[freemjstudio] WEEK 1 Solutions

[freemjstudio]

답안 제출 문제

• Contains Duplicate Contains Duplicate #217
• Two Sum Two Sum #219
• Top K Frequent Elements Top K Frequent Elements #237

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]

📊 freemjstudio 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
contains-duplicate	Easy	⚠️ 유형 불일치
top-k-frequent-elements	Medium	✅ 의도한 유형
two-sum	Easy	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 0 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 67% (3문제 중 2문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	□□□□□□□	0 / 10 ← 아직 시작 안 함
Binary	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함
Dynamic Programming	□□□□□□□	0 / 11 ← 아직 시작 안 함
Graph	□□□□□□□	0 / 8 ← 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
Heap	□□□□□□□	0 / 3 ← 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	761	101	862	$0.000078
2	1,042	142	1,184	$0.000109
합계	1,803	243	2,046	$0.000187

[alphaorderly]

Top K Frequent element의 경우 maxheap을 쓰는것이 깔끔한 코드에 좀 더 낫지 않을까 싶네요
나머지는 엄청 깔끔하게 잘 해결하신것 같습니다.

[DaleSeo]

@freemjstudio 님, 린트 오류 조치 후 PR 병합 부탁드리겠습니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set
• 설명: 주어진 코드는 배열의 중복 여부를 검사하기 위해 집합으로 중복 제거 후 길이를 비교합니다. 해시 기반 집합으로 중복 여부를 판단하는 일반적인 패턴입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Solution.containsDuplicate — Time: O(n) / Space: O(n)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 리스트를 한 번 순회해 모든 원소의 중복 여부를 판별하므로 시간 복잡도는 선형이고, 중복 여부를 저장하기 위한 추가 공간이 필요합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: Solution — Time: O(n) / Space: O(n)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 입력 크기에 비례한 추가 해시셋을 사용합니다. 모든 원소를 한 번씩 확인합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Heap / Priority Queue, Greedy
• 설명: 해당 코드는 각 원소의 빈도수를 해시 맵으로 집계하고, 최소 힙을 이용해 상위 k개를 선별합니다. 빈도 기반의 선택은 그리디 접근으로 k개를 유지하며 결과를 구성합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n log k)
Space	O(n + k)

피드백: 빈도 계산은 O(n). 고정 크기 힙을 사용해 상위 k개를 유지하므로 전체 시간은 O(n log k)이고 공간은 O(n) 또는 O(k)로 요약될 수 있습니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Two Pointers
• 설명: 해당 코드는 한 번 순회하면서 해시맵에 이전 수들의 값을 저장하고 목표 값과의 차이를 확인한다. 이를 통해 두 수의 합이 목표와 같은지를 빠르게 판별하므로 해시 맵 패턴과 함께 문제의 성격상 투 포인터 없이도 해결되지만, 실제로 간단한 해시 맵 기반의 탐색 패턴으로 분류된다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 목표 합을 이루는 보완 값을 맵에 저장하고, 현재 숫자를 읽으면서 보완 값을 검사합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!