[KwonNayeon] Week 1

contains-duplicate/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,39 @@
+"""
+Title: 217. Contains Duplicate  
+Link: https://leetcode.com/problems/contains-duplicate/  
+
+Summary:
+    - 주어진 배열 `nums`에서 어떤 값이 한 번 이상 등장하면 True를 반환하고, 배열의 모든 값이 유일한 경우에는 False를 반환함
+    - Input: `nums = [1,2,3,1]`
+    - Output: `True`
+
+Conditions:
+    - 중복이 있으면: 배열에서 적어도 하나의 값이 두 번 이상 등장하면 `True` 반환
+    - 중복이 없으면: 배열의 모든 값이 유일하면 `False` 반환
+"""
+
+"""
+First Try
+Time Complexity:
+    - O(n) * O(n) = O(n^2): `for` 루프에서 `nums.count(i)`를 호출할 때마다 리스트를 순회하므로, 전체 시간 복잡도는 `O(n^2)`
+"""
+class Solution:
+    def containsDuplicate(self, nums: List[int]) -> bool:
+        for i in nums:
+            if nums.count(i) > 1:
+                return True
+        return False
+
+"""
+Second Try (set를 활용하여 이미 본 요소를 효율적으로 추적하는 방법)
+Time Complexity:
+    - O(n): `for` 루프에서 각 숫자에 대해 `in` 연산과 `add` 연산이 상수 시간 O(1)으로 처리되므로, 전체 시간 복잡도는 O(n)
+"""
+class Solution:
+    def containsDuplicate(self, nums: List[int]) -> bool:
+        seen = set()
+        for i in nums:
+            if i in seen:
+                return True
+            seen.add(i)
+        return False

house-robber/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+"""
+Title: 198. House Robber
+
+Constraints:
+    - 1 <= nums.length <= 100
+    - 0 <= nums[i] <= 400
+
+Time Complexity:
+    - O(n)
+Space Complexity:
+    - O(n)
+"""
+
+class Solution:
+    def rob(self, nums: List[int]) -> int:
+
+        if len(nums) == 1:
+            return nums[0]
+        elif len(nums) == 2:
+            return max(nums[0], nums[1])
+
+        dp = [0]*len(nums)
+        dp[0] = nums[0]
+        dp[1] = max(nums[0], nums[1])
+
+        for i in range(2, len(nums)):
+            dp[i] = max(dp[i-1], nums[i] + dp[i-2])
+        return dp[-1]

longest-consecutive-sequence/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,38 @@
+"""
+Title: 128. Longest Consecutive Sequence
+Link: https://leetcode.com/problems/longest-consecutive-sequence/
+
+Question:
+    - Given an unsorted array of integers nums, return the length of the longest consecutive elements sequence.
+    - You must write an algorithm that runs in O(n) time.
+
+Constraints:
+    - 0 <= nums.length <= 10^5
+    - -10^9 <= nums[i] <= 10^9
+
+Time Complexity:
+    - O(n log n)
+Space Complexity:
+    - O(n)
+
+Notes:
+    - sorted(nums)를 사용하면 TC가 O(n log n)이 되어 문제의 조건을 충족하지 못하지만, 이 방법이 제가 생각해서 풀 수 있는 최선이라 일단 이대로 제출합니다! 다른 분들 답안 참고하여 다시 풀어보겠습니다 :)
+"""
+
+class Solution:
+    def longestConsecutive(self, nums: List[int]) -> int:
+        nums = sorted(nums)
+        max_length = 0
+        current_length = 1
+
+        for i in range(1, len(nums)):
+            if nums[i] == nums[i-1] + 1:
+                current_length += 1
+            elif nums[i] == nums[i-1]:
+                continue
+            else:
+                max_length = max(max_length, current_length)
+                current_length = 1
+
+        max_length = max(max_length, current_length)
+        return max_length

top-k-frequent-elements/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,60 @@
+"""
+Title: 237. Top K Frequent Elements
+Link: https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/
+
+Question:
+    - Given an integer array `nums` and an integer `k`, return the `k` most frequent elements.
+    - You may return the answer in any order.
+
+Constraints:
+    - 1 <= nums.length <= 10^5
+    - -10^4 <= nums[i] <= 10^4
+    - k is in the range [1, the number of unique elements in the array].
+    - The answer is guaranteed to be unique.
+
+Time Complexity:
+    - O(n log n)
+Space Complexity:
+    - O(n)
+"""
+
+# Original Solution
+class Solution:
+    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+        frequency = {}
+        result = []
+
+        for num in nums:
+            if num in frequency:
+                frequency[num] += 1
+            else:
+                frequency[num] = 1
+
+        sorted_frequency = sorted(frequency.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
+
+        for i in range(k):
+            result.append(sorted_frequency[i][0])
+
+        return result
+
+# Improved Solution using Heap
+# Time Complexity: O(n log k)
+class Solution:
+    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+        frequency = {}
+        result = []
+        heap = []
+
+        for num in nums:
+            if num in frequency:
+                frequency[num] += 1
+            else:
+                frequency[num] = 1
+
+        for num, freq in frequency.items():
+            heapq.heappush(heap, (-freq, num))
+
+        for i in range(k):
+            result.append(heapq.heappop(heap)[1])
+
+        return result

valid-anagram/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1 @@
+

valid-palindrome/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,26 @@
+"""
+Title: 215. Valid Palindrome  
+Link: https://leetcode.com/problems/valid-palindrome/  
+
+Summary:
+    - Palindrome이라면 True, 아니라면 False를 반환하는 문제.
+    - Palindrome이란, 앞으로 읽어도 뒤에서부터 읽어도 동일한 단어를 뜻함.
+    - 추가 조건: 대소문자를 구분하지 않으며, 알파벳과 숫자 이외의 문자는 제거해야 함.
+    - e.g. racecar
+
+Conditions:
+    - 입력 문자열이 Palindrome인 경우: `True` 반환
+    - Palindrome이 아닌 경우: `False` 반환
+
+Time Complexity:
+    - O(n)
+Space Complexity:
+    - O(n)
+"""
+class Solution:
+    def isPalindrome(self, s: str) -> bool:
+        s = re.sub(r'[^a-zA-z0-9]', '', s).lower()
+        if s == s[::-1]:
+            return True
+        return False
+