[hu6r1s] WEEK 02 Solutions

3sum/hu6r1s.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+class Solution:
+    """
+        1. 3 way for문으로 돌아가면서 0인 합을 찾는 방법
+            - O(n^3)으로 시간초과
+        2. 투포인터
+            - 정렬 후 투포인터를 이용하여 중복 제거와 최적화를 동시에 수행
+            - O(n^2)
+        공간 복잡도는 둘다 O(1)
+    """
+    def threeSum(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
+        result = set()
+        nums.sort()
+
+        for i in range(len(nums)):            
+            left, right = i + 1, len(nums) - 1
+            while left < right:
+                total = nums[i] + nums[left] + nums[right]
+
+                if total == 0:
+                    result.add((nums[i], nums[left], nums[right]))
+                    left += 1
+                    right -= 1
+                elif total < 0:
+                    left += 1
+                else:
+                    right -= 1
+
+        return list(result)

climbing-stairs/hu6r1s.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+class Solution:
+    """
+        1일 때, 1 step -> 1개
+        2일 때, 1 + 1, 2 -> 2개
+        3일 때, 1 + 1 + 1, 1 + 2, 2 + 1 -> 3개
+        4일 때, 1 + 1 + 1 + 1, 1 + 1 + 2, 1 + 2 + 1, 2 + 1 + 1, 2 + 2 -> 5개
+        5일 때, 1 + 1 + 1 + 1 + 1, 1 + 1 + 1 + 2, 1 + 1 + 2 + 1, 1 + 2 + 1 + 1, 2 + 1 + 1 + 1, 1 + 2 + 2, 2 + 1 + 2, 2 + 2 + 1 -> 8개
+        순서대로 봤을 때, 이전 값과 그 이전 값의 합이 현재 개수이다.
+        이를 점화식으로 봤을 때, dp[i] = d[i - 1] + dp[i - 2]가 된다.
+
+        - Time Complexity: O(n)
+            - 1부터 n까지 한 번씩 반복하므로 선형 시간
+        - Space Complexity: O(n)
+            - dp 배열에 n개의 값을 저장하므로 선형 공간 사용
+    """
+    def climbStairs(self, n: int) -> int:
+        if n == 1:
+            return n
+
+        dp = [0] * n
+        dp[0] = 1
+        dp[1] = 2
+        for i in range(2, n):
+            dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]
+        return dp[-1]

product-of-array-except-self/hu6r1s.py

@@ -0,0 +1,34 @@
+import math
+
+class Solution:
+    """
+        1. 인덱스 슬라이싱을 활용한 풀이
+            - 인덱스 슬라이싱을 활용하여 해당 인덱스를 제외한 나머지 원소들의 곲을 math.prod()를 이용하여 배열에 삽입
+            - 시간초과 O(n^2)
+        2. DP Bottom Up 방식으로 풀이
+            - 인덱스 i에 대한 왼쪽 부분과 오른쪽 부분의 곱을 계산하는 방식
+            - 시간 복잡도 O(n)
+            - 공간 복잡도 O(1)
+    """
+    # 1번 풀이
+    # def productExceptSelf(self, nums: List[int]) -> List[int]:
+    #     answer = [1] * len(n)
+
+    #     for i in range(len(nums)):
+    #         answer.append(math.prod(nums[:i] + nums[i+1:]))
+
+    #     return answer
+
+    def productExceptSelf(self, nums: List[int]) -> List[int]:
+        dp = [1] * len(nums)
+
+        left = 1
+        for i in range(len(nums)):
+            dp[i] = left
+            left *= nums[i]
+
+        right = 1
+        for i in range(len(nums) - 1, -1, -1):
+            dp[i] *= right
+            right *= nums[i]
+        return dp

valid-anagram/hu6r1s.py

@@ -0,0 +1,33 @@
+from collections import defaultdict
+
+class Solution:
+    """
+        1. Counter를 이용한 풀이
+            - Counter로 풀이하였으나 s, t 길이가 서로 다를 때 해결되지 않음
+        2. defaultdict 활용 풀이
+            - 똑같이 개수 세고 제외
+
+        TC
+        - s의 길이: n, t의 길이: n (조건상 같거나 비교 가능한 길이)
+        - 첫 번째 for 루프: O(n) → s의 모든 문자를 순회
+        - 두 번째 for 루프: O(n) → t의 모든 문자를 순회
+        - 총 시간 복잡도 = O(n)
+
+        SC
+        - counter는 알파벳 개수를 세는 용도로만 사용됨
+        - 공간 복잡도 = O(1)
+    """
+    def isAnagram(self, s: str, t: str) -> bool:
+        counter = defaultdict(int)
+
+        for i in s:
+            counter[i] += 1
+
+        for i in t:
+            if i not in counter:
+                return False
+            counter[i] -= 1
+
+            if counter[i] == 0:
+                del counter[i]
+        return False if counter else True

validate-binary-search-tree/hu6r1s.py

@@ -0,0 +1,21 @@
+# Definition for a binary tree node.
+# class TreeNode:
+#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
+#         self.val = val
+#         self.left = left
+#         self.right = right
+class Solution:
+    """
+        TC: O(n)
+        SC: 최악의 경우 -> O(n), 평균 -> O(log n)
+            - 트리가 균일할 경우 평균의 복잡도가 나오고
+            - 한쪽이 치우친 경우 최악의 경우로 나온다.
+    """
+    def isValidBST(self, root: Optional[TreeNode]) -> bool:
+        def validate(node, left, right):
+            if not node:
+                return True
+            if not (left < node.val < right):
+                return False
+            return validate(node.left, left, node.val) and validate(node.right, node.val, right)
+        return validate(root, float("-inf"), float("inf"))