[okyungjin] WEEK 12 Solutions

[okyungjin]

답안 제출 문제

• Same Tree #228
• Non Overlapping Intervals #279

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• 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]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

non-overlapping-intervals/okyungjin.py

"""
https://leetcode.com/problems/non-overlapping-intervals/

Time: O(N)
Space: O(1)
"""
class Solution:
    def eraseOverlapIntervals(self, intervals: List[List[int]]) -> int:
        # 1. end 오름차순 intervals 정렬
        intervals.sort(key=lambda x: x[1])

        # remove count
        count = 0        
        last_end = float('-inf')

        for start, end in intervals:
            if start >= last_end: # 구간 안 겹침
                last_end = end
            else: # 구간 겹침
                count += 1
            
        return count

• 패턴: Greedy, Two Pointers
• 설명: 최소 제거 수를 구하기 위해 종료시간 기준으로 오름차순 정렬하고, 현재 구간의 시작과 이전 종료를 비교하여 겹침 여부를 판단하는 방식으로 최적해를 찾으므로 Greedy 패턴에 속하며 투 포인터처럼 앞쪽 포인터(last_end)와 현재 포인터를 사용해 유효 구간을 검사합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n log n)
Space	O(1)

피드백: 끝점을 기준으로 정렬한 뒤, 현재 구간의 시작이 last_end 이상이면 겹치지 않는 구간으로 간주하고, 그렇지 않으면 제거 카운트를 증가시키는 방식이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

📊 okyungjin 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
non-overlapping-intervals	Medium	✅ 의도한 유형
same-tree	Easy	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 31 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (2문제 중 2문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	■■■■■□□	7 / 10 (Medium 4, Easy 3)
String	■■■■□□□	6 / 10 (Medium 3, Easy 3)
Dynamic Programming	■■■■□□□	6 / 11 (Easy 1, Medium 5)
Linked List	■■■■□□□	3 / 6 (Easy 2, Medium 1)
Binary	■■■□□□□	2 / 5 (Easy 2)
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Matrix	■■□□□□□	1 / 4 (Medium 1)
Tree	■■□□□□□	3 / 14 (Medium 2, Easy 1)
Interval	■□□□□□□	1 / 5 (Medium 1)
Graph	■□□□□□□	1 / 8 (Medium 1)

---

🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	774	93	867	$0.000076
2	777	79	856	$0.000070
합계	1,551	172	1,723	$0.000146

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

same-tree/okyungjin.py

"""
https://leetcode.com/problems/same-tree/description/

N: min(p노드수, q노드수)
Time: O(N)
Space: O(N)
"""

# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
#         self.val = val
#         self.left = left
#         self.right = right
class Solution:
    def isSameTree(self, p: Optional[TreeNode], q: Optional[TreeNode]) -> bool:
        queue = deque([(p, q)])

        while queue:
            node_p, node_q = queue.popleft()

            if not node_p and not node_q:
                continue

            elif node_p and node_q:
                if node_p.val == node_q.val: 
                    queue.append((node_p.left, node_q.left))
                    queue.append((node_p.right, node_q.right))
                else:
                    return False
            
            else:
                return False

        return True

• 패턴: Breadth-First Search, Hash Map / Hash Set
• 설명: 두 트리의 같은 위치 노드를 한 쌍으로 큐에 담아 레벨 단위로 비교하는 BFS 방식으로 모든 노드를 순회합니다. 각 노드의 값과 존재 여부를 비교해 동일하면 자식 노드를 큐에 추가합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 큐에 노드를 쌍으로 담아 동시 탐색하며 각 위치의 값과 구조를 검사한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

non-overlapping-intervals/okyungjin.py

"""
https://leetcode.com/problems/non-overlapping-intervals/

Time: O(N log N), intervals 정렬
Space: O(1)
"""
class Solution:
    def eraseOverlapIntervals(self, intervals: List[List[int]]) -> int:
        # end 오름차순 intervals 정렬
        intervals.sort(key=lambda x: x[1])

        # remove count
        count = 0        
        last_end = float('-inf')

        for start, end in intervals:
            if start >= last_end: # 구간 안 겹침
                last_end = end
            else: # 구간 겹침
                count += 1
            
        return count

• 패턴: Greedy, Two Pointers
• 설명: 끝 점 오름차순 정렬 후 현재 구간과 비교하여 겹치면 제거(카운트)하는 방식으로 최적 해를 찾으므로 그리디 패턴이며, 포인터를 이용한 탐색 흐름도 존재합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n log n)
Space	O(1)

피드백: 종료점으로 정렬한 뒤 현재 구간과의 겹침 여부를 판단하고 겹치면 제거 카운트를 증가시킨다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[parkhojeong]

수고 많으셨습니다!