[JeonJe] WEEK 05 Solutions

[JeonJe]

답안 제출 문제

• best-time-to-buy-and-sell-stock
• group-anagrams
• encode-and-decode-strings
• implement-trie-prefix-tree
• word-break

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]

📊 JeonJe 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
best-time-to-buy-and-sell-stock	Easy	✅ 의도한 유형
encode-and-decode-strings	Medium	⚠️ 유형 불일치
group-anagrams	Medium	✅ 의도한 유형
implement-trie-prefix-tree	Medium	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 20 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 75% (4문제 중 3문제 일치)

문제 풀이 현황

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

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🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	685	84	769	$0.000068
2	1,586	158	1,744	$0.000142
합계	2,271	242	2,513	$0.000210

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Greedy, Dynamic Programming
• 설명: 최소 가격을 누적 추적하며 매일 현재 가격과의 차이를 최대화하는 방식으로 최적 해를 구한다. 한 번의 순회로 문제를 해결하므로 그리디 성격과 투 포인터의 아이디어가 함께 드러난다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n)	O(n)	✅
Space	O(1)	O(1)	✅

피드백: 한 번의 순회로 각 날짜에 매도시 이익과 최저가를 비교해 최댓값을 갱신한다. 추가 공간은 상수이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming, Greedy, Hash Map / Hash Set
• 설명: 문자열 인코딩/디코딩에서 길이 접두사(len, delimiter) 방식으로 구성하여 문자열을 순차적으로 파싱하는 과정은 선형 스캔과 부분 문자열 추출이 핵심이다. 이 문제는 특정 패턴 하나보다 '문자열 처리 + 순차 탐색'의 조합으로 볼 수 있으나, 명확한 핵심 패턴은 표준 패턴으로 보지 않는다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Solution.encode — Time: ❌ O(n) → O(totalChars) / Space: ❌ O(n) → O(1)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n)	O(totalChars)	❌
Space	O(n)	O(1)	❌

피드백: 각 문자열의 길이를 앞에 두고 이어붙이므로 전체 길이에 비례하는 시간과 공간을 사용한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: Solution.decode — Time: O(totalChars) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(totalChars)
Space	O(1)

피드백: 구문 해석이 선형적으로 이루어지며, 각 항목의 길이만큼 커진다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Sorting
• 설명: 문자열의 각 알파벳을 정렬해 같은 정렬된 문자열을 키로 묶는 해시 맵 기반 그룹화 패턴으로 구현되어 있습니다. 정렬은 각 문자열의 특성을 비교하는 기준점이며, 해시 맵으로 같은 아나그램들을 모아 최종 결과를 만듭니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n * k log k)	O(n * k log k)	✅
Space	O(n * k)	O(n * k)	✅

피드백: 각 문자열의 길이 k에 대해 정렬이 필요하므로 총 시간은 n개 문자열의 합에 대해 k log k가 된다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Trie
• 설명: Trie(접두사 트리)를 구현하여 insert와 search, startsWith 동작을 수행하는 구조로, 문자열의 공통 접두사 탐색에 최적화된 패턴입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(m)
Space	O(26 * n)

피드백: 각 문자에 대해 상수 인덱스 접근으로 시간 복잡도가 선형에 비례한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!