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seungriyou
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이번 한 주도 고생 많으셨습니다~! 🍀
| for (let right = 0; right < s.length; right++) { | ||
| while (seen.has(s[right])) { | ||
| seen.delete(s[left]); | ||
| left++; |
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seen을 set이 아닌 hash map으로 관리하며 가장 최근에 등장했던 인덱스까지 함께 저장한다면, left를 1씩 증가시키며 확인하는 것이 아닌 곧바로 가장 최근에 등장했던 인덱스의 다음 위치(= seen[s[right]] + 1)로 옮길 수 있어 최적화가 가능하다고 합니다. (단, 이때 seen[s[right]] >= left인지 추가로 확인해야 합니다!)
저도 처음에 soobing님과 동일하게 투 포인터와 set을 이용해 left를 1씩 증가시키면서 확인하는 방식으로 풀었는데요, 솔루션 탭에서 더 최적화 할 수 있는 풀이법을 알게 되어 공유드려요! 😆
| function reverseList(head: ListNode | null): ListNode | null { | ||
| let prev: ListNode | null = null; | ||
|
|
||
| while (head) { |
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반복문으로 푸는 코드가 정말 깔끔하네요 🤩 문제 하단에 follow up 조건으로 재귀 방식으로도 풀어보는 걸 권하고 있어서, 재귀로도 한 번 더 풀어보셔도 좋을 것 같습니다!
| * - 첫번째 행과 열에 0이 존재하는지 확인 후 변수로 따로 뺀다 | ||
| * - 나머지 셀 중에서 0이 존재하는지 순회하고 있으면 첫번째 행/열에 표시한다 | ||
| * - 나머지 셀을 다시 순회하면서 첫번째 열을 참고하여 0으로 치환한다 | ||
| * - 첫번째 행과 열을 0으로 바꿔아한다면 처리한다. |
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아이디어를 코멘트로 정리/비교해주셔서 리뷰에 도움이 되는 것 같습니다! 실제로 코딩 인터뷰를 볼 때에도 좋은 인상을 남길 수 있는 습관인 것 같아요!!
|
|
||
| for (let r = 1; r < m; r++) { | ||
| for (let c = 1; c < n; c++) { | ||
| dp[r][c] = dp[r - 1][c] + dp[r][c - 1]; |
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2D DP에서 dp[r][c]를 구할 때 dp[r - 1][c]와 dp[r][c - 1]만 사용하기 때문에, rolling array 기법(참고 링크)을 이용해 1D DP로 공간 복잡도를 최적화 할 수 있을 것 같아요~!
이 기법은 row 만큼 순회하면서 1D 리스트인 dp[c]에 이전 값을 더해가며 업데이트하는 방식인데요, DP 문제에서 최적화 용도로 자주 사용되는 기법이라고 합니다! 한 번 찾아보셔도 재밌으실 것 같아요 ㅎㅎㅎ
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오 좋은 링크도 공유주시고! 감사합니다 :)
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