[togo26] WEEK 03 Solutions

[togo26]

답안 제출 문제

• Valid Palindrome #220
• Number of 1 Bits #232
• Combination Sum #254
• Decode Ways #268
• Maximum Subarray #275

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]

📊 togo26 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
combination-sum	Medium	✅ 의도한 유형
decode-ways	Medium	✅ 의도한 유형
maximum-subarray	Medium	✅ 의도한 유형
number-of-1-bits	Easy	✅ 의도한 유형
valid-palindrome	Easy	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 10 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (5문제 중 5문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	■■■□□□□	4 / 10 (Medium 2, Easy 2)
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Dynamic Programming	■□□□□□□	2 / 11 (Easy 1, Medium 1)
Graph	■□□□□□□	1 / 8 (Medium 1)
String	■□□□□□□	1 / 10 (Easy 1)
Tree	■□□□□□□	1 / 14 (Medium 1)
Binary	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함
Interval	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함
Linked List	□□□□□□□	0 / 6 ← 아직 시작 안 함
Matrix	□□□□□□□	0 / 4 ← 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	2,887	228	3,115	$0.000236

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Backtracking, Depth-First Search
• 설명: 가능한 조합들을 탐색하며 조건에 맞는 해를 찾아내는 재귀적 깊이 우선 탐색 방식으로 작동합니다. 후보를 고정된 시작 인덱스에서만 이어서 탐색하고, 누적 합이 타깃을 초과하면 가지를 잘라 관련 패턴인 Backtracking과 DFS에 해당합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(C^(T/m))	O(k * n^k)	❌
Space	O(T/m)	O(k)	❌

피드백: 정렬 후 탐색 트리에서 누적합이 target을 넘으면 가지를 자르도록 하여 불필요한 재귀 호출을 제거했습니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming, Hash Map / Hash Set
• 설명: 코드는 부분문제의 해를 저장하는 메모이제이션을 사용해, 문자열의 각 위치에서 가능한 해의 수를 재귀적으로 계산하고 중간 결과를 저장합니다. 이는 DP의 대표적 형태인 탑다운(d top-down) 방식에 해당하며, 해시맵을 이용해 메모이제이션을 구현합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 숫자 문자열을 한 자리/두 자리로 분리해 가짓수를 누적하는 전형적인 DP 풀이입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Greedy, Dynamic Programming
• 설명: 카데인 알고리즘으로 알려진 Kadane를 사용하여 부분배열의 합의 최댓값을 구하는 방식으로, 현재 위치에서 시작하는 연속 부분배열과 전체의 최댓값을 비교하며 한 번의 순회로 해결한다. 이는 점화식 및 최적해를 이전 상태에서 계산하는 DP/그리디 성격을 모두 갖는다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 현재 구현은 최적의 선형 알고리즘으로 공간도 상수이며, 음수 배열도 처리합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.