[EGON] Week11 Solutions #554
Conversation
| root = unionFind.find(0) | ||
| for i in range(1, n): | ||
| if unionFind.find(i) != root: | ||
| return False |
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이 부분은 edges의 길이가 N-1개 미만인지 아닌지로 체크할 수도 있지만, union-find 쓰는데 통일해서 사용했습니다
| """ | ||
| def solve_union_find(self, n: int, edges: List[List[int]]) -> bool: | ||
|
|
||
| class UnionFind: |
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오 유니온파인드를 클래스로 만들어두고 풀이하셨네요
| LintCode 로그인이 안되어서 https://neetcode.io/problems/valid-tree에서 실행시키고 통과만 확인했습니다. | ||
|
|
||
| Runtime: ? ms (Beats ?%) | ||
| Time Complexity: O(max(m, n)) |
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설명을 자세히 적어주셔서 좋네요! 감사합니다!
다만 이 문제의 경우 edges.length = n-1이라는 조건이 있으니, O(n)으로 단순화 할 수 있을것으로 보입니다!
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간선의 총 갯수가 n-1개가 아닌 케이스가 있었던 것 같은데... 예를 들어 서로 분리된 유효한 트리 2개인 경우나, example2의 TC도 있었습니다.
Input: n = 5 edges = [[0, 1], [1, 2], [2, 3], [1, 3], [1, 4]]
Output: false.
| elif new_e < s: | ||
| if new_s != -1 and new_e != -1: | ||
| result.append([new_s, new_e]) | ||
| new_s = new_e = -1 |
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-1이 뭔가 했네요.
굉장히 스마트한 풀이이긴 한데, 주석이나 변수명으로 안내를 해주시면 좀 더 좋을 것 같아요!
| Space Complexity: O(n) | ||
| > 역방향 링크드 리스트인 backward를 생성하는데, backward의 길이는 원본 링크드 리스트의 길이와 같으므로 O(n) | ||
| """ | ||
| def solve(self, head: Optional[ListNode]) -> None: |
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오 다른분들과 다른 새로운 풀이네요!
잘 보고 갑니다!
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backward를 생성하는 풀이방법 충분히 납득되는 풀이방법이네요.👍
| Space Complexity: O(n) | ||
| > 역방향 링크드 리스트인 backward를 생성하는데, backward의 길이는 원본 링크드 리스트의 길이와 같으므로 O(n) | ||
| """ | ||
| def solve(self, head: Optional[ListNode]) -> None: |
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backward를 생성하는 풀이방법 충분히 납득되는 풀이방법이네요.👍
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