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[ackku] week 2

Author: imsosleepy

3sum/imsosleepy.java

@@ -0,0 +1,55 @@
+// 투포인터 방식으로 구현 
+// 투포인터의 기본 시간복잡도가 O(2^n)이므로 오름차순으로 정렬하는 O(NlogN)은 마음껏 사용해도 된다.
+public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
+    List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
+    Arrays.sort(nums);
+    for(int i =0; i< nums.length-2;i++) {
+        if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) continue;
+        int left = i + 1, right = nums.length - 1;
+        while (left < right) {
+            int sum = nums[i] + nums[left] + nums[right];
+
+            if (sum == 0) {
+                result.add(Arrays.asList(nums[i], nums[left], nums[right]));
+
+                while (left < right && nums[left] == nums[left + 1]) left++;
+                while (left < right && nums[right] == nums[right - 1]) right--;
+
+                left++;
+                right--;
+            } else if (sum < 0) {
+                left++;
+            } else {
+                right--;
+            }
+        }
+    }
+    return result;
+}
+
+
+// dfs 풀이를 생각했으나 dfs 방식은 무조건 O(2^n)의 결과가 나온다.
+// 타임 아웃 오답
+public class Solution {
+   public List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
+       Set<List<Integer>> answerSet = new HashSet<>();
+       nums = Arrays.stream(nums).sorted().toArray();  
+       dfs(nums, 0, new ArrayList<>(), answerSet);
+       return new ArrayList<>(answerSet);
+   }
+
+   public void dfs(int[] nums, int index, List<Integer> temp, Set<List<Integer>> answerSet) {
+       if (temp.size() == 3) {
+           int result = 0;
+           for (int element : temp) result += element;
+           if (result == 0) answerSet.add(new ArrayList<>(temp));
+           return;
+       }
+
+       for (int i = index; i < nums.length; i++) {
+           temp.add(nums[i]);
+           dfs(nums, i + 1, temp, answerSet);
+           temp.remove(temp.size() - 1);
+       }
+   }
+}

climbing-stairs/imsosleepy.java

@@ -0,0 +1,45 @@
+// dfs를 이용한 풀이
+// dp 배열을 이용한 것보다 공간복잡도가 상대적으로 낮게 잡힘 40.4mb -> 40.1mb
+// 이유가 뭔지는 조금 더 고민해봐야할 듯
+class Solution {
+    public int climbStairs(int n) {
+        return dfs(n, new HashMap<>());
+    }
+
+    private int dfs(int n, Map<Integer, Integer> memo) {
+        if (n == 0) {
+            return 1;
+        }
+        if (n < 0) {
+            return 0;
+        }
+        if (memo.containsKey(n)) {
+            return memo.get(n);
+        }
+
+        int result = dfs(n - 1, memo) + dfs(n - 2, memo);
+        memo.put(n, result);
+
+        return result;
+    }
+}
+
+// 가장 먼저 생각한 풀이
+// 피보나치 수열의 형태의 결과물을 갖는다.
+// O(N)의 점화식을 세울 수 있으면 어느 방식으로도 풀림
+class Solution {
+    public int climbStairs(int n) {
+        if(n == 1) return 1;
+        if(n == 2) return 2;
+        
+        int[] dp = new int[n + 1];
+        dp[1] = 1; // 1
+        dp[2] = 2; // 1+1, 2
+
+        for (int i = 3; i <= n; i++) {
+            dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2];
+        }
+
+        return dp[n];
+    }
+}

construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/imsosleepy.java

@@ -0,0 +1,36 @@
+// 혼자서 못풀어서 GPT의 도움을 받음
+// 왜 두 배열이 필요한가?
+// 전위 순회(preorder): 트리의 루트를 가장 먼저 방문합니다. 그 후 왼쪽 서브트리, 오른쪽 서브트리를 방문합니다. 하지만 이 정보만으로는 각 서브트리가 어느 부분인지, 그리고 그 서브트리의 구체적인 구성 요소가 무엇인지를 알 수 없습니다.
+// 
+// 중위 순회(inorder): 트리의 왼쪽 서브트리를 먼저 방문하고, 루트를 방문한 후, 오른쪽 서브트리를 방문합니다. 이 배열을 통해 루트가 트리의 어느 위치에 있는지 확인할 수 있습니다. 루트의 위치를 알면, 그 위치를 기준으로 왼쪽과 오른쪽 서브트리를 나눌 수 있습니다.
+
+// 한 배열로는 트리의 구조를 복원할 수 없는 이유
+// 전위 순회만으로는 각 노드의 왼쪽 자식인지 오른쪽 자식인지 알 수 없습니다. 예를 들어, [3, 9, 20, 15, 7]라는 전위 순회 배열만 있다면, '9'가 3의 왼쪽 자식인지 오른쪽 자식인지 알 수 없습니다.
+// 중위 순회만으로도 트리의 루트를 알 수 없으므로, 각 서브트리의 구체적인 구조를 알 수 없습니다.
+class Solution {
+    public TreeNode buildTree(int[] preorder, int[] inorder) {
+        return buildTreeHelper(preorder, inorder, 0, 0, inorder.length - 1);
+    }
+
+    private TreeNode buildTreeHelper(int[] preorder, int[] inorder, int preStart, int inStart, int inEnd) {
+        if (inStart > inEnd) return null;
+
+        int rootVal = preorder[preStart];
+        TreeNode root = new TreeNode(rootVal);
+
+        int rootIndex = -1;
+        for (int i = inStart; i <= inEnd; i++) {
+            if (inorder[i] == rootVal) {
+                rootIndex = i;
+                break;
+            }
+        }
+
+        int leftSize = rootIndex - inStart;
+        root.left = buildTreeHelper(preorder, inorder, preStart + 1, inStart, rootIndex - 1);
+        root.right = buildTreeHelper(preorder, inorder, preStart + leftSize + 1, rootIndex + 1, inEnd);
+
+        return root;
+    }
+
+}

decode-ways/imsosleepy.java

@@ -0,0 +1,25 @@
+// 메인 로직은 맞았는데, 0번째 1번째 때문에 빙빙 돌았던 문제
+// dp[0] = 1이 있어야 두자리 수 디코딩의 초기값이 정상적으로 계산된다.
+class Solution {
+    public int numDecodings(String s) {
+        if (s == null || s.length() == 0) return 0;
+
+        int n = s.length();
+        int[] dp = new int[n + 1];
+
+        dp[0] = 1;
+        dp[1] = s.charAt(0) != '0' ? 1 : 0;
+
+        for (int i = 2; i <= n; i++) {
+            if (s.charAt(i - 1) != '0') {
+                dp[i] += dp[i - 1];
+            }
+            int twoDigit = Integer.parseInt(s.substring(i - 2, i));
+            if (twoDigit >= 10 && twoDigit <= 26) {
+                dp[i] += dp[i - 2];
+            }
+        }
+
+        return dp[n];
+    }
+}

valid-anagram/imsosleepy.java

@@ -0,0 +1,33 @@
+// 자바에서는 시간복잡도를 O(N)으로 잡아도 최상위권으로 갈 수 없는 문제
+// 유니코드 고려
+public boolean isAnagram(String s, String t) {
+    if (s.length() != t.length()) return false;
+
+    Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
+    for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
+        map.put(s.charAt(i), map.getOrDefault(s.charAt(i), 0) + 1);
+        map.put(t.charAt(i), map.getOrDefault(t.charAt(i), 0) - 1);
+    }
+    for (int value : map.values()) {
+        if (value != 0) return false;
+    }
+    return true;
+}
+// 알파벳만 고려
+public boolean isAnagram(String s, String t) {
+    int ALPHABET_COUNT = 26;
+    if(s.length() != t.length()) {
+        return false;
+    }
+    int[] arr = new int[ALPHABET_COUNT]; // 알파벳 갯수
+    for(int i = 0; i < s.length() ; i ++) {
+        arr[s.charAt(i) - 97]++;
+        arr[t.charAt(i) - 97]--;
+    }
+    for(int i = 0; i < ALPHABET_COUNT; i ++) {
+        if(arr[i] != 0) {
+            return false;
+        }
+    }
+    return true;
+}