[JANGSEYEONG] WEEK 01 solutions

contains-duplicate/JANGSEYEONG.js

@@ -0,0 +1,14 @@
+/*
+  시간복잡도: O(n) - new Set(nums)에서 배열 요소 순회하며 Set 생성 O(n) + 길이 비교 O(1)
+  - Set 자료구조는 중복된 값을 자동으로 제거
+*/
+
+/**
+ * @param {number[]} nums
+ * @return {boolean}
+ */
+var containsDuplicate = function (nums) {
+  // Set으로 만들었을 때, 기존 배열과 사이즈가 다르면 중복이 제거된거임
+  const numsSet = new Set(nums);
+  return nums.length !== numsSet.size;
+};

house-robber/JANGSEYEONG.js

@@ -0,0 +1,60 @@
+/**
+ * 시간복잡도: O(n) - 배열을 한 번만 순회
+ * 공간복잡도: O(n) - 길이가 n+1인 DP 배열 사용
+ *
+ * @param {number[]} nums
+ * @return {number}
+ */
+var rob = function (nums) {
+  // arr[i] = i번째 집부터 마지막 집까지 고려했을 때 훔칠 수 있는 최대 금액
+  const arr = new Array(nums.length + 1);
+
+  // 존재하지 않는 집(n+1번째)은 0, 점화식을 위한 계산용 공간임
+  arr[nums.length] = 0;
+
+  // 마지막 집만 고려하면 그 집의 금액이 최대값 (이후 집들은 없으니까 0으로 계산한 결과)
+  arr[nums.length - 1] = nums[nums.length - 1];
+
+  // 뒤에서부터 계산
+  for (let i = nums.length - 2; i >= 0; i--) {
+    // i번째 집에서의 결정:
+    // 1. i번째 집을 털고 (i+2)번째 집부터 훔치는 경우: nums[i] + arr[i+2]
+    // 2. i번째 집을 털지 않고 (i+1)번째 집부터 훔치는 경우: arr[i+1]
+    // 두 가지 중 최대값을 선택
+    arr[i] = Math.max(nums[i] + arr[i + 2], arr[i + 1]);
+  }
+
+  // arr[0]은 0번째 집부터 고려했을 때 훔칠 수 있는 최대 금액
+  return arr[0];
+};
+
+/* 풀이 설명:
+ * 문제의 핵심: 인접한 집은 연속해서 털 수 없을 때 최대로 털 수 있는 금액 찾기
+ *
+ * 접근 방식: 다이나믹 프로그래밍
+ *
+ * 1. 상태 정의:
+ *    - f(n) = n번째 집부터 마지막 집까지 고려했을 때 털 수 있는 최대 금액
+ *
+ * 2. 점화식 도출:
+ *    - 각 집마다 두 가지 선택이 있음:
+ *      1) 현재 집을 털기: 현재 집의 돈 + 두 집 이후부터의 최대 금액
+ *      2) 현재 집을 털지 않기: 다음 집부터의 최대 금액
+ *    - 따라서 점화식: f(n) = max(nums[n] + f(n+2), f(n+1))
+ *
+ * 3. 베이스 케이스:
+ *    - 존재하지 않는 집: f(n+1) = 0
+ *    - 마지막 집: f(n) = nums[n]
+ *
+ * 4. 계산 방향:
+ *    - 뒤에서부터 앞으로 계산 (Bottom-up)
+ *    - 마지막 집부터 시작해서 첫 번째 집까지 각 위치에서의 최대 금액 계산
+ *
+ * 예시 [1,2,3,1]:
+ *    - f(4) = 0 (존재하지 않는 집)
+ *    - f(3) = 1 (마지막 집)
+ *    - f(2) = max(3 + f(4), f(3)) = max(3 + 0, 1) = 3
+ *    - f(1) = max(2 + f(3), f(2)) = max(2 + 1, 3) = 3
+ *    - f(0) = max(1 + f(2), f(1)) = max(1 + 3, 3) = 4
+ *    - 결과: 4 (최적의 선택은 0번째와 2번째 집 털기)
+ */

