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[KwonNayeon] Week 9

Author: KwonNayeon

find-minimum-in-rotated-sorted-array/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+"""
+Constraints:
+- n == nums.length
+- 1 <= n <= 5000
+- -5000 <= nums[i] <= 5000
+- All the integers of nums are unique.
+- nums is sorted and rotated between 1 and n times.
+
+Time Complexity: O(log n) 
+- 이진 탐색을 사용하므로 매 단계마다 탐색 범위가 절반으로 줄어듦
+
+Space Complexity: O(1)
+- 추가 공간을 사용하지 않고 포인터만 사용
+
+풀이방법:
+1. 이진 탐색(Binary Search) 활용
+2. mid와 right 값을 비교하여 조건을 나눔
+  - Case 1: nums[mid] > nums[right]
+    - 오른쪽 부분이 정렬되어 있지 않음
+    - 최솟값은 mid 오른쪽에 존재
+    - left = mid + 1
+  - Case 2: nums[mid] <= nums[right]
+    - mid부터 right까지는 정렬되어 있음
+    - 최솟값은 mid를 포함한 왼쪽에 존재 가능
+    - right = mid
+"""
+
+class Solution:
+    def findMin(self, nums: List[int]) -> int:
+        left = 0
+        right = len(nums) - 1
+
+        while left < right:
+            mid = (left + right) // 2
+
+            if nums[mid] > nums[right]:
+                left = mid + 1
+            
+            else:
+                right = mid
+        
+        return nums[left]

linked-list-cycle/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,58 @@
+"""
+Constraints:
+- The number of the nodes in the list is in the range [0, 10^4]
+- -10^5 <= Node.val <= 10^5
+- pos is -1 or a valid index in the linked-list
+
+Time Complexity:
+- Solution 1: O(n)
+- Solution 2: O(n)
+
+Space Complexity:
+- Solution 1: O(n) - visited set에 모든 노드를 저장할 수 있음
+- Solution 2: O(1) - 추가 메모리 사용하지 않음
+
+풀이방법:
+1. 처음엔 직관적인 방법으로 해결, 한 번 마주친 노드를 다시 만나는지를 체크하는 방식
+2. slow, fast 두 개의 노드를 활용, 만약 cycle이 존재하는 경우 fast가 slow와 언젠가 만나게 됨, 
+  만약 cycle이 없다면 둘은 만나지 않음
+"""
+
+# Definition for singly-linked list.
+# class ListNode:
+#     def __init__(self, x):
+#         self.val = x
+#         self.next = None
+
+# Solution 1: 한 번 마주친 노드를 다시 만나는지를 체크
+class Solution:
+    def hasCycle(self, head: Optional[ListNode]) -> bool:
+        visited = set()
+
+        current = head
+        while current:
+            if current in visited:
+                return True
+            visited.add(current)
+            current = current.next
+
+        return False
+
+# Solution 2: 두 개의 포인터 이용
+class Solution:
+    def hasCycle(self, head: Optional[ListNode]) -> bool:
+        if not head:
+            return False
+        
+        slow = head
+        fast = head
+
+        while fast and fast.next:
+            slow = slow.next
+            fast = fast.next.next
+
+            if slow == fast:
+                return True
+        
+        return False
+

maximum-product-subarray/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,37 @@
+"""
+Constraints:
+- 1 <= nums.length <= 2 * 10^4
+- -10 <= nums[i] <= 10
+- The product of any subarray of nums is guaranteed to fit in a 32-bit integer.
+
+Time Complexity: 
+- O(n): 배열을 한 번만 순회하면서 각 위치에서 상수 시간 연산만 수행
+
+Space Complexity: 
+- O(1): 고정된 추가 변수만 사용 (curr_max, curr_min, ...)
+
+풀이방법:
+1. DP로 각 위치에서 가능한 최대곱과 최소곱을 동시에 추적함
+2. 각 위치에서 세 개의 선택지 존재: 새로 시작 vs 이전 최대곱과 곱하기 vs 이전 최소곱과 곱하기
+3. 최소곱이 필요한 이유: 나중에 음수를 만났을 때 최대값이 될 수 있기 때문
+4. 매 단계마다 result 업데이트
+
+고려사항:
+1. 값이 0인 경우 → 새로 시작해야 함
+2. temp 변수: curr_max를 업데이트하면 curr_min 계산 시 원래 값이 필요함
+"""
+class Solution:
+    def maxProduct(self, nums: List[int]) -> int:
+        curr_max = nums[0]
+        curr_min = nums[0]
+        result = nums[0]
+        
+        for i in range(1, len(nums)):
+            temp = curr_max
+            curr_max = max(nums[i], curr_max * nums[i], curr_min * nums[i])
+            curr_min = min(nums[i], temp * nums[i], curr_min * nums[i])
+            result = max(result, curr_max)
+            
+        return result
+
+

