시간, 공간 복잡도 분석 주석 추가

Author: eunhwa99

3sum/eunhwa99.java

@@ -2,6 +2,9 @@
 import java.util.Arrays;
 import java.util.List;
 
+/**
+ * 문제 풀이
+ */
 // -4 -1 -1 0  2  2
 // p1 p2         p3   sum < 0 -> p2 앞으로
 // p1    p2      p3   sum < 0 -> p2 앞으로
@@ -11,7 +14,11 @@
 //    p1 p2 p3        sum < 0 -> p2 앞으로 인데, p2 > p3 되므로 p1 앞으로
 //       p1 p2    p3      sum = 0 반복
 
-// 순회 횟수: n + (n-1) + (n-2) + .. => O(N^2)
+/**
+ * 시간/공간 복잡도
+  */
+// 시간 복잡도 - 순회 횟수: n + (n-1) + (n-2) + .. => O(N^2)
+// 공간 복잡도 - 배열을 정렬하는 데 O(n log n)의 공간 + 결과를 저장하는 answer 리스트는 문제의 요구에 따라 O(k)의 공간 = O(n log n) (배열 정렬을 위한 공간) + O(k) (결과 저장 공간)
 
 class Solution {
     public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {

climbing-stairs/eunhwa99.java

@@ -1,15 +1,23 @@
+/**
+ * 문제 풀이
+ */
 // n=2 (1,1), (2) -> 2 가지
 // n=3 (n=2, 1), (n=1, 2) -> 2 + 1 = 3가지
 // n=4 (n=3, 1), (n=2, 2) -> 3 + 2 = 5가지
 // n=5 (n=4, 1) , (n=3, 2)
 // n=k (n=k-1, 1), (n=k-2, 2)
 
+/**
+ * 시간/공간 복잡도
+ */
+// 시간 복잡도: 각 칸을 한 번씩 방문 -> O(n)
+// 공간 복잡도: DP 배열 크기 ->  O(n)
 class Solution {
     public int climbStairs(int n) {
         int[] cntArray = new int[n + 1];
         cntArray[0] = 1;
         cntArray[1] = 1;
-        for (int i = 2; i <= n; ++i) { // 시간 복잡도: O(n)
+        for (int i = 2; i <= n; ++i) {
             cntArray[i] = cntArray[i - 1] + cntArray[i - 2];
         }
         return cntArray[n];

construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/eunhwa99.java

@@ -1,3 +1,7 @@
+// 시간 복잡도:  트리의 모든 노드를 한 번씩만 방문 -> O(n)
+// 공간 복잡도: 재귀적으로 트리를 구성 ->
+// 트리가 균형 잡힌 경우(즉, 트리의 높이가 log(n)인 경우), 재귀 호출 스택의 깊이는 O(log n)
+// 트리가 편향된 형태(예: 모두 왼쪽 자식만 존재하는 경우)라면, 재귀 깊이는 O(n)
 
 class TreeNode {
     int val;
@@ -29,7 +33,7 @@ public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
         return build(preorder, inorder, 0, inorder.length - 1);
     }
 
-    // O(n)
+
     private TreeNode build(int[] preorder, int[] inorder, int inStart, int inEnd) {
         // 재귀 종료 조건
         // 포인터(인덱스)가 배열 길이를 넘었을

decode-ways/eunhwa99.java

@@ -1,12 +1,17 @@
 import java.util.Arrays;
 
+/**
+ * 문제 풀이
+ * 예제) 11106
+ * 가장 큰 수는 2자리 이므로 한 번에 갈 수 있는 칸은 1~2칸
+ * 현재 칸이 0일 경우는 칸 이동 불가
+ * 코드 범위는 1~26
+ */
 
-class Solution {
+//시간 복잡도:  문자열의 각 인덱스를 한 번씩만 처리하므로 전체 O(n)
+//공간 복잡도: dp 배열은 문자열의 길이에 비례하여 O(n) 공간을 차지
 
-    // 11106
-    // 가장 큰 수는 2자리 이므로 한 번에 갈 수 있는 칸은 1~2칸
-    // 현재 칸이 0일 경우는 칸 이동 불가
-    // 코드 범위는 1~26
+class Solution {
 
     int stringSize = 0;
     int[] dp;

valid-anagram/eunhwa99.java

@@ -1,6 +1,11 @@
 import java.util.HashMap;
 import java.util.Map;
 
+/**
+ * 시간/공간 복잡도
+ */
+// 시간 복잡도: 문자열을 한 번씩만 방문 -> O(n)
+// 공간 복잡도: 문자열 길이만큼 공간 필요(hashmap 크기) -> O(n)
 class Solution {
     public boolean isAnagram(String s, String t) {