[juhui-jeong] WEEK 12 Solutions

[juhui-jeong]

답안 제출 문제

• Same Tree #228
• Non Overlapping Intervals #279
• Remove Nth Node From End of List #248
• Serialize And Deserialize Binary Tree #288

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]

📊 juhui-jeong 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
non-overlapping-intervals	Medium	⚠️ 유형 불일치
remove-nth-node-from-end-of-list	Medium	⚠️ 유형 불일치
same-tree	Easy	✅ 의도한 유형
serialize-and-deserialize-binary-tree	Hard	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 17 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 50% (4문제 중 2문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	■■■□□□□	4 / 10 (Easy 3, Medium 1)
String	■■■□□□□	4 / 10 (Medium 1, Easy 3)
Linked List	■■□□□□□	2 / 6 (Easy 2)
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Binary	■□□□□□□	1 / 5 (Easy 1)
Dynamic Programming	■□□□□□□	2 / 11 (Easy 1, Medium 1)
Tree	■□□□□□□	2 / 14 (Easy 2)
Graph	■□□□□□□	1 / 8 (Medium 1)
Interval	□□□□□□□	0 / 5 ← 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-4.1-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	510	29	539	$0.000063
2	1,222	61	1,283	$0.000147
3	1,864	91	1,955	$0.000223
4	2,330	129	2,459	$0.000285
합계	5,926	310	6,236	$0.000717

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Greedy, Sorting
• 설명: 이 코드는 인터벌 정렬 후, 겹침 여부를 판단하여 최소 제거 개수를 찾는 greedy 전략을 사용하며, 정렬은 문제 해결에 핵심적입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 3가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Solution.eraseOverlapIntervals — Time: O(n log n) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(n log n)
Space	O(1)

피드백: 배열 정렬이 O(n log n)이고, 이후 한 번 순회하는 O(n)이므로 전체 시간 복잡도는 O(n log n)입니다. 정렬 후 별도 자료구조를 사용하지 않으므로 공간 복잡도는 O(1)입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: Solution.eraseOverlapIntervals — Time: O(n log n) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(n log n)
Space	O(1)

피드백: 배열 정렬이 O(n log n)이고, 이후 한 번 순회하는 O(n)이므로 전체 시간 복잡도는 O(n log n)입니다. 정렬 후 별도 자료구조를 사용하지 않으므로 공간 복잡도는 O(1)입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 3: Solution.eraseOverlapIntervals — Time: ✅ O(n log n) → O(n log n) / Space: ❌ O(n) → O(1)

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

피드백: 배열 정렬이 O(n log n)이고, 이후 한 번 순회하는 O(n)이므로 전체 시간 복잡도는 O(n log n)입니다. 정렬 후 별도 자료구조를 사용하지 않으므로 공간 복잡도는 O(1)입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers
• 설명: 이 코드는 빠른 포인터(fast)와 느린 포인터(slow)를 사용하여 리스트의 끝에서 n번째 노드를 찾고 제거하는 방식으로, Two Pointers 패턴에 속합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Solution.removeNthFromEnd — Time: O(n) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(1)

피드백: 빠른 포인터를 n만큼 이동시킨 후, 느린 포인터와 함께 이동하며 끝에서 n번째 노드를 찾습니다. 리스트 길이만큼 한 번 순회하므로 시간 복잡도는 O(n), 추가 공간은 상수입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: Solution.removeNthFromEnd — Time: O(n) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(1)

피드백: 리스트 길이를 먼저 계산하고, 그 후 제거 위치를 찾기 위해 한 번 더 순회합니다. 두 번 순회지만 시간 복잡도는 O(n)이고, 공간은 상수입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: DFS, BFS
• 설명: 이 코드는 재귀를 이용한 DFS와 반복문을 이용한 BFS 두 가지 방법으로 트리의 노드들을 순회하며 비교합니다. 두 패턴 모두 트리 구조 탐색에 적합합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Solution.isSameTree — Time: ✅ O(n) → O(n) / Space: ✅ O(h) → O(h)

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

피드백: 모든 노드를 한 번씩 방문하므로 시간 복잡도는 O(n). 재귀 호출로 인해 호출 스택이 트리 높이만큼 쌓이므로 공간 복잡도는 O(h) (h는 트리의 높이)입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: Solution.isSameTree — Time: ✅ O(n) → O(n) / Space: ✅ O(n) → O(n)

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

피드백: 모든 노드를 한 번씩 방문하므로 시간 복잡도는 O(n). 큐를 사용하는데, 최악의 경우 모든 노드가 큐에 저장되므로 공간 복잡도는 O(n)입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: DFS
• 설명: 이 코드는 재귀적 방식으로 트리 구조를 직렬화와 역직렬화하는데, DFS(깊이 우선 탐색) 패턴을 활용하여 트리의 모든 노드를 방문합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Codec.serialize — Time: O(n) / Space: O(n)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 모든 노드를 한 번씩 방문하여 문자열로 변환하므로 시간 복잡도는 O(n). 재귀 호출로 인한 호출 스택과 결과 문자열 크기 때문에 공간 복잡도도 O(n)입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: Codec.deserialize — Time: O(n) / Space: O(n)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 입력 문자열을 배열로 분할 후, 재귀적으로 노드를 재구성하므로 시간 복잡도는 O(n). 배열 크기만큼 호출 스택이 쌓이므로 공간 복잡도도 O(n)입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!