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Author: sungjinwi

contains-duplicate/heypaprika.py

@@ -0,0 +1,11 @@
+# Big-O 예상 : O(n)
+class Solution:
+    def containsDuplicate(self, nums: List[int]) -> bool:
+        num_dict = {}
+        for num in nums:
+            if num in num_dict:
+                return True
+            else:
+                num_dict[num] = 1
+        return False
+

contains-duplicate/mike2ox.ts

@@ -0,0 +1,16 @@
+/**
+ * Source: https://leetcode.com/problems/contains-duplicate/
+ * 풀이방법: Set을 이용하여 중복된 값이 있는지 확인
+ * 시간복잡도: O(n)
+ * 공간복잡도: O(n)
+ *
+ * 생각나는 풀이방법
+ * 1. 단순하게 sorted를 이용하여 이전값과 비교하여 중복된 값이 있는지 확인
+ * 2. 정렬하지 않고 nums의 길이만큼의 배열을 만들어서 중복된 값이 있는지 저장하면서 확인
+ */
+function containsDuplicate(nums: number[]): boolean {
+  // 중복된 값이 없는 자료구조 Set 활용
+  const set = new Set<number>(nums);
+  // Set의 size와 nums의 length를 비교하여 중복된 값이 있는지 확인
+  return set.size !== nums.length;
+}

contains-duplicate/ysle0.go

@@ -0,0 +1,55 @@
+package contains_duplicate
+
+import "sort"
+
+/*
+1. 문제
+
+	주어진 int 배열 nums에 숫자가 중복되는 경우가 한 번이라도 있으면 true, 그렇지 않으면 false 를 리턴
+
+2. 풀이
+
+	고유값만 저장하는 set(go 에서는 map)의 성질을 활용하여
+	nums를 순회하며 set에 값이 있는지 없는지 체크하여
+	숫자가 중복되는 경우를 체크
+
+3. 분석
+  - 시간 복잡도: O(N)
+    nums 탐색: O(N)
+    배열 nums의 모든 원소를 단 한 번 순회
+    map 삽입, 탐색: O(1)
+    map의 내부 구현은 해시 테이블.
+    O(N)보다 작아 무시됨
+  - 공간 복잡도: O(N)
+    최악의 경우라도 사용공간은 nums 의 크기만큼 + nums의 모든 원소를 포함한 map
+*/
+func containsDuplicate(nums []int) bool {
+	seen := map[int]int{}
+
+	for _, n := range nums {
+		if _, ok := seen[n]; ok {
+			return true
+		}
+
+		seen[n] = 1
+	}
+
+	return false
+}
+
+func containsDuplicate_SortedApproach(nums []int) bool {
+	// early exit for small slices
+	if len(nums) < 2 {
+		return false
+	}
+
+	// sort in ascending order and check adjacent elements
+	sort.Ints(nums)
+	for i := 1; i < len(nums); i++ {
+		if nums[i] == nums[i-1] {
+			return true
+		}
+	}
+
+	return false
+}

house-robber/heypaprika.py

@@ -0,0 +1,19 @@
+# Big-O 예상 : O(n)
+class Solution:
+    def rob(self, nums: List[int]) -> int:
+        a = [0] * len(nums)
+        
+        if len(nums) == 1:
+            return nums[0]
+        elif len(nums) == 2:
+            return max(nums[0], nums[1])
+            
+        a[0] = nums[0]
+        a[1] = nums[1]
+        a[2] = max(a[0] + nums[2], a[1])
+
+        for i in range(3, len(nums)):
+            a[i] = max(a[i-3], a[i-2]) + nums[i]
+
+        return max(a)
+

house-robber/mike2ox.ts

@@ -0,0 +1,25 @@
+/**
+ * Source: https://leetcode.com/problems/house-robber/
+ * 풀이방법: DP를 이용하여 집을 털 때 최대값을 구함
+ * 시간복잡도: O(n)
+ * 공간복잡도: O(n)
+ *
+ * 생각나는 풀이방법
+ */
+function rob(nums: number[]): number {
+  if (nums.length === 0) return 0;
+  if (nums.length === 1) return nums[0];
+  if (nums.length === 2) return Math.max(nums[0], nums[1]);
+
+  let prev = nums[0];
+  let maxResult = Math.max(nums[0], nums[1]);
+  let current = 0;
+
+  // 남은 집을 순회하면서 최대값을 구함
+  for (let i = 2; i < nums.length; i++) {
+    current = Math.max(maxResult, prev + nums[i]);
+    prev = maxResult;
+    maxResult = current;
+  }
+  return maxResult;
+}

longest-consecutive-sequence/heypaprika.py

@@ -0,0 +1,22 @@
+# Big-O 예상 : O(nlog(n))
+class Solution:
+    def longestConsecutive(self, nums: List[int]) -> int:
+        nums = sorted(list(set(nums)))
+        if len(nums) == 0:
+            return 0
+        elif len(nums) == 1:
+            return 1
+        cur_long = 1
+        longest = 1
+        for i, num in enumerate(nums):
+            if i == 0:
+                continue
+            else:
+                if nums[i-1] + 1 == nums[i]:
+                    cur_long += 1
+                    if longest < cur_long:
+                        longest = cur_long
+                else:
+                    cur_long = 1
+        return longest
+

