[seueooo] WEEK 03 Solutions by seueooo · Pull Request #2725 · DaleStudy/leetcode-study

seueooo · 2026-07-10T12:39:47Z

답안 제출 문제

Week2

Week2에 못 푼 문제도 같이 제출합니다.

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 · 2026-07-10T12:40:05Z

📊 seueooo 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
3sum	Medium	✅ 의도한 유형
combination-sum	Medium	✅ 의도한 유형
decode-ways	Medium	✅ 의도한 유형
maximum-subarray	Medium	✅ 의도한 유형
number-of-1-bits	Easy	⚠️ 유형 불일치
valid-palindrome	Easy	⚠️ 유형 불일치
validate-binary-search-tree	Medium	⚠️ 유형 불일치

누적 학습 요약

풀이한 문제: 8 / 75개
이번 주 유형 일치율: 57% (7문제 중 4문제 일치)

문제 풀이 현황

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

🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	2,819	359	3,178	$0.000285
2	2,800	305	3,105	$0.000262
3	2,793	348	3,141	$0.000279
합계	8,412	1,012	9,424	$0.000825

parkhojeong

수고하셨습니다~! 코드가 간결하고 풀이도 최적화가 많이 되어있어서 좋았습니다 :)
몇 가지 커멘트 남겨보았습니다.

parkhojeong · 2026-07-10T16:59:48Z

+  let dp = new Array(nums.length).fill(0);
+
+  dp[0] = nums[0];
+  for (let i = 1; i < nums.length; i++) {
+    dp[i] = Math.max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]);
+  }
+
+  return Math.max(...dp);


kadane 알고리즘이란걸 쓰신 거 같은데 혹시 어떤 방법인지 설명 부탁드려도 될까요?

오 처음 들어보는데 제가 구현한 방식이 kadane 알고리즘이군요..!
현재 값 nums[i]를 이전 연속합에 이어 붙일지, 아니면 nums[i]부터 새로 시작할지를 비교해서 최대 연속 부분합을 갱신하는 방식으로 구현했습니다 :)

parkhojeong · 2026-07-10T17:10:50Z

+  let prev = -Infinity;
+
+  const inOrder = (node) => {
+    if (!node) return true;
+    if (!inOrder(node.left)) return false;
+    if (node.val <= prev) return false;
+    prev = node.val;
+    return inOrder(node.right);
+  };
+  return inOrder(root);


inOrder 방식으로 풀어주셨군요! 전역변수 prev를 사용하고 있는데 순수 함수 형태로 풀어보셔도 좋을 거 같아요!

parkhojeong · 2026-07-10T17:16:37Z

+N = candidates.length
+T = target
+M = candidates 중 최솟값
+


이 주석은 코드랑 안 맞는거 같아서 지워주셔도 좋을 거 같아요!

요 부분은 코드랑은 관련 없고 시간복잡도 계산에서 T / M의 의미를 설명하려고 둔 주석이에요 !

parkhojeong · 2026-07-10T17:18:28Z

+  for (let i = 0; i < n - 2; i++) {
+    let l = i + 1;
+    let h = n - 1;
+    if (nums[i] > 0) break;
+    // 중복 제거
+    if (i > 0 && nums[i] === nums[i - 1]) continue;
+
+    while (l < h) {
+      const sum = nums[i] + nums[l] + nums[h];
+      if (sum > 0) {
+        h--;
+      } else if (sum < 0) {
+        l++;
+      } else {
+        answer.push([nums[i], nums[l], nums[h]]);
+        while (l < h && nums[l] === nums[l + 1]) l++;
+        while (l < h && nums[h] === nums[h - 1]) h--;
+        l++;
+        h--;
+      }
+    }


꼼꼼하게 최적화 하셔서 풀어주셨네요 :)

parkhojeong · 2026-07-10T17:22:18Z

+var hammingWeight = function (n) {
+  let count = 0;
+  while (n > 0) {
+    if (n % 2 === 1) count++;
+    n = Math.floor(n / 2);
+  }
+  return count;


사소한 부분이긴 한데 요런 스타일도 한 번 고려해보셔도 좋을 거 같습니다!

python에는 n // 2 처럼 깔끔하게 표현이 되는데 js 는 비슷한 연산이 n >> 1 일 거 같네요. 한 번 고려해보셔도 좋을 거 같습니다 :)

count 부분은 n % 2 의 결과가 0, 1이어서 count += n % 2로 써볼 수도 있을 거 같습니다!