longest-consecutive-sequence/JANGSEYEONG.js

@@ -0,0 +1,26 @@
+/*
+  시간복잡도: O(n) - 모든 요소에 대해 최대 한 번씩만 검사하기 때문
+  - Set을 사용하여 O(1) 시간에 요소 존재 여부 확인 가능
+  - 각 숫자는 연속 수열의 시작점인 경우에만 while 루프를 실행
+    -> 모든 요소에 대해 while 루프의 총 반복 횟수는 전체 요소 수를 초과하지 않음
+*/
+/**
+ * @param {number[]} nums
+ * @return {number}
+ */
+
+var longestConsecutive = function (nums) {
+  const numSet = new Set(nums);
+  let longest = 0;
+
+  for (let n of [...numSet]) {
+    if (!numSet.has(n - 1)) {
+      let length = 0;
+      while (numSet.has(n + length)) {
+        length += 1;
+      }
+      longest = Math.max(length, longest);
+    }
+  }
+  return longest;
+};

product-of-array-except-self/JANGSEYEONG.js

@@ -0,0 +1,42 @@
+/*
+  시간복잡도: O(n) - 배열을 두 번 순회하지만 여전히 선형
+  배열에서 0의 개수에 따라 결과가 달라지는 점을 이용
+  - 0이 두 개 이상: 모든 결과는 0
+  - 0이 하나: 0 위치만 전체곱, 나머지는 0
+  - 0이 없음: 전체곱 ÷ 현재 원소
+*/
+
+/**
+ * @param {number[]} nums
+ * @return {number[]}
+ */
+var productExceptSelf = function (nums) {
+  // 0이 있는 위치들 체크용
+  const zeros = new Map();
+
+  // 전체 곱 구하기 - O(n)
+  const allProductExceptZero = nums.reduce((acc, x, i) => {
+    if (x === 0) zeros.set(i, true);
+    return x !== 0 ? acc * x : acc;
+  }, 1);
+
+  // 배열 전체 돌면서 조건에 맞게 return 시키기 - O(n)
+  return nums.map((x, i) => {
+    // 0이 2개 이상이라면 무조건 0
+    if (zeros.size > 1) {
+      return 0;
+    }
+
+    // 0이 1개일 때
+    if (zeros.size === 1) {
+      // 그게 나일 때
+      if (zeros.has(i)) return allProductExceptZero;
+
+      // 그게 다른애일 때
+      return 0;
+    }
+
+    // 0이 없을 때
+    return allProductExceptZero / x;
+  });
+};

two-sum/JANGSEYEONG.js

@@ -0,0 +1,42 @@
+/*
+  시간복잡도:  O(n²)
+  - nums.indexOf()는 배열 전체를 순회하는 O(n) 작업
+  - 이 작업이 for 루프(O(n)) 내부에서 실행되므로 전체 시간복잡도는 O(n) * O(n) = O(n²)
+
+  var twoSum = function (nums, target) {
+    for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
+      let x = nums.indexOf(target - nums[i]);
+      if (x > -1 && x !== i) {
+        return [i, x];
+      }
+    }
+    return [];
+  };
+
+*/
+
+/* 
+  시간복잡도: O(n) - 전체 배열을 한 번만 순회 O(n) + 키-값 쌍 저장에 O(1)
+  - Map 대신 객체(Object)를 사용해도 될듯 함
+  - 일반 객체는 {}, 접근은 obj[key]로 가능, has() 대신 (key in obj) 또는 obj[key] !== undefined 또는 key in obj 사용 가능 */
+/**
+ * @param {number[]} nums
+ * @param {number} target
+ * @return {number[]}
+ */
+var twoSum = function (nums, target) {
+  let minus = new Map();
+  for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
+    let current = nums[i];
+
+    // 현재 숫자가 이전에 저장된 보수(complement)와 일치하는지 확인 - Map 객체의 has는 O(1) 연산
+    if (minus.has(current)) {
+      return [minus.get(current), i];
+    }
+
+    // 현재 숫자의 보수(target-current)와 인덱스를 맵에 저장 - Map 객체의 set은 O(1) 연산
+    minus.set(target - current, i);
+  }
+
+  return [];
+};