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Author: yeeZinu

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/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)
+

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/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/ysle0.go

@@ -0,0 +1,127 @@
+package top_k_frequent_elements
+
+//package main
+
+import (
+	"container/heap"
+	"slices"
+)
+
+/*
+ 1. 문제
+    nums 에서 가장 많이 나온 숫자들 k 개를 반환.
+
+ 2. 풀이
+    map 에 빈도를 기록하여 내림차순 정렬한 후 k개 뽑기
+
+3. 분석
+
+  - 시간 복잡도: O(N + M logM) --> O(N logN)
+    빈도맵핑을 위한 nums 순회: O(N)
+    오름차순정렬: O(M logM)
+
+  - 공간 복잡도: O(N)
+    주어진 배열 nums: O(N)
+    빈도맵핑용 map: O(N)
+*/
+type Kvp struct {
+	k int
+	v int
+}
+
+func topKFrequent(nums []int, k int) []int {
+	freq := map[int]int{}
+
+	// 빈도를 기록
+	for _, n := range nums {
+		if _, ok := freq[n]; !ok {
+			freq[n] = 1
+		} else {
+			freq[n]++
+		}
+	}
+
+	// map->array
+	tmp := make([]Kvp, 0, len(freq))
+	for key, v := range freq {
+		tmp = append(tmp, Kvp{key, v})
+	}
+
+	// 내림차순 정렬 (time O(M logM)
+	slices.SortFunc(tmp, func(a, b Kvp) int { return b.v - a.v })
+
+	// []int 로 변환
+	res := make([]int, 0, len(tmp))
+	for _, kvp := range tmp {
+		res = append(res, kvp.k)
+	}
+
+	// k 개 뽑기
+	return res[:k]
+}
+
+func topKElements_HeapBasedApproach(nums []int, k int) []int {
+	freq := map[int]int{}
+	for _, n := range nums {
+		freq[n]++
+	}
+
+	h := &IntHeap{}
+	heap.Init(h)
+
+	for k, v := range freq {
+		heap.Push(h, Kvp{k, v})
+		if h.Len() > k {
+			heap.Pop(h)
+		}
+	}
+
+	res := make([]int, k)
+	for i := k - 1; i >= 0; i-- {
+		res[i] = heap.Pop(h).(Kvp).k
+	}
+
+	return res
+}
+
+type IntHeap []Kvp
+
+func (h *IntHeap) Len() int           { return len(*h) }
+func (h *IntHeap) Less(i, j int) bool { return (*h)[i].v < (*h)[j].v }
+func (h *IntHeap) Swap(i, j int)      { (*h)[i], (*h)[j] = (*h)[j], (*h)[i] }
+func (h *IntHeap) Push(x interface{}) { *h = append(*h, x.(Kvp)) }
+func (h *IntHeap) Pop() interface{} {
+	old := *h
+	n := len(old)
+	x := old[n-1]
+	*h = old[0 : n-1]
+	return x
+}
+
+func topKFrequentElements_BucketSort(nums []int, k int) []int {
+	freq := map[int]int{}
+	for _, n := range nums {
+		freq[n]++
+	}
+
+	buc := make([][]int, len(nums)+1)
+	for k, v := range freq {
+		buc[v] = append(buc[v], k)
+	}
+
+	res := []int{}
+	for i := len(buc) - 1; i >= 0 && len(res) < k; i-- {
+		res = append(res, buc[i]...)
+	}
+
+	return res[:k]
+}
+
+//
+//func main() {
+//	r1 := topKFrequent([]int{1, 1, 1, 2, 2, 3}, 2)
+//	fmt.Println(r1)
+//
+//	r2 := topKFrequent([]int{1}, 1)
+//	fmt.Println(r2)
+//}

valid-palindrome/heypaprika.py

@@ -0,0 +1,13 @@
+# Big-O 예상 : O(n)
+class Solution:
+    def isPalindrome(self, s: str) -> bool:
+        s = "".join(s.lower().split(" "))
+        new_s = ""
+        for item in s:
+            if (ord("a") <= ord(item) <= ord("z")) or (ord("0") <= ord(item) <= ord("9")):
+                new_s += item
+        output = True
+       new_s_2 = new_s[::-1]
+        return new_s_2 == new_s
+        return output
+