🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Hash Map / Hash Set, Dynamic Programming
• 설명: 정렬 후 i를 고정하고 나머지에서 Two Sum을 해법으로 사용하며, j를 증가시키며 방문 값들을 Hash Set으로 관리한다. 부분적으로 중복 제거를 위한 조건도 포함되어 있어, 두 포인터 대신 해시셋 기반의 탐색으로 구현되는 패턴이 보인다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 정렬 후 두 중첩 루프와 해시 집합으로 중복을 제거하는 방식이다. 최악의 경우 모든 쌍을 확인하므로 시간복잡도는 O(n^2)이고 추가 공간은 해시집합으로 O(n)이다.

개선 제안: 고려해볼 만한 대안: 기준값 고정 시 투포인터를 사용하면 해시세트 없이도 O(n^2) 시간과 O(1) 추가 공간으로 구현 가능하다.

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming, Greedy
• 설명: 피보나치 유사식 dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]로 계단 수를 구하는 대표적인 DP 문제이며, 공간을 1차원 배열 없이 두 변수로 최적화하는 기법은 DP 패턴에 해당합니다. 그 외 특정 탐색이나 정렬 요소는 사용되지 않습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 두 변수만으로 이차식 점화식을 순회하며 필요한 값을 얻는다. 배열 전체를 사용하지 않아 공간을 절약한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Sliding Window, Hash Map / Hash Set, Dynamic Programming, Greedy, Divide and Conquer, Bit Manipulation, Trie, Union Find, Heap / Priority Queue, BFS, DFS, Backtracking, Monotonic Stack, Binary Search
• 설명: 주요 아이디어는 왼쪽 곱과 오른쪽 곱을 누적해 결과를 구하는 방식으로, 추가 저장공간 없이 부분구간 누적 곱을 이용하는 기법이다. 두 번의 순회를 통해 각 위치의 좌우 누적 곱을 합성해 최종 결과를 얻는다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 좌우 누적곱을 한 번의 순회로 계산해 각 원소에 대해 자신을 제외한 곱을 얻는다. 추가 배열 없이 결과를 구성한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Bit Manipulation, Dynamic Programming, Two Pointers, Sliding Window, Fast & Slow Pointers, BFS, DFS, Backtracking, Divide and Conquer, Union Find, Trie, Monotonic Stack, Heap / Priority Queue, Greedy, Binary Search, Dynamic Programming, Bit Manipulation
• 설명: 주어진 코드는 각 문자열의 알파벳 등장 횟수를 비교하기 위해 고정 배열로 카운트를 세고, 최종적으로 배열 비교로 동일성을 판단한다. 이는 해시 맵 없이도 빈도 수를 비교하는 전형적 패턴으로, 문자 빈도 기반 비교에 해당한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 두 문자열의 문자 빈도를 비교하는 전형적인 해시 기반 방법이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Sorting
• 설명: 두 문자열의 문자 빈도 비교로 동형 여부를 판단하는 방식은 해시 맵(또는 Counter)을 사용한 패턴에 해당한다. 또한 정렬 비교 방식은 기본적으로 정렬 알고리즘을 활용하는 일반적인 패턴으로 볼 수 있다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 두 문자열의 문자 빈도를 비교하는 전형적인 해시 기반 방법이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search, Depth-First Search, Divide and Conquer, Hash Map / Hash Set
• 설명: 트리를 중위 순회 비슷한 방식으로 각 노드의 허용 범위를 재귀적으로 확인하고, 분할된 하위 트리에서 독립적으로 조건을 검사한다. 재귀를 통해 좌우 자식을 각각 다룬다는 점에서 DFS 및 분할된 문제 해결 패턴이 함께 작용한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 각 노드를 한 번씩 방문하고 경계값을 업데이트한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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안녕하세요. 이번 주 리뷰를 맡게된 손주선이라고 합니다.
저는 memoization 방식으로 해결했는데,
이렇게 푸는 방식이 있었네요. 이러한 생각을 어떠한 흐름으로 가지게 되셨던 것이지 궁금합니다.