longest-consecutive-sequence/mike2ox.ts

@@ -0,0 +1,32 @@
+/**
+ * Source: https://leetcode.com/problems/longest-consecutive-sequence/
+ * 풀이방법: 정렬 후 순회를 통해 연속된 값이 있는지 확인
+ * 시간복잡도: O(nlogn)
+ * 공간복잡도: O(1)
+ *
+ * 생각나는 풀이방법
+ */
+
+function longestConsecutive(nums: number[]): number {
+  if (nums.length === 0) return 0;
+  const sorted = nums.sort((a, b) => a - b);
+  let prev = sorted[0];
+  let result = 1;
+  let candiResult = 1;
+
+  for (let current of sorted) {
+    if (prev === current) continue;
+    if (current === prev + 1) {
+      candiResult += 1;
+    } else {
+      if (candiResult > result) {
+        result = candiResult;
+      }
+      candiResult = 1;
+    }
+    prev = current;
+  }
+
+  if (candiResult > result) result = candiResult;
+  return result;
+}

longest-consecutive-sequence/ysle0.go

@@ -0,0 +1,72 @@
+package longest_consecutive_sequence
+
+import "slices"
+
+/*
+ 1. 문제
+    주어진 int 배열 nums에서 찾을 수 있는 가장 긴 연속된 원소의 길이 구하기
+
+ 2. 풀이
+    모든 수의 중복을 제거하고, 오름차순으로 정렬하여 연속된 원소의 부분을 찾기 위해서
+    배열을 순회하여 인덱스 고정~전진하며 다음 원소가 연속된 원소인지 체크를 반복
+
+3. 분석
+
+  - 시간 복잡도: O(N logN)
+    배열 정렬 O(N logN)
+    중복된 원소를 제거해주는 slices.Compact(nums): O(N)
+    2중 포문은 for 문 순회 index 를 같이 쓰므로 O(N)
+
+  - 공간 복잡도: O(N)
+*/
+func longestConsecutive(nums []int) int {
+	if len(nums) == 0 {
+		return 0
+	}
+
+	if len(nums) == 1 {
+		return 1
+	}
+
+	slices.Sort(nums)
+	nums = slices.Compact(nums)
+	// 중복을 제거하고 나서도 1개면 최장연속수는 1
+	if len(nums) == 1 {
+		return 1
+	}
+
+	cons := map[int]int{}
+	cursor := 0
+	for cursor < len(nums)-1 {
+		cons[cursor] = 1
+		wasConsecutive := false
+
+		// cursor 는 고정하고, innerCursor 를 돌림
+		innerCursor := cursor
+		for innerCursor+1 < len(nums) &&
+			nums[innerCursor]+1 == nums[innerCursor+1] {
+
+			cons[cursor]++
+			innerCursor++
+			wasConsecutive = true
+		}
+
+		if wasConsecutive {
+			cursor = innerCursor
+		}
+		cursor++
+	}
+
+	//tmp := make([]int, 0, len(cons))
+	tmp := make([]int, 0, len(cons))
+	for _, v := range cons {
+		tmp = append(tmp, v)
+	}
+
+	slices.SortFunc(
+		tmp,
+		func(a, b int) int {
+			return b - a
+		})
+	return tmp[0]
+}

top-k-frequent-elements/heypaprika.py

@@ -0,0 +1,16 @@
+# Big-O 예상 : O(nlog(n))
+import heapq
+class Solution:
+    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+
+        num_dict = {}
+        for num in nums:
+            num_dict[num] = num_dict.get(num, 0) + 1
+        heap = []
+        for k_, v in num_dict.items():
+            heapq.heappush(heap, [-v, k_])
+        ans = []
+        for i in range(k):
+            ans.append(heapq.heappop(heap)[1])
+        return ans
+

top-k-frequent-elements/mike2ox.ts

@@ -0,0 +1,22 @@
+/**
+ * Source: https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/
+ * 풀이방법: 순회를 통해 빈도수를 저장, Object.entries를 통해 정렬하여 k개까지 반환
+ * 시간복잡도: O(nlogn)
+ * 공간복잡도: O(n)
+ *
+ * 생각나는 풀이방법
+ */
+function topKFrequent(nums: number[], k: number): number[] {
+  const KFrequentObject = new Object();
+  const result = new Array();
+  for (let num of nums) {
+    if (!Object.hasOwn(KFrequentObject, num)) KFrequentObject[num] = 0;
+    KFrequentObject[num]++;
+  }
+  // Object.entries를 통해 key, value를 배열로 반환 (포인트)
+  let sorted = Object.entries(KFrequentObject).sort((a, b) => b[1] - a[1]);
+  for (let node of sorted) {
+    result.push(parseInt(node[0]));
+  }
+  return result.slice(0, k);
+}