[yuseok89] WEEK02 solutions

[yuseok89]

답안 제출 문제

• Valid Anagram #218
• Climbing Stairs #230
• Product of Array Except Self #239
• 3Sum #241
• Validate Binary Search Tree #251

작성자 체크 리스트

• Projects의 오른쪽 버튼(▼)을 눌러 확장한 뒤, Week를 현재 주차로 설정해주세요.
• 문제를 모두 푸시면 프로젝트에서 Status를 In Review로 설정해주세요.
• 코드 검토자 1분 이상으로부터 승인을 받으셨다면 PR을 병합해주세요.

검토자 체크 리스트

Important

본인 답안 제출 뿐만 아니라 다른 분 PR 하나 이상을 반드시 검토를 해주셔야 합니다!

• 바로 이전에 올라온 PR에 본인을 코드 리뷰어로 추가해주세요.
• 본인이 검토해야하는 PR의 답안 코드에 피드백을 주세요.
• 토요일 전까지 PR을 병합할 수 있도록 승인해주세요.

[dalestudy]

📊 yuseok89 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
3sum	Medium	✅ 의도한 유형
climbing-stairs	Easy	✅ 의도한 유형
product-of-array-except-self	Medium	✅ 의도한 유형
valid-anagram	Easy	✅ 의도한 유형
validate-binary-search-tree	Medium	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 5 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (5문제 중 5문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Array	■□□□□□□	2 / 10 (Easy 2)
Graph	■□□□□□□	1 / 8 (Medium 1)
Dynamic Programming	■□□□□□□	1 / 11 (Medium 1)
Binary	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함
Interval	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함
Linked List	□□□□□□□	0 / 6 ← 아직 시작 안 함
Matrix	□□□□□□□	0 / 4 ← 아직 시작 안 함
String	□□□□□□□	0 / 10 ← 아직 시작 안 함
Tree	□□□□□□□	0 / 14 ← 아직 시작 안 함

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🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	272	45	317	$0.000032
2	568	95	663	$0.000066
3	1,831	231	2,062	$0.000184
4	1,830	212	2,042	$0.000176
5	1,831	235	2,066	$0.000186
6	1,830	231	2,061	$0.000184
7	1,831	185	2,016	$0.000166
합계	9,993	1,234	11,227	$0.000993

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Hash Map / Hash Set, Greedy, Dynamic Programming
• 설명: 해당 코드는 중복 처리와 쿼리용 해시 맵( Counter ) 사용으로 조건을 빠르게 확인하고, 정렬된 고유 값 배열에서 두 포인터처럼 순회 흐름을 만들어 삼중합을 찾는 구조를 보이며, 해시 맵으로 존재 여부를 확인하는 점이 핵심 패턴이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(N^2)	O(n^2)	✅
Space	O(N)	O(n)	✅

피드백: 중복 조합을 피하기 위한 정렬과 두 포인터 탐색 로직이 들어 있습니다. 해시맵을 쓰지 않더라도 시간 복잡도는 두 포인터 탐색으로 달성됩니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming, Two Pointers
• 설명: 클라이밍 스테어 문제는 피보나치 형태의 DP로 점화식을 이용해 각 단계의 경우의 수를 누적 계산합니다. 변수 간의 관계를 따라가며 상태를 갱신하는 전형적인 동적계획(DP) 패턴이며, 상호 의존적인 두 이전 상태를 이용하는 점에서 Two Pointers로도 간주될 수 있습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(N)	O(n)	✅
Space	O(1)	O(1)	✅

피드백: 상태를 두 변수로만 유지하여 추가 공간 없이 계단 수를 계산합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Dynamic Programming, Hash Map / Hash Set, Divide and Conquer, Greedy
• 설명: 배열 전후 누적 곱을 미리 계산하는 방식으로 각 원소를 제외한 곱을 구하는 풀이로, 부분문제를 이용한 재사용과 누적값 저장이 핵심이다. 두 포인터의 연쇄적 인덱스 접근과 누적 곱 배열 사용으로 최적화된다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(N)	O(n)	✅
Space	O(N)	O(n)	✅

피드백: 두 보조 배열을 사용해 각 원소를 제외한 곱을 얻는 전형적인 방법이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Greedy
• 설명: 두 문자열의 문자를 개수로 비교하기 위해 해시 맵(카운터)을 사용해 빈도수를 비교합니다. 길이 일치 여부로 간단한 선조치를 하고, 최종적으로 두 카운터의 동등성을 확인합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(N)	O(n)	✅
Space	O(1)	O(1)	✅

피드백: Counter를 사용해 두 문자열의 문자 분포를 비교한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search, Depth-First Search, Divide and Conquer
• 설명: BST 유효성 검사에서 각 노드에 대해 허용 범위를 재귀적으로 좁혀가며 왼쪽은 작고 오른쪽은 커야 한다는 규칙을 검사한다. 트리를 깊이 우선으로 탐색하며 각 단계에서 분할된 하위 문제로 재귀 호출한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(N)	O(n)	✅
Space	O(H)	O(h)	✅

피드백: 각 노드에 대해 왼쪽/오른쪽 자식의 범위를 재귀적으로 확인한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.