[parkhojeong] WEEK 09 Solutions

[parkhojeong]

답안 제출 문제

• Linked List Cycle #225
• Pacific Atlantic Water Flow #260
• Maximum Product Subarray #270
• Sum of Two Integers #284
• Minimum Window Substring #285

작성자 체크 리스트

• Projects의 오른쪽 버튼(▼)을 눌러 확장한 뒤, Week를 현재 주차로 설정해주세요.
• 문제를 모두 푸시면 프로젝트에서 Status를 In Review로 설정해주세요.
• 코드 검토자 1분 이상으로부터 승인을 받으셨다면 PR을 병합해주세요.

검토자 체크 리스트

Important

본인 답안 제출 뿐만 아니라 다른 분 PR 하나 이상을 반드시 검토를 해주셔야 합니다!

• 바로 이전에 올라온 PR에 본인을 코드 리뷰어로 추가해주세요.
• 본인이 검토해야하는 PR의 답안 코드에 피드백을 주세요.
• 토요일 전까지 PR을 병합할 수 있도록 승인해주세요.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

linked-list-cycle/parkhojeong.py

# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.next = None

class Solution:
    def hasCycle(self, head: Optional[ListNode]) -> bool:
        visited = set()
        cur = head

        while cur:
            if cur in visited:
                return True

            visited.add(cur)
            cur = cur.next

        return False

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Two Pointers
• 설명: head 포인터를 순회하며 방문 여부를 해시 셋으로 추적하는 방식으로 사이클 여부를 판단합니다. 한 번 방문된 노드를 재방문하면 사이클이 존재함을 반환합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 각 노드를 방문 여부를 저장하는 집합을 사용해 순환 여부를 판단합니다. 최악의 경우 모든 노드를 검사하므로 시간 복잡도는 선형이고, 추가 저장 공간은 방문 노드 수에 비례합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

📊 parkhojeong 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
linked-list-cycle	Easy	⚠️ 유형 불일치
pacific-atlantic-water-flow	Medium	⚠️ 유형 불일치

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 39 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 0% (2문제 중 0문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	■■■■■■□	8 / 10 (Medium 5, Easy 3)
String	■■■■■■□	8 / 10 (Medium 5, Easy 3)
Matrix	■■■■■□□	3 / 4 (Medium 3)
Dynamic Programming	■■■■■□□	8 / 11 (Easy 1, Medium 7)
Binary	■■■□□□□	2 / 5 (Easy 2)
Graph	■■■□□□□	3 / 8 (Medium 3)
Linked List	■■□□□□□	2 / 6 (Easy 2)
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Tree	■■□□□□□	4 / 14 (Medium 3, Easy 1)
Interval	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함

---

🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	879	108	987	$0.000087

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

pacific-atlantic-water-flow/parkhojeong.py

class Solution:
    def pacificAtlantic(self, heights: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        pacific_set = set()
        atlantic_set = set()

        m = len(heights)
        n = len(heights[0])

        DIR = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]

        def dfs(start: tuple[int], row: int, col: int, prev_water: int, prev: set[int]):
            if (row, col) in prev:
                return

            prev.add((row, col))

            if prev_water < heights[row][col]:
                return

            if row == 0 or col == 0:
                pacific_set.add(start)

            if row == m - 1 or col == n - 1:
                atlantic_set.add(start)

            for dr, dc in DIR:
                next_r, next_c = row + dr, col + dc
                if 0 <= next_r < m and 0 <= next_c < n and heights[row][col] >= heights[next_r][next_c]:
                    dfs(start, next_r, next_c, heights[row][col], prev)


        for row in range(m):
            for col in range(n):
                prev = set()
                dfs((row, col), row, col, 10000000, prev)

        res = []
        for row in range(m):
            for col in range(n):
                if (row, col) in pacific_set and (row, col) in atlantic_set:
                    res.append((row, col))

        return res

• 패턴: Depth-First Search, Backtracking, Dynamic Programming
• 설명: 코드는 각 셀에서 DFS를 통해 인접한 셀로 이동하며 높이 조건을 만족하는 경로를 탐색합니다. 여러 시작점에서 백트래킹 형태로 탐색하고, 두 방향 바다에 도달하는지 추적하는 방식이 포함되어 있습니다. 다만 명시적 DP 최적화 없이 DFS 기반 탐색과 백트래킹이 주를 이룹니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(mn(m+n))
Space	O(m*n)

피드백: 각 셀에 대해 DFS를 수행하고, 재방문을 막기 위해 각 탐색마다 방문 집합을 사용한다. 이로 인해 중복 탐색이 많아 비효율적일 수 있다.

개선 제안: 고려해볼 만한 대안: 양방향 BFS를 각각의 바다에서 시작해 도달 가능한 셀을 구하고 교집합을 찾는 방식으로 시간 복잡도를 O(m*n)으로 개선할 수 있습니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[ICE0208]

9주차 문제 풀이도 수고 많으셨습니다! 👍

[ICE0208]

visited 를 사용해서 이전에 방문한 노드인지 판단하는 로직이 직관적이라 이해하기 쉽네요!
플로이드 순환 찾기 알고리즘 을 이용해서 공간 복잡도를 줄일 수 있을 것 같습니다!

[parkhojeong]

감사합니다. 그렇게도 한 번 풀어보겠습니다

[ICE0208]

저도 처음에는 각 좌표에서 DFS를 시작하는 방식으로 풀었는데, 생각해야 할 조건이 많아 조금 복잡해지더라고요!
반대로 각 바다의 경계에서 시작해서 도달 가능한 좌표를 확인하는 방식으로 풀어보니 조금 더 간단하게 구현할 수 있었습니다. 참고용으로 코멘트 남겨놓습니다 :)

[parkhojeong]

반대로 시작하는 것도 괜찮겠네요. 알려주신 방식으로도 풀어보겠습니다. 감사합니다!