🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Sorting
• 설명: 3Sum은 정렬 후 고정 값에 대해 좌우 포인터를 이동시키는 투 포인터 기법으로 중복 제거를 수행합니다. 시간복잡도는 O(n^2)이며, 추가 공간은 상수에 가깝습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 정렬으로 중복을 제거하고 투 포인터로 조합을 찾는 전형적인 3Sum 해법입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming
• 설명: 피보나치 형태로 각 단계의 경우의 수를 이전 상태들로부터 합산하는 DP 기법을 사용합니다. 점화식으로 문제를 해결하고, 배열을 사용해 부분해를 저장하나 최적화 가능성도 이해할 수 있습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 전형적인 DP 풀이로 각 단계 이전 두 단계의 합으로 현재 경우의 수를 구합니다.

개선 제안: 만약 공간을 더 절약하고 싶다면 two-variable로만 해결하는 최적화도 가능합니다.

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Dynamic Programming, Hash Map / Hash Set
• 설명: 해당 코드는 두 배열(프리픽스/서픽스) 개념으로 한 배열을 두 번 순회하며 곱을 누적 계산하는 방식이다. 두 포인터 유사한 진행 형태로 왼쪽/오른쪽 누적 곱을 이용해 결과를 구하는 패턴과 부분 문제의 곱을 곱셈으로 합성하는 아이디어가 적용된다. 또한 최적화된 공간 복잡도 달성을 위한 DP적 누적 결과 저장 형태가 보인다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 공간을 줄이면서 모든 원소의 곱을 구하는 표준 솔루션이며 두 패스 방식이 효과적입니다.

개선 제안: 간단한 구현이지만 변수 명을 더 직관적으로 바꿔 가독성을 높일 수 있습니다.

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search, Hash Map / Hash Set, Greedy, Divide and Conquer, Dynamic Programming, Two Pointers, Sliding Window, Fast & Slow Pointers, BFS, DFS, Backtracking, Union Find, Trie, Bit Manipulation, Heap / Priority Queue, Monotonic Stack
• 설명: 주어진 정렬 기반 비교로 애너그램 여부를 판단하는데, 문자열을 문자 배열로 변환 후 정렬하고 비교한다. 정렬이 핵심 연산이며, 시간 복잡도는 O(n log n)이고 추가 공간은 O(n)이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 문자열 길이가 커도 비교적 단순하게 구현된 해법입니다.

개선 제안: 추가 최적화를 원하면 문자 빈도 카운트를 이용한 O(n) 풀이도 고려해볼 수 있습니다.

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Sorting
• 설명: 주어진 풀이에서 두 문자열의 애니그램 여부를 판단하기 위해 문자를 배열로 만들고 정렬한 뒤 비교합니다. 정렬은 n log n 시간, 추가 공간은 배열 복제에 의해 O(n)로 필요하므로 패턴은 해시 맵/세트보단 정렬 기반 접근에 해당합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 현재 코드가 잘못된 문제 설명과 함께 같은 애너그램 코드를 반복하고 있습니다. BST 검사 구현이 필요합니다.

개선 제안: BST 검사를 올바르게 구현하고, 중복 제거와 경계 조건을 신경 써서 작성해 보세요.