Merge pull request #806 from KwonNayeon/main

[KwonNayeon] Week 4

coin-change/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,30 @@
+"""
+Constraints:
+1. 1 <= coins.length <= 12
+2. 1 <= coins[i] <= 2^31 - 1
+3. 0 <= amount <= 10^4
+
+Time Complexity: O(N*M) 
+- N은 amount
+- M은 동전의 개수 (coins.length)
+
+Space Complexity: O(N) 
+- N은 amount
+
+To Do:
+- DP 문제 복습하기
+- Bottom-up과 Top-down 방식의 차이점 이해하기
+- 그리디와 DP의 차이점 복습하기
+"""
+
+class Solution:
+    def coinChange(self, coins: List[int], amount: int) -> int:
+        dp = [sys.maxsize // 2] * (amount + 1)
+        dp[0] = 0
+
+        for i in range(1, amount + 1):
+            for coin in coins:
+                if i >= coin:
+                    dp[i] = min(dp[i], dp[i-coin] + 1)
+
+        return dp[amount] if dp[amount] != sys.maxsize // 2 else -1

merge-two-sorted-lists/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+"""
+Constraints:
+ 1. 0 <= list1.length, list2.length <= 50 
+ 2. -100 <= Node.val <= 100
+ 3. list1 and list2 are sorted in non-decreasing order
+
+Time Complexity: n과 m이 각각 list1과 list2의 길이를 나타낼 때, O(n + m)
+ - 각 노드를 한 번씩만 방문하기 때문
+
+Space Complexity: O(1)
+ - 새로운 노드를 만들지 않고 기존 노드들의 연결만 바꾸기 때문
+
+풀이 방법:
+ 1. 더미 노드를 만들어서 결과 리스트의 시작점으로 사용
+ 2. 두 리스트를 앞에서부터 순회하면서 값을 비교
+ 3. 더 작은 값을 가진 노드를 결과 리스트에 연결하고, 해당 리스트의 포인터를 다음으로 이동
+ 4. 한쪽 리스트가 끝나면, 남은 리스트를 그대로 결과 리스트 뒤에 연결
+ 5. 더미 노드의 next를 반환 (실제 정렬된 리스트의 시작점)
+"""
+
+# Definition for singly-linked list.
+# class ListNode:
+#     def __init__(self, val=0, next=None):
+#         self.val = val
+#         self.next = next
+class Solution:
+    def mergeTwoLists(self, list1: Optional[ListNode], list2: Optional[ListNode]) -> Optional[ListNode]:
+        result = ListNode()
+        current = result
+
+        while list1 and list2:
+            if list1.val <= list2.val:
+                current.next = list1
+                list1 = list1.next
+            else:
+                current.next = list2
+                list2 = list2.next
+            current = current.next
+
+        if list1:
+            current.next = list1
+        if list2:
+            current.next = list2
+
+        return result.next

missing-number/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+""" 
+Constraints:
+ 1. n equals the length of array nums
+ 2. n is between 1 and 10^4 inclusive 
+ 3. Each element nums[i] is between 0 and n inclusive
+ 4. All numbers in nums are unique (no duplicates)
+
+Time Complexity: O(nlogn)
+ - 정렬에 nlogn, 순회에 n이 필요하므로 전체적으로 O(nlogn)
+Space Complexity: O(1)
+ - 추가 공간을 사용하지 않고 입력 배열만 사용
+
+풀이 방법:
+ 1. 배열을 정렬하여 0부터 n까지 순서대로 있어야 할 위치에 없는 숫자를 찾음
+ 2. 인덱스와 해당 위치의 값을 비교하여 다르다면 그 인덱스가 missing number
+ 3. 모든 인덱스를 확인했는데도 없다면 n이 missing number
+"""
+
+class Solution:
+    def missingNumber(self, nums: List[int]) -> int:
+        nums.sort()
+
+        for i in range(len(nums)):
+            if nums[i] != i:
+                return i
+
+        return len(nums)
+

word-search/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,51 @@
+"""
+Constraints:
+ 1. m equals board length (number of rows)
+ 2. n equals board[i] length (number of columns)
+ 3. m and n are between 1 and 6 inclusive
+ 4. word length is between 1 and 15 inclusive
+ 5. board and word contain only lowercase and uppercase English letters
+
+Time Complexity: O(N * 3^L)
+ - N은 board의 모든 cell (m * n)
+ - L은 word의 길이
+ - 각 cell에서 시작하여 word의 각 글자마다 세방향으로 탐색 (이미 방문한 방향 제외)
+
+Space Complexity: O(L)
+ - L은 word의 길이로, 재귀 호출 스택의 깊이
+
+To Do:
+ - DFS와 백트래킹 개념 복습하기
+ - 다른 스터디원분들의 답안 참조하여 다른 풀이방법 복습하기
+"""
+
+class Solution:
+    def exist(self, board: List[List[str]], word: str) -> bool:
+        rows, cols = len(board), len(board[0])
+
+        def dfs(i, j, k):
+            if k == len(word):
+                return True
+
+            if (i < 0 or i >= rows or 
+                j < 0 or j >= cols or 
+                board[i][j] != word[k]):
+                return False
+
+            temp = board[i][j]
+            board[i][j] = '#'
+
+            result = (dfs(i+1, j, k+1) or 
+                     dfs(i-1, j, k+1) or 
+                     dfs(i, j+1, k+1) or 
+                     dfs(i, j-1, k+1))
+
+            board[i][j] = temp
+            return result
+
+        for i in range(rows):
+            for j in range(cols):
+                if board[i][j] == word[0]:
+                    if dfs(i, j, 0):
+                        return True
+        return False