[seungriyou] Week 06 Solutions

container-with-most-water/seungriyou.py

@@ -0,0 +1,38 @@
+# https://leetcode.com/problems/container-with-most-water/
+
+from typing import List
+
+class Solution:
+    def maxArea(self, height: List[int]) -> int:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n)
+            - SC: O(1)
+
+        [Approach]
+            양끝에서부터 범위를 좁히면서 확인하는 two-pointer를 이용한다.
+            양끝 side 중 더 작은 쪽을 안쪽으로 한 칸 옮기면서 확인하고,
+            만약 두 side가 길이가 같다면 두 개를 모두 안쪽으로 한 칸 옮긴다.
+        """
+
+        lo, hi = 0, len(height) - 1
+        max_amount = 0
+
+        while lo < hi:
+            # 양 끝 side 길이
+            s1, s2 = height[lo], height[hi]
+
+            # max_amount 업데이트
+            max_amount = max(max_amount, (hi - lo) * min(s1, s2))
+
+            # 더 낮은 side를 안쪽으로 한 칸 옮기기
+            if s1 < s2:
+                lo += 1
+            elif s1 > s2:
+                hi -= 1
+            # 두 side의 크기가 같다면, 둘다 안쪽으로 한 칸씩 옮기기
+            else:
+                lo += 1
+                hi -= 1
+
+        return max_amount

design-add-and-search-words-data-structure/seungriyou.py

@@ -0,0 +1,79 @@
+# https://leetcode.com/problems/design-add-and-search-words-data-structure/
+
+from collections import defaultdict, deque
+
+class TrieNode:
+    def __init__(self):
+        self.is_word = False
+        self.children = defaultdict(TrieNode)
+
+class WordDictionary:
+    def __init__(self):
+        self.root = TrieNode()
+
+    def addWord(self, word: str) -> None:
+        curr = self.root
+
+        for w in word:
+            curr = curr.children[w]
+
+        curr.is_word = True
+
+    def search(self, word: str) -> bool:
+        """
+        BFS 혹은 DFS를 사용할 수 있다. 핵심은
+            - "."을 마주치면 모든 children을 전부 타고 내려간다.
+            - "."이 아닌 문자를 확인해야 한다면 해당 문자가 children에 있는지 확인 후 타고 내려간다.
+        는 것이다.
+        """
+        # return self._bfs(word)
+        return self._dfs(self.root, word, 0)
+
+    def _dfs(self, curr, word, idx):
+        # base condition
+        if idx == len(word):
+            return curr.is_word
+
+        # recur
+        # (1) "."을 마주치면 모든 children에 대해 타고 내려간다.
+        if word[idx] == ".":
+            for child in curr.children.values():
+                if self._dfs(child, word, idx + 1):
+                    return True
+
+        # (2) 현재 idx의 문자가 children에 있는지 확인 후에 타고 내려간다.
+        if (w := word[idx]) in curr.children:
+            return self._dfs(curr.children[w], word, idx + 1)
+
+        # (3) 그 외의 경우, False를 반환한다.
+        return False
+
+    def _bfs(self, word):
+        q = deque([(self.root, 0)])  # (node, idx)
+
+        while q:
+            curr, idx = q.popleft()
+
+            # base condition
+            if idx == len(word):
+                if curr.is_word:
+                    return True
+
+            # iter
+            # (1) "."을 마주치면 모든 children에 대해 타고 내려간다.
+            elif word[idx] == ".":
+                for child in curr.children.values():
+                    q.append((child, idx + 1))
+
+            # (2) 현재 idx의 문자가 children에 있는지 확인 후에 타고 내려간다.
+            else:
+                if (w := word[idx]) in curr.children:
+                    q.append((curr.children[w], idx + 1))
+
+        # (3) 그 외의 경우, False를 반환한다.
+        return False
+
+# Your WordDictionary object will be instantiated and called as such:
+# obj = WordDictionary()
+# obj.addWord(word)
+# param_2 = obj.search(word)

