[hyeri0903] WEEK10 Solutions

[hyeri0903]

답안 제출 문제

• Invert Binary Tree #226
• Search In Rotated Sorted Array #246
• Course Schedule #261
• Jump Game #276
• Merge K Sorted Lists #286

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]

📊 hyeri0903 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
invert-binary-tree	Easy	✅ 의도한 유형
merge-k-sorted-lists	Hard	✅ 의도한 유형
search-in-rotated-sorted-array	Medium	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 45 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (3문제 중 3문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	■■■■■■□	9 / 10 (Medium 6, Easy 3)
String	■■■■■■□	9 / 10 (Medium 5, Hard 1, Easy 3)
Dynamic Programming	■■■■■■□	9 / 11 (Easy 1, Medium 8)
Matrix	■■■■■□□	3 / 4 (Medium 3)
Binary	■■■■□□□	3 / 5 (Easy 2, Medium 1)
Graph	■■■■□□□	4 / 8 (Medium 4)
Linked List	■■■■□□□	3 / 6 (Easy 3)
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Tree	■■□□□□□	4 / 14 (Medium 3, Easy 1)
Interval	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함

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🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-4.1-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	312	31	343	$0.000044
2	652	35	687	$0.000079
3	1,124	73	1,197	$0.000142
4	1,148	72	1,220	$0.000144
5	1,681	105	1,786	$0.000210
합계	4,917	316	5,233	$0.000618

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: DFS
• 설명: 이 코드는 재귀를 이용한 깊이 우선 탐색(DFS) 방식으로 트리의 노드를 순회하며 좌우 자식을 교환하여 이진 트리를 뒤집습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(h)

피드백: 트리의 모든 노드를 방문하며, 각 노드에서 자식 노드의 위치를 교환하는 방식입니다. 재귀 호출로 인해 호출 스택이 트리의 높이만큼 쌓이므로 공간 복잡도는 높이(h)에 비례합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Heap / Priority Queue
• 설명: 이 코드는 여러 정렬된 연결 리스트를 병합하기 위해 최소 힙(우선순위 큐)를 사용하여 노드를 효율적으로 선택하고 연결하는 방식으로 해결합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(N log k)
Space	O(k)

피드백: 모든 리스트의 노드를 우선순위 큐에 넣고, 최소값을 하나씩 꺼내어 새 리스트에 연결하는 방식입니다. 우선순위 큐 크기는 k이므로 공간 복잡도는 O(k)입니다. 노드 전체를 한 번씩 처리하므로 시간 복잡도는 O(N log k)입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search
• 설명: 이 코드는 회전된 정렬 배열에서 이진 탐색을 활용하여 타겟 값을 찾는 방식으로, 시간 복잡도 O(log n)를 유지합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(log n)
Space	O(1)

피드백: 이진 탐색을 통해 배열이 회전된 상태에서도 정렬된 부분을 찾아내어 target을 효율적으로 찾습니다. 배열의 크기만큼 반복하며, 공간은 상수입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!