제 생각에 dfs 함수에 적절한 cache만 추가해도 시간복잡도가 엄청나게 좋아질것 같네요 ( O(N) )!

오 이제 적절한 시간복잡도네요!
정답이 피보나치 수열인것까지 아신다면 공간복잡도도 훨씬 줄이실수 있으실것 같아요!
고생하셨습니다.

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Brute Force, Hash Map / Hash Set
• 설명: 세 가지 수의 모든 조합을 나열하고 합이 0인 경우를 걸러내는 방식으로, 문제의 해를 모두 탐색하는 brute-force 패턴에 더해 중복 제거를 위해 Hash Set을 활용합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 전체 가능한 3중 루프를 통해 경우를 모두 나열한 뒤 합이 0인 경우를 Set에 저장하므로 비효율적이다. 중복 제거는 LinkedHashSet으로 수행되나 시간은 급격히 증가한다.

개선 제안: 고려해볼 만한 대안: 투 포인터를 이용한 정렬 후 O(n^2) 알고리즘으로 구현하여 시간 복잡도를 크게 낮출 수 있다.

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming, Hash Map / Hash Set
• 설명: 코드가 재귀로 피보나치 형태의 중복 부분 문제를 해결하며, memoization으로 결과를 저장해 다이나믹 프로그래밍 패턴을 사용합니다. 해시맵을 이용해 이미 계산한 값을 caching합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 메모화를 통해 중복 계산을 제거했지만 재귀 호출로 깊이가 커지면 스택오버플로가 발생할 수 있다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Greedy, Division
• 설명: 배열 원소의 곱을 각 위치에서 나누어 구하는 방식은 분할 없이 전체 곱을 한 번 계산한 뒤 각 원소로 나누는 아이디어로, 탐색이나 최적화보다는 값의 조합 규칙에 의존하는 패턴입니다. 또한 0 처리 로직이 조건 분기로 구성되어 있어 간접적으로 Greedy 성격의 선택적 판단이 포함됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 0의 개수에 따른 분기 처리로 0이 다수 있을 때도 올바르게 동작한다.

개선 제안: 0 제거 없이 좌우 누적 곱을 두 배열로 구해도 동일한 시간복잡도를 가지나, 출력 공간은 동일하게 유지된다.

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set
• 설명: 두 문자열의 문자 빈도수를 해시 맵으로 비교하는 방식으로 아나그램 여부를 판단한다. 각 문자 등장 횟수를 맵에 누적하고 최종적으로 두 맵의 동일성으로 결과를 도출한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 두 맵을 비교하는 단순 구현으로 직관적이지만, 배열 차원으로 최적화 가능하다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search, Divide and Conquer
• 설명: BST 유효성 검사를 재귀적으로 수행하며, 각 노드에 대해 허용 범위를 좁혀가며(left<값<right) 올바른 이진 탐색 트리인지 확인한다. 분할하여 문제를 부분 문제로 해결하는 방식으로 구현된 패턴이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 전형적인 최소-와 최대 범위 검사를 통해 문제를 해결한다. 음수/양수 경계도 안전하게 처리한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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