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[hu6r1s] WEEK 01 solutions

Author: hu6r1s

contains-duplicate/hu6r1s.py

@@ -0,0 +1,12 @@
+from collections import Counter
+
+class Solution:
+    # 시간복잡도: O(n) - Counter(nums)는 n번 순회하며 각 원소의 개수를 세고, cnt.items()는 최대 n개의 (key, value) 쌍을 포함하므로 최대 n번 순회
+    # 공간복잡도: O(n) - Counter는 입력 배열에 있는 각 고유 원소를 키로 저장하므로 최악의 경우 n개의 키를 저장함
+    def containsDuplicate(self, nums: List[int]) -> bool:
+        cnt = Counter(nums)
+        for _, v in cnt.items():
+            if v >= 2:
+                return True
+        else:
+            return False

house-robber/hu6r1s.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+class Solution:
+    """
+        - 이전 풀이
+        [1,2,3,1]
+        인덱스 0에서 훔쳤을 때, 인덱스 1은 훔치면 안되므로 nums[0] + F(nums[2:])
+        인덱스 0에서 안훔쳤을 때, 인덱스 1에서 훔쳐야 하므로 F(nums[1:])
+        
+        F[nums] = max(nums[0] + F[nums[2:]], F(nums[1:]))
+        F[i] = max(nums[i] + F(i+2), F(i+1))
+
+
+        - dp
+        nums = [1, 2, 3, 1]
+        집이 하나일 때는 한 곳만 볼 수 있으니 그 집의 돈을 훔침: dp[0] = nums[0] = 1
+        집이 두 개일 때, 인덱스 0인 곳을 갔다면 dp[0]이 가장 크고,
+        가지 않았다면 인덱스 1을 가게 됨. dp[1] = max(dp[0], nums[1]) = max(1, 2) = 2
+        그래서 인덱스 0을 갔을 때와 가지 않았을 때를 고려하여 큰 돈을 가져옴
+        집이 세 개일 때, 인덱스 0을 갔다면 인덱스 2를 가야하고, 인덱스 0을 가지 않았다면 인덱스 1을 감
+        이를 고려하면, 인덱스 0을 갔을 때의 가장 큰 값이 dp[0]이고, 인덱스 2를 가야하니 nums[2]를 더한 값과
+        인덱스 0에 가지 않고 인덱스 1로 갔다면 dp[1]이 가장 크다.
+        그래서 dp[2] = max(dp[0] + nums[2], dp[1])
+        집이 네 개일 때, 인덱스 3을 간다면 인덱스 1을 가게 되므로 인덱스 1까지의 dp 값과 인덱스 3의 값을 더한 값과
+        인덱스 3을 가지 않는다면 인덱스 0과 인덱스 2를 가게 된다.
+        그렇다면 인덱스 2까지의 값을 비교하여 더 큰 돈을 가져간다.
+        그래서 dp[3] = max(dp[1] + nums[3], dp[2])가 된다.
+
+        - TC
+            - for loop -> O(n)
+        - SC
+            - dp 테이블 크기 -> O(n)
+    """
+    def rob(self, nums: List[int]) -> int:
+        if not nums:
+            return 0
+        if len(nums) == 1:
+            return nums[0]
+
+        dp = [0] * len(nums)
+        dp[0] = nums[0]
+        dp[1] = max(dp[0], nums[1])
+
+        for i in range(2, len(nums)):
+            dp[i] = max(dp[i-2] + nums[i], dp[i-1])
+        
+        return dp[-1]

longest-consecutive-sequence/hu6r1s.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+class Solution:
+    """
+        nums를 내림차순 sort하고, 차례대로 두 개의 차가 다음 차가 같다면 + 1
+        처음 차는 diff 변수에 저장하고, 진행되면서 diff를 업데이트
+        200, 100, 4, 3, 2, 1
+
+        연속된 수열이라고 하여 1 이외의 다른 수가 올 수 있을 것이라고 판단하였지만 차이가 1로 나온다는 것을 확인
+
+        - TC
+            - set(nums) -> O(n)
+            - for -> O(n)
+            - while -> O(n)
+            - 전체 -> O(n)
+        - SC
+            - num_set -> O(n)
+            - 다른 변수들 -> O(1)
+            - 전체 -> O(n)
+    """
+    def longestConsecutive(self, nums: List[int]) -> int:
+        num_set = set(nums)
+        longest = 0
+
+        for num in num_set:
+            if num - 1 not in num_set:
+                k = 1
+            
+                while num + k in num_set:
+                    k += 1
+                
+                longest = max(longest, k)
+        return longest

top-k-frequent-elements/hu6r1s.py

@@ -0,0 +1,18 @@
+from collections import Counter
+
+class Solution:
+    """
+        - TC
+            - Counter(nums): O(n)
+            - sorted(): O(n log n)
+            - 슬라이싱 및 리스트 변환: O(k)
+            - 전체: O(n log n)
+        - SP
+            - Counter 및 정렬된 딕셔너리 저장: O(n)
+            - 반환 리스트: O(k)
+            - 전체: O(n)
+    """
+    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+        count_nums = Counter(nums)
+        count_nums = dict(sorted(count_nums.items(), reverse=True, key=lambda x: x[1])).keys()
+        return list(count_nums)[:k]

two-sum/hu6r1s.py

@@ -0,0 +1,27 @@
+"""
+    - Time Complexity
+        - 바깥 for 루프는 n - 1번, 안쪽 루프는 최대 n - i - 1번 실행
+        - 전체적으로 O(n^2)의 시간 복잡도를 가짐짐
+    
+    - Space Complexity
+        - 별도의 자료구조를 사용하지 않음
+        - 변수 i, j 그리고 리턴 시 사용하는 [i, j]만 존재
+        - 따라서 O(1)의 공간 복잡도를 가짐짐
+"""
+"""
+    class Solution:
+        def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
+            for i in range(len(nums)-1):
+                for j in range(i+1, len(nums)):
+                    if nums[i] + nums[j] == target:
+                        return [i, j]
+"""
+
+class Solution:
+    def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
+        d = {num: idx for idx, num in enumerate(nums)}
+
+        for i, v in enumerate(nums):
+            idx = target - v
+            if idx in d and d[idx] != i:
+                return [i, d[idx]]