longest-increasing-subsequence/seungriyou.py

@@ -0,0 +1,62 @@
+# https://leetcode.com/problems/longest-increasing-subsequence/
+
+from typing import List
+
+class Solution:
+    def lengthOfLIS_dp(self, nums: List[int]) -> int:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n^2)
+            - SC: O(n)
+
+        [Approach]
+            dp[i] = nums[i]가 포함되는 LIS의 최대 길이
+        """
+        n = len(nums)
+        dp = [1] * n
+
+        for i in range(n):
+            for j in range(i):
+                if nums[j] < nums[i]:
+                    dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
+
+        return max(dp)
+
+    def lengthOfLIS(self, nums: List[int]) -> int:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(nlogn) (w. binary search)
+            - SC: O(n)
+
+        [Approach]
+            ref: https://leetcode.com/problems/longest-increasing-subsequence/solutions/1326308/c-python-dp-binary-search-bit-segment-tree-solutions-picture-explain-o-nlogn
+            nums를 순차적으로 순회하며 LIS를 모은다. 이때,
+                - 현재 보고 있는 원소 n이 LIS의 마지막 원소 이하라면: LIS의 원소 중 (1) n 이상이면서 (2) 최솟값의 위치에 n 덮어쓰기
+                - 그 외의 경우라면: LIS의 맨 끝에 num append
+            한다.
+            LIS는 정렬되어 있을 것이므로 binary search를 이용할 수 있으며, 이렇게 구성한 LIS의 길이가 최대 길이이다.
+        """
+
+        def find_leftmost_idx(lis, n):
+            lo, hi = 0, len(lis) - 1
+
+            while lo < hi:
+                mid = lo + (hi - lo) // 2
+                if lis[mid] < n:  # -- 아예 제외하는 경우: n 미만인 경우
+                    lo = mid + 1
+                else:
+                    hi = mid
+
+            return lo
+
+        lis = []
+
+        for n in nums:
+            # 현재 보고 있는 n이 LIS의 마지막 원소 이하라면
+            if lis and n <= lis[-1]:
+                lis[find_leftmost_idx(lis, n)] = n
+            # 그 외의 경우라면
+            else:
+                lis.append(n)
+
+        return len(lis)

spiral-matrix/seungriyou.py

@@ -0,0 +1,41 @@
+# https://leetcode.com/problems/spiral-matrix/
+
+from typing import List
+
+class Solution:
+    def spiralOrder(self, matrix: List[List[int]]) -> List[int]:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(m * n) (m = row, n = col)
+            - SC: O(1) (결과용 배열 res 제외)
+
+        [Approach]
+            시계 방향으로 순회하도록, 방문 표시 & 방향 전환을 하면서 res에 값을 저장한다.
+            이때, 방문 표시를 inplace로 한다면 추가 공간을 사용하지 않을 수 있다.
+        """
+
+        # 방향: 우 -> 하 -> 좌 -> 상
+        dr, dc = [0, 1, 0, -1], [1, 0, -1, 0]
+        row, col = len(matrix), len(matrix[0])
+
+        r, c, d = 0, 0, 0
+        res = [matrix[r][c]]
+        matrix[r][c] = "."
+
+        while len(res) < row * col:
+            # 다음 위치 후보 구하기
+            nr, nc = r + dr[d], c + dc[d]
+
+            # 다음 위치 후보가 (1) 범위를 벗어났거나 (2) 이미 방문한 위치라면, 방향 틀기
+            if not (0 <= nr < row and 0 <= nc < col) or matrix[nr][nc] == ".":
+                d = (d + 1) % 4
+                nr, nc = r + dr[d], c + dc[d]
+
+            # res에 추가 & 방문 표시
+            res.append(matrix[nr][nc])
+            matrix[nr][nc] = "."
+
+            # 이동
+            r, c = nr, nc
+
+        return res

valid-parentheses/seungriyou.py

@@ -0,0 +1,35 @@
+# https://leetcode.com/problems/valid-parentheses/
+
+class Solution:
+    def isValid(self, s: str) -> bool:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n)
+            - SC: O(n)
+
+        [Approach]
+            s를 순회하면서 다음을 stack에 수행한다.
+                - 닫는 괄호: stack이 비어있거나, stack.top이 매칭이 안 된다면 빠르게 False 반환 (+ 매칭이 된다면 stack.pop())
+                - 여는 괄호: stack에 추가
+            이렇게 전체를 순회했을 때 stack이 비어있어야 valid parentheses이다.
+        """
+
+        matches = {
+            ")": "(",
+            "}": "{",
+            "]": "["
+        }
+
+        stack = []
+
+        for p in s:
+            # 닫는 괄호: (1) stack이 비어있거나 (2) stack의 top이 pair가 아니라면 False (+ pair라면 stack.pop())
+            if p in matches:
+                if not stack or stack.pop() != matches[p]:
+                    return False
+            # 여는 괄호: stack에 추가
+            else:
+                stack.append(p)
+
+        # stack이 비어있어야 valid parentheses
+        return not stack