docs: fix complexity comments

Author: hyogshin

contains-duplicate/hyogshin.py

@@ -8,6 +8,10 @@ def containsDuplicate(self, nums: List[int]) -> bool:
 
 
 '''
-시간 복잡도: O(n)??
-공간 복잡도: set을 활용해 nums 리스트를 복사함 -> len(nums)의 2배?
+시간 복잡도: O(n)
+- set(nums)는 내부적으로 nums의 모든 원소에 대해 __hash__() 및 __eq__() 호출 -> O(n)
+- len() 함수는 O(1) -> 무시
+
+공간 복잡도: O(n)
+- set(nums)는 nums의 원소를 모두 저장할 수 있게 공간 사용 -> 최악의 경우 O(n)
 '''

house-robber/hyogshin.py

@@ -11,6 +11,15 @@ def rob(self, nums: List[int]) -> int:
         return max(dp)
 
 '''
-시간 복잡도: for loop -> O(n)
-공간 복잡도: dp 배열 
+시간 복잡도: O(n log n)
+- set() -> O(n)
+- sorted() -> O(n log n)
+- for loop -> O(n)
+- max() -> O(n)
+
+공간 복잡도: O(n)
+- set() -> O(n)
+- sorted list -> O(n)
+- rs -> O(n)
+- O(3n) => O(n)
 '''

longest-consecutive-sequence/hyogshin.py

@@ -18,6 +18,15 @@ def longestConsecutive(self, nums: List[int]) -> int:
         return max(rs)
 
 '''
-시간 복잡도: for loop 1회 -> O(n)
-공간 복잡도: nums 리스트 + rs 배열 (최대 len(nums)) + sorted로 nums 배열 복사 
+시간 복잡도: O(n log n)
+- set(nums) -> O(n)
+- sorted(list(s)) -> O(n log n)
+- for loop -> O(n)
+- O(2n) + O(n log n) => O(2n) 이 아니라 왜 O(n log n) 이지?
+
+공간 복잡도: O(n)
+- set -> O(n)
+- sorted() -> O(n)
+- rs -> O(n)
+- O(3n) => O(n)
 '''

top-k-frequent-elements/hyogshin.py

@@ -23,6 +23,11 @@ def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
         return ans
 
 '''
-시간 복잡도: for loop 2회 -> O(2n) -> O(n)
-공간 복잡도: 배열 크기 (10**4 + 1) 두 개 + nums 리스트 + ans 배열
+시간 복잡도: O(1)
+- for loop -> 보통 O(n) 이지만, 길이 10001 짜리 고정 배열 -> O(1)로 취급 가능
+
+공간 복잡도: 입력 제외 -> O(1), 입력 포함 -> O(n)
+- plus 배열: 10001 -> O(1)
+- minus 배열: 10001 -> O(1)
+- ans 배열: 길이 k -> O(k)
 '''

two-sum/hyogshin.py

@@ -13,6 +13,11 @@ def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:
         return rs        
 
 '''
-시간 복잡도: for loop 사용 -> O(n) 
-공간 복잡도: len(nums) + rs 배열에서 number 2개 저장
+시간 복잡도: O(n^2)
+- nums.index(pair) -> O(n)
+- for loop 안에서 nums.index(pair) 최대 2번 호출 -> O(2n^2) -> O(n^2)
+
+공간 복잡도: O(1)
+- rs 배열에서 number 2개 저장 -> O(1) 공간
+- nums 복사나 set/dict 없음
 '''