minimum-window-substring/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+"""
+Constraints:
+- m == s.length
+- n == t.length
+- 1 <= m, n <= 10^5
+- s and t consist of uppercase and lowercase English letters.
+
+Time Complexity: O(s * t)
+- for 루프로 s의 길이만큼 반복
+- while 루프 안의 all() 조건에서 t의 각 문자 비교
+- 따라서 O(s * t)
+
+Space Complexity: O(s + t)  
+- t_counts: O(t)의 공간
+- w_counts: O(s)의 공간
+- 따라서 O(s + t)
+
+풀이방법:
+1. Counter로 t의 문자 빈도수 저장
+2. 슬라이딩 윈도우로 s 탐색:
+  - high 포인터로 윈도우를 확장하며 필요한 문자 찾기
+  - 필요한 문자를 모두 찾으면 low 포인터로 윈도우 축소
+3. 최소 길이의 윈도우 반환
+
+메모:
+- 풀이 방법을 보고 익힘
+- 해시맵과 슬라이딩 윈도우 관련 다른 문제들을 풀고 이 문제 스스로 풀어보기
+"""
+class Solution:
+   def minWindow(self, s: str, t: str) -> str:
+       
+       t_counts = Counter(t)
+       w_counts = Counter()
+       
+       min_low, min_high = 0, len(s)
+       low = 0
+       
+       for high in range(len(s)):
+           w_counts[s[high]] += 1
+           
+           while all(t_counts[ch] <= w_counts[ch] for ch in t_counts):
+               if high - low < min_high - min_low:
+                   min_low, min_high = low, high
+               if s[low] in t_counts:
+                   w_counts[s[low]] -= 1
+               low += 1
+               
+       return s[min_low : min_high + 1] if min_high < len(s) else ""
+

pacific-atlantic-water-flow/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,53 @@
+"""
+Constraints:
+- m == heights.length
+- n == heights[r].length
+- 1 <= m, n <= 200
+- 0 <= heights[r][c] <= 10^5
+
+Time Complexity: O(m*n) 
+- 각 셀을 최대 한 번씩만 방문함
+
+Space Complexity: O(m*n)
+- visited sets(pacific, atlantic)가 최대 m*n 크기
+- 재귀 호출 스택도 최대 m*n 깊이 가능
+
+풀이방법:
+1. Pacific(좌측상단)과 Atlantic(우측하단)의 경계에서 시작함
+2. DFS로 현재 높이보다 높거나 같은 인접 셀로만 이동함 (물은 위 -> 아래로 흐르지만, 거꾸로 접근했으니까)
+3. 각 바다에서 도달 가능한 셀들을 Set에 저장
+4. 두 Set의 교집합이 정답 (양쪽 바다로 모두 흐를 수 있는 지점들)
+"""
+class Solution:
+    def pacificAtlantic(self, heights: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
+        if not heights:
+            return []
+        
+        rows, cols = len(heights), len(heights[0])
+        pacific = set()
+        atlantic = set()
+
+        def dfs(r, c, visited):
+            visited.add((r, c))
+            directions = [(1,0), (-1,0), (0,1), (0,-1)]
+
+            for dr, dc in directions:
+                new_r, new_c = r + dr, c + dc
+                if (new_r < 0 or new_r >= rows or
+                    new_c < 0 or new_c >= cols or
+                    (new_r, new_c) in visited):
+                    continue
+                if heights[new_r][new_c] >= heights[r][c]:
+                    dfs(new_r, new_c, visited)
+
+        for c in range(cols):
+            dfs(0, c, pacific)
+        for r in range(rows):
+            dfs(r, 0, pacific)
+
+        for c in range(cols):
+            dfs(rows-1, c, atlantic)
+        for r in range(rows):
+            dfs(r, cols-1, atlantic)
+
+        return list(pacific & atlantic)