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4836151
contains duplicate solution
yuseok89 Jun 23, 2026
cdc00da
two sum solution
yuseok89 Jun 23, 2026
cc0a988
top k frequent elements solution
yuseok89 Jun 23, 2026
c894055
longest consecutive sequence solution
yuseok89 Jun 23, 2026
4e4e412
house robber solution
yuseok89 Jun 23, 2026
32cafb9
add newline
yuseok89 Jun 23, 2026
49ecb59
리뷰 반영
yuseok89 Jun 25, 2026
a6fcc33
리뷰 반영
yuseok89 Jun 25, 2026
38a1f67
개선 - AI assist
yuseok89 Jun 25, 2026
8bd5a32
valid anagram solution
yuseok89 Jun 29, 2026
05685ed
Merge branch 'DaleStudy:main' into main
yuseok89 Jun 29, 2026
cd23e34
climbing stairs solution
yuseok89 Jun 29, 2026
120df1f
product of array except self solution
yuseok89 Jul 1, 2026
1d4ff54
3sum solution
yuseok89 Jul 1, 2026
23142a7
validate binary search tree solution
yuseok89 Jul 1, 2026
0cb14ca
공간복잡도 업데이트
yuseok89 Jul 1, 2026
9465142
공간복잡도 업데이트
yuseok89 Jul 1, 2026
8b4a01f
Merge branch 'DaleStudy:main' into main
yuseok89 Jul 7, 2026
4b09054
validate palindrome solution
yuseok89 Jul 7, 2026
da3aad9
number of 1 bits solution
yuseok89 Jul 7, 2026
5c4d5fb
combination sum solution
yuseok89 Jul 7, 2026
03f3f1a
decode ways solution
yuseok89 Jul 7, 2026
d8d5ea4
maximum subarray solution
yuseok89 Jul 7, 2026
1f003e2
복잡도 업데이트
yuseok89 Jul 7, 2026
a022d10
재귀 로직 개선
yuseok89 Jul 9, 2026
b8248c4
maximum subarray 풀이 개선
yuseok89 Jul 9, 2026
51c1012
valid palindrome 풀이 개선
yuseok89 Jul 9, 2026
65431c0
maximum subarray 풀이 개선
yuseok89 Jul 9, 2026
e514ab2
Merge branch 'DaleStudy:main' into main
yuseok89 Jul 12, 2026
194db1c
merge two sorted lists solution
yuseok89 Jul 12, 2026
419dfc5
merge two sorted lists solution 리뷰 반영
yuseok89 Jul 14, 2026
af586d8
maximum depth of binary tree solution
yuseok89 Jul 14, 2026
e2f0e02
find minimum in rotated sorted array solution
yuseok89 Jul 14, 2026
41107c5
word search solution
yuseok89 Jul 14, 2026
37ecdd8
coin change solution
yuseok89 Jul 15, 2026
fc56573
시간 공간 복잡도 업데이트
yuseok89 Jul 15, 2026
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24 changes: 24 additions & 0 deletions coin-change/yuseok89.py

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

  • 패턴: Breadth-First Search, Hash Map / Hash Set
  • 설명: 본 코드는 BFS로 각 합계를 노드로 보고 동전 합으로 목표 금액에 도달하는 최단 경로를 찾는다. 방문 여부를 v 딕셔너리로 관리하여 중복 방문을 방지한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

유저 분석 실제 분석 결과
Time O(amount * len(coins)) O(amount * len(coins))
Space O(amount) O(amount)

피드백: 도달 가능한 합을 층별로 확장하는 BFS 방식으로 최단 거리를 보장하여 총합 만큼의 상태 공간을 방문합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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저는 코인이 양수값만 있어서 DP만 했었는데 BFS로 해도 충분히 가능하겠네요!

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,24 @@
# TC: O(amount * len(coins))
# SC: O(amount)
class Solution:
def coinChange(self, coins: List[int], amount: int) -> int:

from collections import deque

v = {0: 0}
q = deque([0])

while q and amount not in v:

cur = q.popleft()

for coin in coins:

if cur + coin > amount or cur + coin in v:
continue

v[cur + coin] = v[cur] + 1
q.append(cur + coin)

return -1 if amount not in v else v[amount]

20 changes: 20 additions & 0 deletions find-minimum-in-rotated-sorted-array/yuseok89.py

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

  • 패턴: Binary Search
  • 설명: 회전된 정렬 배열에서 최소값을 이진 탐색으로 찾는 방식으로, 중간값을 기준으로 탐색 구간을 절단하여 O(log N) 시간 복잡도를 얻는다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

유저 분석 실제 분석 결과
Time O(logN) O(log n)
Space O(1) O(1)

피드백: 양 끝과 중간 값을 비교해 최소 원소의 위치를 이진 탐색으로 좁혀 나갑니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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저는 while loop 안에 복잡한 연산 들어가는거 별로라 최대한 간단하게 했는데, 이렇게 하시면 얼리 리턴이 가능해서 좋네요!

