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[KwonNayeon] Week 10

Author: KwonNayeon

course-schedule/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,57 @@
+"""
+Constraints:
+- 1 <= numCourses <= 2000
+- 0 <= prerequisites.length <= 5000
+- prerequisites[i].length == 2
+- 0 <= ai, bi < numCourses
+- All the pairs prerequisites[i] are unique.
+
+Time Complexity: O(N + P) 
+- N: numCourses, P: prerequisites의 길이
+
+Space Complexity: O(N + P) 
+- 세트의 메모리 사용량이 N과 비례하고 인접 리스트의 크기가 P
+- 재귀 호출 스택의 깊이는 최악의 경우 O(N)
+
+풀이방법:
+1. prerequisites을 directed graph로 변환
+  - 각 코스별로 선수과목의 리스트를 저장함
+2. DFS를 사용하여 cycle 존재 여부 확인
+  - visited 배열: 이미 확인이 완료된 노드 체크
+  - path 배열: 현재 DFS 경로에서 방문한 노드 체크
+3. cycle이 발견되면 false, 그렇지 않으면 true 반환
+  - 현재 경로에서 이미 방문한 노드를 다시 만나면 cycle 있음
+  - 모든 노드 방문이 가능하면 cycle 없음
+"""
+class Solution:
+   def canFinish(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> bool:
+       graph = [[] for _ in range(numCourses)]
+       for course, prereq in prerequisites:
+           graph[course].append(prereq)
+       
+       visited = [False] * numCourses
+       path = [False] * numCourses
+       
+       def dfs(course):
+           if path[course]:
+               return False
+           if visited[course]:
+               return True
+               
+           path[course] = True
+           
+           for prereq in graph[course]:
+               if not dfs(prereq):
+                   return False
+                   
+           path[course] = False
+           visited[course] = True
+           
+           return True
+       
+       for course in range(numCourses):
+           if not dfs(course):
+               return False
+       
+       return True
+

invert-binary-tree/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,73 @@
+"""
+Constraints:
+- The number of nodes in the tree is in the range [0, 100].
+- -100 <= Node.val <= 100
+
+<Solution 1>
+Time Complexity: O(n)
+- 각 노드를 한 번씩 방문함
+
+Space Complexity: O(w)
+- w는 트리의 최대 너비(width)
+
+풀이방법:
+1. 큐를 사용한 BFS(너비 우선 탐색)
+2. FIFO(First In First Out)로 노드를 처리함
+3. 각 노드를 방문할 때마다:
+   - 왼쪽과 오른쪽 자식 노드의 위치를 교환
+   - 교환된 자식 노드들을 큐에 추가하여 다음 노드를 처리함
+
+<Solution 2>
+Time Complexity: O(n)
+- 각 노드를 한 번씩 방문함
+
+Space Complexity: O(h)
+- h는 트리의 높이, 재귀 호출 스택의 최대 깊이
+
+풀이방법:
+1. DFS(깊이 우선 탐색)와 재귀를 활용
+2. 각 노드에서:
+  - 왼쪽과 오른쪽 자식 노드의 위치를 교환
+  - 재귀적으로 왼쪽, 오른쪽 서브트리에 대해 같은 과정 반복
+3. Base case: root가 None이면 None 반환
+"""
+# 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
+from collections import deque
+
+# Solution 1 (BFS 활용)
+class Solution:
+    def invertTree(self, root: Optional[TreeNode]) -> Optional[TreeNode]:
+        if not root:
+            return None
+
+        queue = deque([root])
+
+        while queue:
+            node = queue.popleft()
+
+            node.left, node.right = node.right, node.left
+
+            if node.left:
+                queue.append(node.left)
+            if node.right:
+                queue.append(node.right)
+
+        return root
+
+# Solution 2 (DFS와 재귀 활용)
+class Solution:
+    def invertTree(self, root: Optional[TreeNode]) -> Optional[TreeNode]:
+        if not root:
+            return None
+
+        root.left, root.right = root.right, root.left
+
+        self.invertTree(root.left)
+        self.invertTree(root.right)
+
+        return root

