[Chaedie] Week 7 #937
[Chaedie] Week 7 #937
Conversation
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| class Solution: | ||
| def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int: | ||
| window = set() |
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set으로 이미 방문한 문자들을 관리하는 대신에, dictionary로 { 방문한 문자: 해당 문자의 인덱스 }를 관리할 수도 있습니다 :)
참고하시라고 gist 남깁니다 https://gist.github.com/obzva/5db9d02a3e6c97f45589dab34f0f8603
| prev = None | ||
| cur = head | ||
| while cur: | ||
| next = cur.next |
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개인적인 생각입니다, 변수명을 next로 지으니까 좀 헷갈리는 것 같아요
지금은 간단한 함수라 괜찮지만, 더 복잡해지면 좀 어지러울 수 있을 것 같아요
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node.next 와 next 라는 변수명이 겹쳐서 헷갈린다는 의미시죠? temp 로 수정하겠습니다. 👍
| dp = [] | ||
| for i in range(m): | ||
| dp.append([0] * n) | ||
| print(dp) |
| up_value = 0 if i - 1 < 0 or i - 1 >= m else dp[i - 1][j] | ||
| left_value = 0 if j - 1 < 0 or j - 1 >= n else dp[i][j - 1] | ||
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이렇게 하시는 것보다 17번 줄 근처에서 애초에 dp를 m x n 크기의 2차원 배열로 초기화시키고 시작하는게 더 깔끔할 것 같아요
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감사합니다.
dp 배열 만들 때 1로 초기화 시키고, 배열 인덱스 경계 체크 없이 1부터 m, 1부터 n 계산하도록 했습니다. 리뷰 주신대로 훨씬 깔끔해졌네요 감사해요 항상 👍 (반영이 늦어서 다음 PR 에 포함될 예정입니다 🙏)
def uniquePaths(self, m: int, n: int) -> int:
dp = [[1] * n] * m
for i in range(1, m):
for j in range(1, n):
dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]
return dp[m - 1][n - 1]
| 1) for iteration 을 도는 동안 hash set 을 이용해 처음 발견한 원소들을 window set에 넣는다. | ||
| 2) 중복되는 원소를 발견할 경우 해당 원소의 중복이 사라질때까지 left side 의 원소들을 하나씩 제거한다. | ||
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| Time: O(n^2) = O(n) (for iteration) * O(n) 최악의 경우 n만큼의 중복제거 |
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각 문자마다 최대 2번의 연산만 실행됩니다
- window에 추가하는 경우
- window에서 삭제하는 경우
그럼 시간 복잡도는 O(2N) = O(N)으로 계산되어야 할 것 같아요
어떻게 생각하세요?
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O(2N) => O(N) 이 맞는것 같습니다.
loop 내부에서 연산을 한다는 것만으로 관성적으로 곱셈으로 생각한것 같습니다. 감사합니다..!
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