[bhyun-kim, 김병현] Week 4 solutions #88
Conversation
| - Append the sum to the output list | ||
| - Return the output list | ||
|
|
||
| Time complexity: O(nlogn) |
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빨리 제출하셨으니, 혹시
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확실히 이 문제는 보통 nlog(n)으로 먼저 푸시는 분들이 많군요.
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네,
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그렇군요. 즉석에서 풀려고 하면 쉽지 않을 것 같으니 여러가지 풀이를 연습해야겠습니다.
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Dynamic Programming을 이용해서
group-anagrams/bhyun-kim.py
Outdated
| for s in strs: | ||
| count_s = "".join(sorted(s)) | ||
| if count_s in hash_table: | ||
| idx = hash_table.index(count_s) |
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여기서 인덱스 검색하는 것이 시간 복잡도에 어떤 영향을 줄지 생각해보셨나요?
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내장함수를 사용할 때 특히 반복문에 넣을 때는 �함수 내부의 시간복잡도 분석이 중요할 것 같습니다.
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Array와 Hash Table의 Time Complexity에 대해서 한 번 찾아보게 됬네요. 좀 더 깊이 있게 볼 내용들이 있는 것 같습니다. Hash Table을 쓴다면, (앞에서는 변수명은 hash_table이라 해두고 list를 썻네요.) search time complexity의 평균이
이렇게 반영해서 알고리즘 고쳤더니 리트코드에서 테스트 할 때 확실히 속도도 이전 대비 빨라진 것을 확인했습니다.
Co-authored-by: Dale Seo <5466341+DaleSeo@users.noreply.github.com>
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