jump-game/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+"""
+Constraints:
+- 1 <= nums.length <= 10^4
+- 0 <= nums[i] <= 10^5
+
+Time Complexity: O(n)
+- n은 배열의 길이만큼 한 번 순회
+
+Space Complexity: O(1)
+- 추가 공간 사용 없음
+
+풀이방법:  
+1. max_reach 변수로 현재까지 도달 가능한 최대 거리 저장
+2. 배열을 순회하면서:
+  - 현재 위치가 max_reach보다 크면 도달 불가능 
+  - max_reach를 현재 위치에서 점프 가능한 거리와 비교해 업데이트
+  - max_reach가 마지막 인덱스보다 크면 도달 가능
+"""
+class Solution:
+    def canJump(self, nums: List[int]) -> bool:
+        max_reach = nums[0]
+
+        for i in range(len(nums)):
+            if i > max_reach:
+                return False
+
+            max_reach = max(max_reach, i + nums[i])
+
+            if max_reach >= len(nums) - 1:
+                return True
+
+        return True

merge-k-sorted-lists/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+"""
+Constraints:
+- k == lists.length
+- 0 <= k <= 10^4
+- 0 <= lists[i].length <= 500
+- -10^4 <= lists[i][j] <= 10^4
+- lists[i] is sorted in ascending order.
+- The sum of lists[i].length will not exceed 10^4
+
+Time Complexity: O(N log k)
+- N은 모든 노드의 총 개수, k는 연결 리스트의 개수
+- 힙 연산에 log k 시간이 걸리고, 이를 N번 수행함
+
+Space Complexity: O(k)
+- 힙에는 항상 k개의 노드만 저장됨
+
+풀이방법:
+1. 최소 힙을 사용하여 k개의 정렬된 리스트를 효율적으로 병합하는 알고리즘
+2. 각 리스트의 첫 번째 노드를 힙에 넣고 시작함
+3. 힙에서 가장 작은 값을 가진 노드를 꺼내서 결과 리스트에 추가
+4. 꺼낸 노드의 다음 노드를 다시 힙에 넣음
+5. 이 과정을 힙이 빌 때까지 반복함
+
+Note: 이 문제는 풀기 어려워서 풀이를 보고 공부했습니다. 복습 필수
+"""
+# Definition for singly-linked list.
+# class ListNode:
+#     def __init__(self, val=0, next=None):
+#         self.val = val
+#         self.next = next
+class Solution:
+    def mergeKLists(self, lists: List[Optional[ListNode]]) -> Optional[ListNode]:
+        min_heap = []
+        
+        for i, l in enumerate(lists):
+            if l:
+                heapq.heappush(min_heap, (l.val, i, l))
+                
+        head = point = ListNode(0)
+        
+        while min_heap:
+            val, i, node = heapq.heappop(min_heap)
+            point.next = node
+            point = point.next
+            
+            if node.next:
+                heapq.heappush(min_heap, (node.next.val, i, node.next))
+                
+        return head.next

search-in-rotated-sorted-array/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,52 @@
+"""
+Constraints:
+- 1 <= nums.length <= 5000
+- -10^4 <= nums[i] <= 10^4
+- All values of nums are unique.
+- nums is an ascending array that is possibly rotated.
+- -10^4 <= target <= 10^4
+
+Time Complexity: O(log n)
+- Binary Search -> 매 단계마다 탐색 범위가 절반으로 줄어듦
+
+Space Complexity: O(1)
+- 추가 공간을 사용하지 않음
+
+풀이방법:
+1. Binary Search
+   - left와 right 포인터로 탐색 범위 지정
+   - mid가 target인지 먼저 확인
+2. 정렬된 부분 찾기
+   - mid를 기준으로 왼쪽이 정렬되어 있는지 확인
+   - 정렬된 부분에서 target이 존재할 수 있는 범위를 파악
+3. Target 위치 탐색
+   - 왼쪽이 정렬되어 있고 target이 그 범위 안에 있다면 오른쪽 범위를 줄임
+   - 그렇지 않다면 왼쪽 범위를 늘림
+   - 반대의 경우도 동일한 방법 적용
+4. Target을 찾지 못한 경우 -1을 반환함
+"""
+class Solution:
+    def search(self, nums: List[int], target: int) -> int:
+        left = 0
+        right = len(nums) - 1
+
+        while left <= right:
+            mid = (left + right) // 2
+
+            if nums[mid] == target:
+                return mid
+
+            if nums[left] <= nums[mid]:
+                if nums[left] <= target <= nums[mid]:
+                    right = mid - 1
+                else:
+                    left = mid + 1
+
+            else:
+                if nums[mid] < target <= nums[right]:
+                    left = mid + 1
+                else:
+                    right = mid - 1
+
+        return -1
+