Suggested change

var hammingWeight = function (n) {

let count = 0;

while (n > 0) {

if (n % 2 === 1) count++;

n = Math.floor(n / 2);

}

return count;

var hammingWeight = function (n) {

let count = 0;

while (n > 0) {

count += n % 2;

n >>= 1;

}

return count;

시프트 연산자를 거의 사용해보지 않아서 잘 몰랐는데 좋은 정보 알아갑니다 :)

JAEKWANG97 · 2026-07-10T22:36:47Z

+
+    for (let i = start; i < candidates.length; i++) {
+      path.push(candidates[i]);
+      dfs(i, path, sum + candidates[i]);


start를 넘겨 중복 조합을 막고, 재귀 후 pop()으로 상태를 복구하는 흐름이 잘 읽혔습니다! 현재도 정답이지만 candidates를 먼저 정렬한 뒤 sum + candidates[i] > target일 때 break하면, 뒤의 더 큰 후보를 더 탐색하지 않아도 돼서 가지치기를 조금 더 일찍 할 수 있을 것 같아요.

JAEKWANG97 · 2026-07-10T22:36:48Z

+    dp[i] = Math.max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]);
+  }
+
+  return Math.max(...dp);


dp[i]가 현재 위치에서 끝나는 최대 연속합이라는 흐름이 명확해서 읽기 좋았습니다! 이 풀이에서는 직전 값과 전체 최댓값만 필요하므로, 배열 대신 두 변수만 사용하면 공간을 O(1)로 줄이고 마지막의 Math.max(...dp)도 피할 수 있을 것 같습니다.

의견감사합니다:) 반영했습니다. 7b8764b

JAEKWANG97

전체적으로 잘 봤습니다! 각 풀이에서 사용한 패턴이 명확하고 코드도 간결했습니다. Combination Sum의 가지치기와 Maximum Subarray의 공간 사용 쪽에 개선 아이디어만 짧게 남겼습니다. 수고하셨습니다!

dalestudy · 2026-07-11T12:02:40Z

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

패턴: Two Pointers, Sorting

설명: 배열을 정렬한 뒤 고정된 한 수와 남은 두 수를 양 끝 포인터로 조합해 합을 판단하는 투포인터 기법으로 3Sum을 해결합니다. 중복 제거 로직도 함께 사용됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

복잡도

Time O(n^2)

Space O(n)

피드백: 정렬 이후 중복 제거를 통해 필요 연산을 줄이고, 각 i마다 l/h를 이동시켜 전체를 두 포인터로 탐색한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

dalestudy · 2026-07-11T12:02:42Z

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

패턴: Backtracking, DFS

설명: 재귀 탐색으로 가능한 조합을 탐색하고 유효한 해를 백트래킹으로 걸러내는 구조입니다. 시작 지점부터 후보를 차례로 시도하고 합이 타깃을 넘으면 재귀를 중단합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

복잡도

Time O(N^T/M)

Space O(T/M)

피드백: 가능한 모든 조합을 중복 없이 탐색하는 DFS 방식이다. 가지치기 조건(sum > target)으로 일부 경우를 절감한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

dalestudy · 2026-07-11T12:02:44Z

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

패턴: Dynamic Programming

설명: 문제는 문자열의 해독 방법 수를 이전 상태의 해를 바탕으로 현재 상태를 계산하는 DP 접근이다. 1글자 또는 2글자 단위로 경우를 나누어 누적 합을 구하는 전형적인 DP 문제다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

복잡도

Time O(n)

Space O(n)

