[hi-rachel] Week 8 solutions#1503
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seungriyou
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문제마다 접근한 방법, 시간/공간 복잡도, 코멘트가 잘 정리되어 있어 코드를 더 잘 이해할 수 있었던 것 같아요! 이번 주도 고생 많으셨습니다~ 새로운 한 주도 화이팅! 💪🏻
| 그래프의 깊은 복사 반환해라 | ||
|
|
||
| TC: O(V + E), V: 노드의 수, E: 이웃의 수 | ||
| SC: O(V + E) |
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코드가 매우 직관적이고 알아보기 쉽게 작성된 것 같아요 🤩
다만 clones에는 노드의 개수만큼 복제 노드가 저장되고, DFS의 경우 call stack이 최대 노드의 개수만큼, BFS의 경우 queue가 최대 노드의 개수만큼 커질 것이기 때문에 공간 복잡도는 O(V) 가 될 것 같습니다..!
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@seungriyou 복제된 그래프의 전체 구조까지 포함한 공간을 고려하면
O(V + E)가 될 수 있을 것 같습니다!
| if text1[i - 1] == text2[j - 1]: | ||
| dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1 # 두 문자가 같으면, 이전 상태 + 1 | ||
| else: | ||
| dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) # 다르면, 하나 줄인 상태 중 최댓값 선택 |
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저 또한 rachel 님처럼 처음에 2D DP(O(m * n) space)로 접근했었는데요, 2D DP에서 매 단계마다 dp[i - 1] row와 dp[i] row만 확인하기 때문에 이를 1D DP(O(n) space)로 공간 복잡도를 최적화 할 수 있다는 점을 알게 되어 공유드립니다!
dp[i - 1] row와 dp[i] row를 각각 길이가 n + 1인 리스트인 prev와 curr로 두고, 이를 모든 row 마다 번갈아 가며 사용하면 최적화가 가능하다고 해요~!
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@seungriyou 좋은 리뷰 감사합니다. 다시 풀때 최적화 해보도록 하겠습니다!
| 항상 32비트이므로 상수 시간, 상수 공간 | ||
| TC: O(1) | ||
| SC: O(1) | ||
| """ |
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여러 방법으로 풀이해주셔서 많은 참고가 되었습니다! 😆
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