[liza0525] WEEK 08 Solutions

clone-graph/liza0525.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+from typing import Optional
+
+# 7기 풀이
+# 시간 복잡도: O(V + E)
+# - 모든 노드의 수와 모든 엣지의 수만큼 탐방하므로 그만큼의 시간이 걸림(V: 노드 수, E: 엣지 수)
+# 공간 복잡도: O(V)
+# - memo에 모든 노드를 복사해서 추가(V: 노드의 갯수)
+class Solution:
+    def cloneGraph(self, node: Optional['Node']) -> Optional['Node']:
+        memo = {}
+
+        def copy_graph(node):
+            if not node:
+                # 더이상 복사할 노드가 없다면 None을 return
+                return None
+
+            if node.val in memo:
+                # node의 값이 memo에 있다면 memo에 있는 값을 return
+                return memo[node.val]
+
+            # Node의 복사를 위해 새 노드 생성 및 node.val 값을 초기값으로 입력
+            res_node = Node(node.val)
+            memo[node.val] = res_node  # memo에 새로만든 객체를 value로 하여 저장(key는 node.val 값으로)
+
+            # neighbors도 복사, 이 때 copy_graph를 재귀로 호출하여 모든 neighbors들을 복사하도록 한다.
+            res_node.neighbors = [
+                copy_graph(neighbor) for neighbor in node.neighbors
+            ]
+
+            # res_node를 return
+            return res_node
+
+        return copy_graph(node)# 다음과 같이 파이썬의 built-in 함수인 deepcopy를 사용하면 바로 문제가 풀리기도 했다.
+
+
+# 정리 목적
+# 다음과 같이 파이썬의 built-in 함수인 deepcopy를 사용하면 바로 문제가 풀리기도 했다.
+# 실제 deepcopy 구현이 memo를 이용하며
+# copier의 deepcopy를 호출하여 재귀와 비슷하게 구현했다는 것을 확인할 수 있었다
+# ref: https://github.com/python/cpython/blob/main/Lib/copy.py
+from copy import deepcopy
+
+
+class Solution:
+    def cloneGraph(self, node: Optional['Node']) -> Optional['Node']:
+        return deepcopy(node)

longest-common-subsequence/liza0525.py

@@ -0,0 +1,26 @@
+# 7기 풀이
+# 시간 복잡도: O(n * m)
+# - text1의 길이 n과 text2의 길이 m만큼 순회하며 계산함
+# 공간 복잡도: O(n * m)
+# - text1의 길이 n과 text2의 길이 m만큼의 2차 배열을 만들어 DP 계산을 하기 때문
+class Solution:
+    def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int:
+        dp = [
+            [0 for _ in range(len(text2) + 1)]
+            for _ in range(len(text1) + 1)
+        ]
+
+        for i in range(1, len(text1) + 1):
+            for j in range(1, len(text2) + 1):
+                if text1[i - 1] == text2[j - 1]:
+                    # text1의 i번째 문자와 text2의 j번째 문자가 같다면
+                    # 이 문자는 공통 subsequence에 포함될 수 있으므로
+                    # 두 문자를 제외한 나머지(dp[i-1][j-1])에 1을 더한 값이 현재의 LCS 길이가 된다
+                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
+                else:
+                    # 같지 않다면 둘 중 하나를 제외했을 때의 LCS 중 더 큰 값을 가져온다
+                    # dp[i][j-1]: text2의 j번째 문자를 제외한 경우
+                    # dp[i-1][j]: text1의 i번째 문자를 제외한 경우
+                    dp[i][j] = max(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j])
+
+        return dp[-1][-1]

longest-repeating-character-replacement/liza0525.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+from collections import defaultdict
+
+
+# 7기 풀이
+# 시간 복잡도: O(n)
+# - right는 매 루프마다 전진하고 left도 최대 n번 전진하므로 합쳐서 O(n)
+# 공간 복잡도: O(1)
+# - s에 있는 문자들의 개수만큼 공간 복잡도가 늘어나겠지만 모두 대문자인 알파벳만이 key로 들어오므로 최대 26개
+class Solution:
+    # 기본 아이디어: 슬라이딩 윈도우를 사용하면서
+    # 윈도우 내에 가장 많이 있는 문자의 개수와 k값을 더한 값이 윈도우를 초과하는지 아닌지를 확인
+    def characterReplacement(self, s: str, k: int) -> int:
+        left = 0  # 윈도우 왼쪽 인덱스 값
+        max_len = 0  # 문제의 답(변경 시 가장 긴 substring 길이)
+        char_dict = defaultdict(int)  # 윈도우 내의 각 문자들 개수를 확인하기 위한 dict
+        max_char_cnt = 0  # 윈도우 내에 가장 많은 문자의 개수 그 자체(dict의 value() 메서드를 매번 호출하지 않게 하기 위함)
+
+        for right in range(len(s)):  # 윈도우 오른쪽 인덱스 값
+            char_dict[s[right]] += 1  # 오른쪽 인덱스에 해당하는 문자(예: A)에 대한 개수를 하나 올림
+            max_char_cnt = max(max_char_cnt, char_dict[s[right]])  # 현재 윈도우에서 가장 많은 문자의 개수를 업데이트
+
+            if max_char_cnt + k >= right - left + 1:
+                # 가장 많은 문자열 사이에 있는 다른 문자들의 개수가 k보다 작으면 변경 가능
+                # -> 윈도우 내에서 가장 긴 repeating substring을 만들 수 있음
+                max_len = max(max_len, right - left + 1)
+            else:
+                # 만들 수 없는 경우에는 기존 left의 문자를 char_dict로부터 하나 줄이고
+                # left를 하나 옮긴다(새로운 윈도우를 만든다는 의미)
+                char_dict[s[left]] -= 1
+                left += 1
+
+        return max_len