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,20 @@
# TC: O(logN)
# SC: O(1)
class Solution:
def findMin(self, nums: List[int]) -> int:
low = 0
high = len(nums) - 1

while low < high - 1:
mid = (low + high) // 2

if nums[low] < nums[mid] < nums[high]:
return nums[low]

if nums[low] > nums[mid]:
high = mid
else:
low = mid

return min(nums[low], nums[high])

19 changes: 19 additions & 0 deletions maximum-depth-of-binary-tree/yuseok89.py

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

  • 패턴: Depth-First Search, Binary Search, Divide and Conquer
  • 설명: 트리의 각 노드를 방문하며 재귀적으로 최대 깊이를 계산하는 방식은 DFS를 기반으로 하며, 분할된 서브트리의 결과를 합쳐 최대값을 구하는 구조(Divide and Conquer)에 해당합니다. 또한 재귀적 탐색으로 트리 구조를 순회합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

유저 분석 실제 분석 결과
Time O(N) O(n)
Space O(H) O(h)

피드백: 트리의 모든 노드를 방문하며 재귀 스택으로 깊이를 추적합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,19 @@
# TC: O(N)
# SC: O(H)
# 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:
def maxDepth(self, root: Optional[TreeNode]) -> int:

def rec(node, height):
if not node:
return height

return max(rec(node.left, height + 1), rec(node.right, height + 1))

return rec(root, 0)

26 changes: 26 additions & 0 deletions merge-two-sorted-lists/yuseok89.py

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이거 2개 비교하는 부분 끝나고 리스트 두개중에 한개 순회 다 끝난 상태에서는 나머지 남은 리스트는 그냥 뒤에 통째로 붙혀주는게 더 좋더라구요!
그니까 while 말구 단일 if문으로 처리가 가능해서 이게 훨씬 깔끔하고 좋은것 같았어요
파이썬의 or가 어떻게 단축평가를 하는지 고려하면 더욱 줄일수도 있구요!

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의견 감사합니다.
굳이 더 순회 할 필요 없었네요.
파이썬 or 도 좀 더 살펴보겠습니다.

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

  • 패턴: Two Pointers, Linked List
  • 설명: 두 개의 정렬된 연결 리스트를 순회하며 포인터를 두고 값을 비교해 작은 노드를 이어 붙이는 방식으로 병합하므로 Two Pointers 패턴에 속합니다. 또한 연결 리스트를 다루는 흐름이 핵심이며, 명시적으로 Linked List 패턴도 적용됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

유저 분석 실제 분석 결과
Time O(N+M) O(n + m)
Space O(1) O(1)

피드백: 둘 다 정렬되어 있으므로 더 작은 노드를 순차적으로 연결합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,26 @@
# TC: O(N+M)
# SC: O(1)
# Definition for singly-linked list.
# class ListNode:
# def __init__(self, val=0, next=None):
# self.val = val
# self.next = next
class Solution:
def mergeTwoLists(self, list1: Optional[ListNode], list2: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:

ret = ListNode()
cur = ret

while list1 and list2:
if list1.val < list2.val:
cur.next = list1
list1 = list1.next
else:
cur.next = list2
list2 = list2.next
cur = cur.next

cur.next = list1 if list1 else list2

return ret.next

30 changes: 30 additions & 0 deletions word-search/yuseok89.py

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

  • 패턴: Backtracking, Depth-First Search, Hash Map / Hash Set
  • 설명: word-search는 보드를 순회하며 단어를 구성하는 경로를 백트래킹으로 탐색한다. 재귀 DFS로 인접 칸을 탐색하고, 방문 여부를 임시로 표기 후 되돌리는 백트래킹 기법이 핵심이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

유저 분석 실제 분석 결과
Time O(4^L) O(n * m * 4^L)
Space O(L) O(L)

피드백: 각 위치에서 상하좌좌로 탐색하며 단어 길이만큼 가지치를 수행합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

@alphaorderly alphaorderly Jul 15, 2026

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이거 회원님 답안은 3000ms 가량 걸리는데
백트래킹을 유지한 상태에서

  1. 어차피 답이 안되는것 미리 쳐내기
  2. 좀 더 효율적으로 탐색하기

이 두가지만 추가해도 leetcode 실행속도상 0ms까지 도달할수 있어요!
꽤나 흥미롭더라구요, 저는 하나하나 직접 추가해가면서 성능 튜닝 했었네요

Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,30 @@
# TC: O(4^L)
# SC: O(L)
class Solution:
def exist(self, board: List[List[str]], word: str) -> bool:

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

def rec(row, col, idx):
if idx == len(word):
return True

if row < 0 or row >= n or col < 0 or col >= m or board[row][col] != word[idx]:
return False

board[row][col] = None

ret = rec(row + 1, col, idx + 1) or rec(row - 1, col, idx + 1) or rec(row, col + 1, idx + 1) or rec(row, col - 1, idx + 1)

board[row][col] = word[idx]

return ret

for row in range(0, n):
for col in range(0, m):
if board[row][col] == word[0] and rec(row, col, 0):
return True

return False

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