[SAM] Week 3 solutions. #70
Conversation
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| # Time complexity : O(n*m) | |||
| # Space complexity : Space complexity: O(h) h is the height of the call stack during the recursive traversal. | |||
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흠... 모든 재귀 알고리즘에 해당하는 말이긴 한데, 이걸 가지고 공간 복잡도 "분석"을 했다라고 말할 수 있는지 의문이 들어요. 분석이 아니라 그냥 일반적인 사실을 말씀하신 느낌입니다.
시간 복잡도처럼 입력으로 들어온 두 개의 트리에 들어 있는 노드의 개수로 수식을 만들어야 하지 않을까요? 그리고 좀 더 구체적으로 이 둘 중에서 어떤 트리의 높이에 비례하는지, 아니면 둘 다 영향을 주는지에 대해서 분석을 해주는 것이 더 좋을 것 같습니다.
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설명 더 구체적으로 반영해서 다시 푸시하겠습니다! 피드백 감사드립니다. 다시 보니 너무 빈약했네요ㅜㅜ
climbing-stairs/samthekorean.py
Outdated
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| # Time complexity : O(n) | |||
| # Space complexity : O(n) | |||
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Space Complexity가
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오타인 것 같습니다. 이따 다시 푸시하겠습니다!
SamTheKorean
force-pushed
the
solution3
branch
2 times, most recently
from
b095aa1 to
9e15b25
Compare
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| # Time complexity: O(n*m) | |||
| # Space complexity: O(h) where h is the depth of the root tree. This is due to the recursive calls, which generate the call stack during traversal. In the worst case of a skewed tree, the space complexity can reach O(n). | |||
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subRoot는 공간 복잡도에 전혀 영향을 안 준다는 분석인 것 같은데, 제가 맞게 이해하고 있는 걸까요?
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네 제가 적은 건 이해하신게 맞습니다. 이 문제에서 공간분석이 애매하다고 느껴서 알고달래에 분석해주신 것 보니 이제 왜 틀렸는지 이해가 갑니다. 다시 수정해서 올리겠습니다!
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| # Time complexity: O(n*m) | |||
| # Space complexity: O(r + s) isSubtree() method is internally calling isSameTree() so the total depth of the stack is sum of isSubtree() call stacks and isSameTree()'s call stacks. | |||
No description provided.