[hu6r1s] WEEK 03 Solutions

decode-ways/hu6r1s.py

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+class Solution:
+    def numDecodings(self, s: str) -> int:
+        """
+        1. 재귀 알고리즘 사용
+        _
+        226 -> B, 26
+        _
+        26 -> B, 6
+        _
+        6 -> F "BBF"
+        __
+        26 -> Z "BZ"
+        __
+        226 -> V, 6
+        _
+        6 -> F "VF"
+
+        시간복잡도: O(2^n) - 중복 계산이 많아 매우 비효율적
+        공간복잡도: O(n) - 최대 재귀 깊이만큼 스택 사용
+        """
+        # def dfs(start):
+        #     if start == len(s):
+        #         return 1
+        #     if s[start] == "0":
+        #         return 0
+        #     if start + 1 < len(s) and int(s[start:start+2]) < 27:
+        #         return dfs(start+1) + dfs(start+2)
+        #     else:
+        #         return dfs(start+1)
+        # return dfs(0)
+
+        """
+        2. 재귀 + 메모리제이션
+        시간복잡도: O(n) - 각 시작 위치에 대해 한 번만 계산
+        공간복잡도: O(n) - 메모이제이션 딕셔너리와 재귀 스택
+        """
+        # memo = {len(s): 1}
+        # def dfs(start):
+        #     if start in memo:
+        #         return memo[start]
+        #     if s[start] == "0":
+        #         memo[start] = 0
+        #     elif start + 1 < len(s) and int(s[start:start+2]) < 27:
+        #         memo[start] = dfs(start+1) + dfs(start+2)
+        #     else:
+        #         memo[start] = dfs(start+1)
+
+        #     return memo[start]
+        # return dfs(0)
+
+        """
+        3. DP
+        시간복잡도 (Time Complexity): O(n)
+        - 문자열 s의 길이만큼 한 번의 루프를 도는 DP 방식
+
+        공간복잡도 (Space Complexity): O(n)
+        - 길이 n+1짜리 dp 배열 사용
+        - 공간 최적화를 하면 O(1)로 줄일 수 있음
+        """
+        dp = [0] * len(s) + [1]
+        for i in range(len(s)-1, -1, -1):
+            if s[i] == "0":
+                dp[i] = 0
+            elif i + 1 < len(s) and int(s[i:i+2]) < 27:
+                dp[i] = dp[i+1] + dp[i+2]
+            else:
+                dp[i] = dp[i+1]
+        return dp[0]