)
+                store[-first - second] = second
+        
+        return res

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

@@ -0,0 +1,40 @@
+'''
+풀이
+- 주어진 배열 prices를 한 번 탐색합니다.
+
+- prices[i]가 이전에 저장한 buy_price보다 낮을 경우,
+  maximum profit이 증가할 가능성이 있습니다.
+  따라서 buy_price와 sell_price를 prices[i]로 바꿔줍니다.
+  
+- prices[i]가 이전에 저장한 sell_price보다 높은 경우,
+  현재 buy_price로 지금까지 기록한 profit보다 더 높은 이익을 내게 됩니다.
+  따라서 sell_price를 prices[i]로 바꿔주고 결과값을 갱신합니다.
+
+Big O
+- N: 배열 prices의 크기
+
+- Time complexity: O(N)
+  - 배열의 크기 N이 증가함에 따라 실행 시간도 선형적으로 증가합니다.
+
+- Space complexity: O(1)
+  - 배열의 크기 N이 증가하여도 사용하는 메모리 공간은 일정합니다.
+'''
+
+class Solution:
+    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:        
+        res = 0
+
+        buy_price = prices[0]
+        sell_price = prices[0]
+
+        for i in range(1, len(prices)):
+            curr_price = prices[i]
+
+            if buy_price > curr_price:
+                buy_price = curr_price
+                sell_price = curr_price
+            elif sell_price < curr_price:
+                sell_price = curr_price
+                res = max(res, sell_price - buy_price)
+
+        return res

group-anagrams/flynn.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+'''
+풀이
+- 두 단어가 anagram 관계라면 각 단어의 알파벳 수를 계산한 결과가 같을 것입니다
+- get_key 함수를 이용해서 단어를 이루는 알파벳 수에 따라 고유한 key를 생성합니다
+- key를 관리하는 해시맵인 key_map을 이용하여 현재 바라보고 있는 단어와 anagram인 단어가 있는지 확인합니다
+
+Big O
+- N: 배열 strs의 크기
+- K: 배열 strs의 원소 중 가장 길이가 긴 문자열의 길이
+
+- Time complexity: O(N * K)
+  - 배열 strs를 순회합니다 -> N
+  - 각 문자열마다 알파벳의 수를 세기 위해 한 번 순회합니다 -> K
+
+- Space complexity: O(N)
+  - 배열 strs의 원소 모두 고유한 key를 지니고 있을 수 있습니다
+    이 경우 key_map의 크기는 N에 비례하여 선형적으로 증가할 수 있습니다 -> N
+'''
+
+class Solution:
+    def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:
+        def get_key(s: str) -> str:
+            count = [0] * 26
+            for char in s:
+                count[ord(char) - ord('a')] += 1
+            res = ""
+            for c in count:
+                res += str(c) + ","
+            return res
+
+        idx = 0
+        key_map = {}
+        res = []
+        for s in strs:
+            key = get_key(s)
+            if key not in key_map:
+                key_map[key] = idx
+                idx += 1
+                res.append([])
+            res[key_map[key]].append(s)
+
+        return res

implement-trie-prefix-tree/flynn.py

@@ -0,0 +1,68 @@
+'''
+풀이
+- Trie 자료구조 구현을 따릅니다
+
+Big O
+- N: 이전까지 insert한 word의 수
+- W: 현재 insert하거나 search하려는 word의 길이
+- P: 현재 startsWith하려는 prefix의 길이
+
+- insert
+  - Time complexity: O(W)
+    - word를 구성하는 모든 문자에 대해 현재 Trie에 저장 여부를 검사합니다
+      해시맵 자료구조를 사용하고 있기에 검색과 삽입 모두 constant 시간 복잡도를 가집니다
+  - Space complexity: O(W)
+    - 최악의 경우 모든 문자를 Trie에 새롭게 추가할 수 있습니다
+- search
+  - Time complexity: O(W)
+    - insert와 같습니다
+  - Space complexity: O(1)
+- startsWith
+  - Time complexity: O(P)
+    - search와 같습니다
+  - Space complexity: O(1)
+'''
+
+class Trie:
+
+    def __init__(self):
+        self.root = {}
+
+    def insert(self, word: str) -> None:
+        parent = self.root
+
+        for c in word:
+            if c not in parent:
+                parent[c] = {}
+            parent = parent[c]
+
+        parent["word"] = word
+
+    def search(self, word: str) -> bool:
+        parent = self.root
+
+        for c in word:
+            if c not in parent:
+                return False
+            parent = parent[c]
+        
+        return "word" in parent and parent["word"] == word
+        
+
+    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
+        parent = self.root
+
+        for c in prefix:
+            if c not in parent:
+                return False
+            parent = parent[c]
+        
+        return True
+        
+
+
+# Your Trie object will be instantiated and called as such:
+# obj = Trie()
+# obj.insert(word)
+# param_2 = obj.search(word)
+# param_3 = obj.startsWith(prefix)

word-break/flynn.py

@@ -0,0 +1,51 @@
+'''
+풀이
+- BFS와 방문 여부를 기록하는 방식을 이용하여 풀이할 수 있습니다
+- 주어진 문자열 s의 길이 n보다 1 더 큰 크기의 배열 visit을 False로 초기화해줍니다
+  n + 1로 설정하는 이유는 BFS 설계를 쉽게 하기 위함입니다
+- queue 기능을 해줄 deque인 dq를 생성해주고 초기값으로 0을 삽입합니다
+  dq의 원소 curr가 갖는 의미는 `현재 탐색 중인 substring의 시작 index, 즉 s[curr:]입니다`
+- while문을 진행하며 dq에서 curr를 pop해줍니다
+  만약 curr를 탐색한 적이 있다면 지나치고, 탐색한 적이 없다면 starts_with 함수를 실행하고
+  그 여부에 따라 dq에 curr를 추가 및 visit을 갱신합니다
+
+Big O
+- N: 주어진 문자열 s의 길이
+- M: 주어진 문자열 배열 wordDict의 모든 문자열의 길이의 합
+
+- Time complexity: O(N * M)
+  - visit 배열로 방문 여부를 관리하기 때문에 탐색은 최대 N번 이뤄집니다
+  - 각 탐색마다 wordDict를 순회하며 starts_with를 실행하는데 이 실행 시간은 M이 증가함에 따라 선형적으로 증가합니다
+
+- Space complexity: O(N)
+  - visit 배열의 크기는 N이 증가함에 따라 선형적으로 증가합니다
+  - deque에 담긴 원소의 수는 최대 N까지 증가할 수 있습니다
+'''
+
+class Solution:
+    def wordBreak(self, s: str, wordDict: List[str]) -> bool:
+        n = len(s)
+        visit = [False] * (n + 1)
+
+        def starts_with(idx: int, word: str) -> bool:
+            m = len(word)
+            for i in range(m):
+                if s[idx + i] != word[i]:
+                    return False
+            return True
+        
+        dq = deque([0])
+
+        while dq:
+            curr = dq.popleft()
+
+            if curr == len(s):
+                return True
+
+            for word in wordDict:
+                m = len(word)
+                if curr + m <= n and not visit[curr + m] and starts_with(curr, word):
+                    dq.append(curr + m)
+                    visit[curr + m] = True
+        
+        return False