palindromic-substrings/liza0525.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+# 7기 풀이
+# 시간 복잡도: O(n ** 2)
+# - for문으로 문자의 중심을 탐색 * while문으로 양쪽으로 뻗어나가며 문자열 탐색
+# 공간 복잡도: O(1)
+# - 변수 몇 개만 사용
+class Solution:
+    # 해당 문제의 기본 아이디어: 중심 확장법을 이용하여 펠린드롬 찾기
+    def countSubstrings(self, s: str) -> int:
+        res = 0
+
+        # 펠린드롬의 길이가 짝수일 수도 홀수일 수도 있기 때문에
+        # 2 * len(s)를 돌고 나눈 수 몫을 이용해서 중심을 먼저 잡는다
+        for idx in range(2 * len(s) - 1):
+            # 펠린드롬 길이가 짝수일 때는 left와 right의 값이 1 차이나지만
+            # 홀수일 때는 left == right 이다. 
+            left = idx // 2
+            right = (idx + 1) // 2
+            delta = 0
+
+            while (
+                0 <= left - delta  # 왼쪽으로 확장했을 때의 index와
+                and right + delta < len(s)  # 오른쪽으로 확장했을 때의 index가 모두 s길이 범위 내에 있어야 함
+            ):
+                if s[left - delta] == s[right + delta]:  # 두 개가 같은 경우에는 펠린드롬
+                    res += 1  # 결과 값을 하나 추가하고
+                    delta += 1  # 확장을 위한 값을 1 올려준다
+                else:
+                    # 확장했을 때의 양 쪽 문자가 다른 경우에는 펠린드롬이 아니므로 break하고
+                    # 다음 루프에서 새로운 중심을 잡은 후 다시 펠린드롬을 찾는다.
+                    break
+
+        return res

reverse-bits/liza0525.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+# 7기 풀이
+# 시간 복잡도: O(1)
+# - 해당 문제는 조건 자체가 32자릿수로 되어 있어 최대 32번까지만 계산
+# 공간 복잡도: O(1)
+# - result, idx와 같은 변수만 사용
+class Solution:
+    def reverseBits(self, n: int) -> int:
+        result = 0
+        idx = 0  # 자릿수 계산을 위한 앵커
+
+        while n > 0:  # n이 0이 되기 전까지 돌린다.
+            remainder = n % 2  # 수를 2로 나눴을 때의 나머지가 해당 자리수에서의 2진수 값 (0 or 1)
+            quotient = n // 2  # 몫은 다음 루프의 피젯수로
+
+            if remainder:
+                # 나머지가 있는 경우에는 해당 2진수 자리수에 값이 있다.
+                # reversed한 값을 계산해야 하기 때문에 32 - idx - 1의 자릿수로 변환
+                # (문제 조건 상 32자릿수가 기준)
+                # 변환한 후 result에 값을 더해준다.
+                result += 2 ** (32 - idx - 1)
+
+            n = quotient
+            idx += 1  # 자릿수를 하나 올린다
+
+        return result

set-matrix-zeroes/liza0525.py

@@ -0,0 +1,33 @@
+# 7기 풀이
+# 시간 복잡도: O(m * n)
+# - matrix 크기 만큼 시간 복잡도가 듦
+# 공간 복잡도: O(m + n)
+# - 가로, 세로에서 각각 대상 인덱스를 저장
+class Solution:
+    def setZeroes(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
+        """
+        Do not return anything, modify matrix in-place instead.
+        """
+        len_i = len(matrix)
+        len_j = len(matrix[0])
+
+        # 0이 발견된 행/열 인덱스를 각각 저장하는 set
+        target_i_set, target_j_set = set(), set()
+
+        for i in range(len_i):
+            for j in range(len_j):
+                if matrix[i][j] != 0:
+                    continue
+
+                # matrix[i][j]가 0인 경우에는 인덱스를 저장한다.
+                target_i_set.add(i)
+                target_j_set.add(j)
+
+
+        for i in range(len_i):
+            for j in range(len_j):
+                if matrix[i][j] == 0:
+                    continue
+                if i in target_i_set or j in target_j_set:
+                    # i, j 인덱스가 set에 있는 경우에는 0으로 변경한다.
+                    matrix[i][j] = 0