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[parkhojeong]

답안 제출 문제

• 문제 1
• 문제 2
• 문제 3

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]

⚠️ Week 설정이 누락되었습니다

프로젝트에서 Week를 설정해주세요!

설정 방법

1. PR 우측의 Projects 섹션에서 리트코드 스터디 옆 드롭다운(▼) 클릭
2. 현재 주차를 선택해주세요 (예: Week 14(current) 또는 Week 14)

📚 자세한 가이드 보기

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📊 parkhojeong 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
two-sum	Easy	✅ 의도한 유형
two-sum	Easy	✅ 의도한 유형
valid-palindrome	Easy	⚠️ 유형 불일치

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 25 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 67% (3문제 중 2문제 일치)

문제 풀이 현황

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

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🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	627	88	715	$0.000067
2	999	129	1,128	$0.000102
3	999	142	1,141	$0.000107
4	1,005	128	1,133	$0.000101
5	1,575	159	1,734	$0.000142
6	1,205	147	1,352	$0.000119
7	1,205	122	1,327	$0.000109
합계	7,615	915	8,530	$0.000747

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Brute Force
• 설명: 집합(Set)을 사용해 중복 여부를 한 번 순회하며 확인하는 패턴으로, 해시 자료구조를 활용한 중복 탐지 사례입니다. 시간복잡도는 O(n), 공간복잡도는 O(n)입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n)	O(n)	✅
Space	O(n)	O(n)	✅

피드백: 집합을 이용해 한 번의 선형 스캔으로 중복 여부를 판단한다. 최악의 경우 모든 수를 저장하므로 추가 공간은 선형이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Stack, Hash Map / Hash Set, Greedy
• 설명: 스택을 이용해 여는 괄호와 닫는 괄호를 매칭하는 방식으로 유효 여부를 판단한다. 매칭 규칙 저장에 해시 맵을 사용하고, 올바른 짝을 확인하기 위해 LIFO 구조인 스택을 활용한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n)	O(n)	✅
Space	O(n)	O(n)	✅

피드백: 일반적인 스택 풀이로 확실하고 올바른 결과를 제공한다.

개선 제안: 특수 케이스에 대한 초기 검사나 입력 검증 추가 가능.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Two Pointers
• 설명: 해당 코드는 해시 맵을 사용해 각 수의 보수를 빠르게 조회하는 방식으로 문제를 해결한다. 한 번의 순회와 보수 탐색으로 정답을 찾는 전형적인 해시 맵 패턴이며, 투 포인터는 아니지만 보수 체크로 인해 부분적으로 연결될 수 있음.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n)	O(n)	✅
Space	O(n)	O(n)	✅

피드백: 보조 해시맵을 사용해 한 번의 순회로 해답을 찾습니다. 현재 구현은 불필요한 맵 초기화 이후의 경로를 제거하면 더 간결해질 수 있습니다.

개선 제안: 고려해볼 만한 대안: 반환이 항상 존재한다고 가정하지 않는 경우를 대비해 예외 처리나 기본값을 명시하는 구조로 개선.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Two Pointers
• 설명: 해당 코드는 한 번의 순회로 보조 구조에 필요한 정보를 저장하는 해시 맵(Hash Map)을 이용해 보완 수(target - nums[i])를 찾는 방식이다. 이로써 전체 시간 복잡도는 O(n)이고, 공간은 O(n)이다. Two Pointers가 직접적이지는 않지만, 보조 탐색을 위한 포인터를 쓰는 형태와 유사한 패턴으로 간주될 수 있다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: twoSum — Time: ✅ O(n) → O(n) / Space: ✅ O(n) → O(n)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n)	O(n)	✅
Space	O(n)	O(n)	✅

피드백: 보완값을 저장하는 해시맵으로 상수 시간 조회가 가능해 전체 시간 복잡도는 선형이며 추가 공간도 선형이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: twoSum — Time: O(n) / Space: O(n)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 동일한 로직이 중복 클래스에 의해 구현되어 있지만 시간/공간 복잡도는 동일하게 선형이다.

