[yyyyyyyyyKim] WEEK 05 solutions

[yyyyyyyyyKim]

답안 제출 문제

• Best Time to Buy And Sell Stock #221
• Group Anagrams #236
• Encode and Decode Strings #238
• Implement Trie Prefix Tree #256
• Word Break #271

작성자 체크 리스트

• 우측 메뉴에서 PR을 Projects에 추가해주세요.
• Projects의 오른쪽 버튼(▼)을 눌러 확장한 뒤, Week를 현재 주차로 설정해주세요.
• 문제를 모두 푸시면 프로젝트에서 Status를 In Review로 설정해주세요.
• 코드 검토자 1분 이상으로부터 승인을 받으셨다면 PR을 병합해주세요.

검토자 체크 리스트

Important

본인 답안 제출 뿐만 아니라 다른 분 PR 하나 이상을 반드시 검토를 해주셔야 합니다!

• 바로 이전에 올라온 PR에 본인을 코드 리뷰어로 추가해주세요.
• 본인이 검토해야하는 PR의 답안 코드에 피드백을 주세요.
• 토요일 전까지 PR을 병합할 수 있도록 승인해주세요.

[seungriyou]

이번 주도 고생 많으셨습니다~! 🍀

[seungriyou]

buy의 경우에는 buy = min(buy, prices[i])으로, profit의 경우에는 profit = max(profit, prices[i] - buy)로 업데이트한다면 if 문을 삭제해 코드 라인 수를 더 줄일 수 있을 것 같아요!

또한 for loop 내에서 인덱스 i를 사용하지 않고 prices[i]만 사용하기 때문에, for price in prices로 순회할 수도 있을 것 같습니다 😄

[seungriyou]

이렇게 하면 defaultdict를 사용하지 않고도 없는 key 처리를 깔끔하게 할 수가 있군요! 배워갑니다 🤩

[seungriyou]

저도 처음에 yyyyyyyyyKim님과 유사하게 풀이했으나 솔루션을 참고하고 나서 두 가지 관점에서 시간 복잡도를 더 최적화할 수 있다는 걸 알게되었는데요, 혹시나 도움이 되실까하여 공유드립니다~!

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1. str in wordDict: in으로 조회하는 시간 복잡도를 O(n) ➡️ O(1) 최적화

   • wordDict는 list이기 때문에 str을 in으로 찾을 때 순차적으로 찾게되어 시간 복잡도가 O(n)이 됩니다.
   • wordDict에서 str을 in으로 찾을 때 O(1)에 찾으려면 wordDict를 set으로 만들면 됩니다.

2. s[j:i] in wordDict: s[j:i] 문자열 슬라이싱을 trie로 대체하여 시간 복잡도를 O(n) ➡️ O(1) 최적화

   • str in wordDict를 O(1)으로 줄였어도, str을 s[j:i]와 같이 문자열 슬라이싱으로 만들면 O(n)이 소요되게 됩니다.
   • Implement Trie Prefix Tree #256 문제에서 사용하셨던 trie 자료구조를 이용하면, trie를 타고 내려가면서 매 루프마다 가장 끝 문자만 확인하면 되기 때문에 O(1)로 최적화할 수 있습니다.