피드백: 한 자리 수 가능 여부와 두 자리 수 가능 여부를 조합해 상태를 갱신하는 표준 풀이이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

dalestudy · 2026-07-11T12:02:47Z

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

패턴: Dynamic Programming, Greedy

설명: 배열을 순회하며 현재 구간의 최댓값을 누적해 이전 상태와 비교하는 방식으로 부분배열의 최대합을 구한다. 피보나치처럼 직전 결과를 이용해 다음 값을 계산하는 DP(또는 관찰 가능한 그리디 형태) 패턴에 속한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

유저 분석 실제 분석 결과

Time O(n) O(n) ✅

Space O(1) O(1) ✅

피드백: 이전 누적합과 현재 원소를 비교해 최대 구간 합을 갱신한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

dalestudy · 2026-07-11T12:02:49Z

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

패턴: Binary Search, Bit Manipulation, Greedy, Divide and Conquer, Hash Map / Hash Set

설명: 입력 숫자를 이진수로 다루며, 각 단계에서 n을 2로 나눠 1의 개수를 세는 방식으로 비트를 확인합니다. 비트 단위의 직접적 조작보단 나눗셈으로 차례로 확인하는 패턴은 Bit Manipulation 계열에 속합니다. 추가적으로 간단한 반복으로 해결하는 구조라 Divide and Conquer의 요소가 보일 수 있습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

유저 분석 실제 분석 결과

Time O(log n) O(log n) ✅

Space O(1) O(1) ✅

피드백: 가장 간단한 자리수 개수 세기 방식으로 동작한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

dalestudy · 2026-07-11T12:02:51Z

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

패턴: Greedy, Two Pointers, Hash Map / Hash Set

설명: 정규식으로 문자열 전처리 후 양 끝에서 동일 여부를 확인하는 방식으로, 두 포인터로 대칭 비교하는 Two Pointers 패턴과, 필요 시 한정된 조건에서 최적 부분을 활용하는 Greedy 성격이 보입니다. 또한 입력 문자열의 문자 제거 및 비교 과정에서 해시 같은 추가 자료구조는 사용하지 않아 핵심은 투 포인터 대칭 비교 입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

유저 분석 실제 분석 결과

Time O(n) O(n) ✅

Space O(n) O(n) ✅

피드백: 전처리 문자열 길이에 비례하는 추가 공간과 선형 시간 복잡도를 가진다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

dalestudy · 2026-07-11T12:02:53Z

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

패턴: Binary Search, Monotonic Stack, DFS, Inorder Traversal

설명: 중위 순회(Inorder Traversal)로 트리를 방문하며 이전 값과의 대소를 비교해 BST 여부를 확인. 순회 자체는 DFS의 한 형태이고, 순회 중 값이 증가하는지 모니터링하는 Monotonic 특성을 활용한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

복잡도

Time O(n)

Space O(n)

피드백: 전위/중위 순회에서의 누적 비교로 BST 여부를 판별한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

seueooo added 7 commits July 10, 2026 01:19

3sum

e242311

number-of-1-bits

ca45b97

valid-palindrome

5d852dc

validate-binary-search-tree

54237ee

maximum-subarray

9e83077

decode-ways

5d5ffbe

combination-sum

10172b5

seueooo self-assigned this Jul 10, 2026

seueooo added this to 리트코드 스터디 8기 Jul 10, 2026

github-actions Bot added the js label Jul 10, 2026

seueooo moved this to In Review in 리트코드 스터디 8기 Jul 10, 2026

parkhojeong approved these changes Jul 10, 2026

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JAEKWANG97 self-requested a review July 10, 2026 21:31

JAEKWANG97 reviewed Jul 10, 2026

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JAEKWANG97 approved these changes Jul 10, 2026

View reviewed changes

seueooo added 2 commits July 11, 2026 20:26

refactor: simplify palindrome check logic

bcd0425

refactor: optimize max subarray calculation to use O(1) space

7b8764b

dalestudy Bot reviewed Jul 11, 2026

View reviewed changes

seueooo merged commit b12b5df into DaleStudy:main Jul 11, 2026
1 check passed

github-project-automation Bot moved this from In Review to Completed in 리트코드 스터디 8기 Jul 11, 2026

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

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