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Author: dev-jonghoonpark

_posts/2024-02-18-leetcode-104.md

@@ -149,4 +149,4 @@ class Solution {
 ### TC ,SC
 
 - time complexity : O(n)
-- space complexity : O(h), h는 트리의 높이
+- space complexity : O(n), 단 입력 트리가 balanced되어 있다면 O(log n)

_posts/2024-03-31-leetcode-100.md

@@ -62,4 +62,4 @@ class TreeNode {
 ### TC, SC
 
 - time complexity : O(n)
-- space complexity : O(h), h는 트리의 높이
+- space complexity : O(n), 단 입력 트리가 balanced되어 있다면 O(log n)

_posts/2024-03-31-leetcode-226.md

@@ -73,4 +73,4 @@ class TreeNode {
 
 ### TC, SC
 
-시간 복잡도는 O(n)이고, 공간 복잡도는 O(h)이다. 여기서 h는 트리의 높이이다. 재귀를 사용하면서 트리의 높이만큼 스택을 거친다.
+시간 복잡도는 O(n)이고, 공간 복잡도는 O(n), 단 입력 트리가 balanced되어 있다면 O(log n)이다. 재귀를 사용하면서 트리의 높이만큼 스택을 거친다.

_posts/2024-05-03-leetcode-124.md

@@ -55,4 +55,4 @@ class Solution {
 
 ### TC, SC
 
-시간 복잡도는 O(n)이고, 공간 복잡도는 O(h)이다. h는 트리의 높이이다. 최악의 경우 n이 될수도 있다. (linked list 처럼 한 줄로 연결되는 경우)
+시간 복잡도는 O(n)이고, 공간 복잡도는 O(n), 단 입력 트리가 balanced되어 있다면 O(log n)이다.

_posts/2024-05-14-leetcode-527.md

@@ -61,10 +61,8 @@ dfs로 다음과 같이 진행한다.
 
 ### TC, SC
 
-시간 복잡도는 O(n \* m)이고 공간 복잡도는 O(h)이다.
-여기서 n 은 Root 의 노드 수, m 은 subTree 의 노드수 이며, h 은 Root 의 트리 높이이다.
-
-공간 복잡도를 뭐라고 정의해야할지가 어려웠던것 같다. root tree 를 돌면서 sub tree 도 돌긴 하지만, 최종적으로 결국 루트 트리를 따라 탐색하기 때문에 O(h) 로 정리하였다.
+시간 복잡도는 O(n \* m)이고 공간 복잡도는 O(n + m), 단 입력 트리가 balanced되어 있다면 O(logn + logm) 이다.
+여기서 n 은 Root 의 노드 수, m 은 subTree 의 노드 수 이다.
 
 ### submit 결과