[hwi-middle] WEEK 08 solutions#2570
Conversation
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: DFS
- 설명: 이 코드는 그래프의 노드를 재귀적으로 탐색하며 복제하는 DFS 패턴을 사용합니다. 방문한 노드를 저장하여 중복 방문을 방지합니다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Dynamic Programming
- 설명: 이 코드는 최장 공통 부분 수열 문제를 해결하기 위해 DP 테이블을 1차원 배열로 최적화하여 사용합니다. 두 문자열의 부분 수열을 비교하며 최장 길이를 계산하는 전형적인 DP 패턴입니다.
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Sliding Window, Hash Map / Hash Set
- 설명: 이 코드는 고정 크기의 윈도우를 이동시키며 문자열을 탐색하는 슬라이딩 윈도우 패턴을 사용합니다. 또한 문자 빈도 수를 세기 위해 해시 맵을 활용하여 효율적인 계산을 수행합니다.
📊 hwi-middle 님의 학습 현황이번 주 제출 문제
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문제 풀이 현황
🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다. 🔢 API 사용량 (gpt-4.1-nano)
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Dynamic Programming
- 설명: 이 코드는 문자열의 부분 문자열이 회문인지 여부를 저장하는 2차원 DP 테이블을 활용하여, 중복 계산을 피하고 효율적으로 회문 개수를 세는 방식입니다.
📊 시간/공간 복잡도 분석clone-graph
피드백: 제공된 코드는 그래프의 노드 수 n과 간선 수 e에 비례하는 시간 복잡도와 노드 수 n에 비례하는 공간 복잡도를 갖습니다. 복제 과정에서 각 노드를 딱 한 번씩 방문하며, 해시맵을 통해 이미 복제된 노드를 재사용하므로 정확한 분석입니다. 개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다. longest-common-subsequence
피드백: 이 구현은 두 문자열 길이 m, n에 대해 각각 반복하며, DP 배열을 길이 n으로 유지하여 시간 복잡도 O(m * n), 공간 복잡도 O(n)을 달성합니다. 복잡도 분석이 정확합니다. 개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다. longest-repeating-character-replacement
palindromic-substrings
피드백: 이 구현은 문자열 길이 n에 대해 모든 부분 문자열을 검사하며, DP 테이블을 n x n 크기로 유지하여 시간과 공간 모두 O(n^2)입니다. 분석이 정확합니다. 개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다. reverse-bits
피드백: 이 코드는 32번 반복하는 루프를 통해 비트 역순을 수행하며, 시간 복잡도는 상수 시간 O(32), 공간 복잡도는 O(1)입니다. 분석이 정확합니다. 개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다. 🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다. |
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🏷️ 알고리즘 패턴 분석
- 패턴: Bit Manipulation
- 설명: 이 코드는 비트 연산을 활용하여 정수의 비트 순서를 뒤집는 문제로, 비트 조작 기법을 사용하는 패턴에 속합니다.
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@DaleStudy 리뷰해줘 |
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먼저, 여러 문제에 대한 솔루션을 깔끔하게 정리해서 보여주신 점이 인상적입니다. 전체적으로 가독성도 좋고, 일관된 스타일을 유지하고 계셔서 좋습니다. 몇 가지 피드백을 드리자면:
전반적으로 잘 정리된 솔루션과 깔끔한 코드입니다. 앞으로도 이와 같은 구조와 스타일을 유지하시면서, 복잡도 명시와 약간의 최적화 팁을 추가하시면 더욱 완성도 높은 PR이 될 것 같아요. 수고하셨습니다! |
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@DaleStudy 승인 |
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