개선 제안: 중복 코드를 제거해 한 가지 구현으로 정리하면 좋습니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Two Pointers
• 설명: 해당 코드는 해시 맵으로 각 숫자의 인덱스를 저장하고, 목표 값과의 차이를 찾아 매칭 여부를 빠르게 확인한다. 이는 두 수의 합 문제에 자주 쓰이는 해시 맵 패턴이며, 투 포인터와의 직접적 연계는 없지만 보조적 탐색 방식으로 표현된다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: twoSum — Time: ✅ O(n) → O(n) / Space: ✅ O(n) → O(n)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n)	O(n)	✅
Space	O(n)	O(n)	✅

피드백: 보완값을 저장하는 해시맵으로 상수 시간 조회가 가능해 전체 시간 복잡도는 선형이며 추가 공간도 선형이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: twoSum — Time: O(n) / Space: O(n)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 동일한 로직이 중복 클래스에 의해 구현되어 있지만 시간/공간 복잡도는 동일하게 선형이다.

개선 제안: 중복 코드를 제거해 한 가지 구현으로 정리하면 좋습니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Two Pointers
• 설명: 해시 맵을 활용해 각 수의 필요 보수를 빠르게 찾는 방식으로 2SUM 문제를 해결합니다. 투 포인터 대신 한 번의 해시 맵 조회로 보수를 확인하는 패턴이며, 동일 값 처리 시 인덱스 관리가 포함됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n)	O(n)	✅
Space	O(n)	O(n)	✅

피드백: 보조 해시맵을 사용해 한 번의 순회로 해답을 찾습니다. 현재 구현은 불필요한 맵 초기화 이후의 경로를 제거하면 더 간결해질 수 있습니다.

개선 제안: 고려해볼 만한 대안: 반환이 항상 존재한다고 가정하지 않는 경우를 대비해 예외 처리나 기본값을 명시하는 구조로 개선.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Hash Map / Hash Set, Dynamic Programming, Greedy, Binary Search, Divide and Conquer, Backtracking, DFS, BFS, Monotonic Stack, Heap / Priority Queue, Trie, Bit Manipulation, Union Find, Sliding Window
• 설명: 주어진 코드는 문자열 소거를 통해 대소문자/특수문자를 제거한 뒤 문자열을 뒤집은 것과 비교하여 회문 여부를 판단합니다. 직접적인 패턴은 문자열 비교와 역순 비교로 이루어지며, 가장 근접한 패턴은 문자열 처리 기반의 Two Pointers나 Sliding Window이지만 코드에 명시적 포인터 사용은 없습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 정규화 과정에서 문자열을 하나 더 만들어 임시 공간이 필요하며, 최종 비교는 뒤집은 문자열과 비교한다.

개선 제안: 정규화와 비교를 재사용 가능한 슬라이싱 없이 투 포인터로 구현하면 추가 공간을 O(1)으로 줄일 수 있다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Hash Map / Hash Set, Greedy, Dynamic Programming, Sliding Window, Divide and Conquer, Backtracking, DFS, BFS, Binary Search, Monotonic Stack, Heap / Priority Queue, Union Find, Trie, Bit Manipulation
• 설명: 주어진 코드는 입력 문자열을 소문자 영숫자만 남겨 비교하는 방식으로 회문 여부를 판단한다. 문자열 정규화 단계에서 양쪽 끝에서 비교하기보단 정규화된 문자열을 뒤집어 비교하는 방식으로 간접적으로 두 포인터의 개념(좌우 대칭 비교)을 암시한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 문자열을 순회하며 영문자/숫자 필터링과 소문자 변환을 수행합니다. 추가적으로 필요 없는 print 호출은 제거하는 것이 좋습니다.

개선 제안: 정규화와 역순 비교를 두 포문 대신 두 포인터로 구현하면 상수 공간으로도 가능한 경우가 있습니다(추가 최적화).

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!