[clara-shin] Week 4 Solutions

coin-change/clara-shin.js

@@ -0,0 +1,25 @@
+/**
+ * 시간 복잡도: O(amount * coins.length)
+ * 각 금액에 대해 모든 동전을 고려해야 함
+ */
+
+/**
+ * @param {number[]} coins
+ * @param {number} amount
+ * @return {number}
+ */
+var coinChange = function (coins, amount) {
+  const dp = new Array(amount + 1).fill(Infinity);
+
+  dp[0] = 0; // 금액 0은 동전이 필요 없음
+
+  for (const coin of coins) {
+    for (let i = coin; i <= amount; i++) {
+      // dp[i] : 금액 i를 만들기 위한 최소 동전 개수
+      // dp[i - coin] + 1 : 현재 동전을 한 개 사용하고 나머지 금액(i - coin)을 만드는 최소 동전 개수
+      dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i - coin] + 1);
+    }
+  }
+
+  return dp[amount] === Infinity ? -1 : dp[amount];
+};

find-minimum-in-rotated-sorted-array/clara-shin.js

@@ -0,0 +1,36 @@
+/**
+ * 오름차순으로 정렬된 배열이 1~n번 회전된 상태에서 최소값을 찾는 문제
+ * 문제 핵심:
+ * 1. 배열은 원래 오름차순으로 정렬되어 있었음
+ * 2. 그 배열이 1~n번 회전되었음
+ * 3. 최소값을 O(log n) 시간 복잡도로 찾아야 함
+ *
+ * => 이 문제는 회전된 배열에서 최소값을 찾아야 함
+ * => 최소값은 pivot 포인트(회전이 일어난 지점)에서 발견됨
+ */
+
+/**
+ * @param {number[]} nums - 회전된 정렬 배열
+ * @return {number} - 배열의 최소값
+ */
+var findMin = function (nums) {
+  let left = 0; // 검색범위의 시작 인덱스
+  let right = nums.length - 1; // 검색범위의 끝 인덱스
+
+  // 이진 탐색
+  while (left < right) {
+    const mid = Math.floor((left + right) / 2);
+
+    // 중간 값이 오른쪽 끝 값보다 크면, 최소값은 오른쪽에 있음
+    if (nums[mid] > nums[right]) {
+      left = mid + 1;
+    }
+    // 중간 값이 오른쪽 끝 값보다 작거나 같으면, 최소값은 왼쪽에 있음 (중간 포함)
+    else {
+      right = mid;
+    }
+  }
+
+  // 반복이 끝나면 left와 right는 같은 인덱스을 가리키고, 이 인덱스의 값(피봇포인트) = 최소값의 위치
+  return nums[left];
+};

maximum-depth-of-binary-tree/clara-shin.js

@@ -0,0 +1,31 @@
+/**
+ * 문제 요약: 이진 트리의 루트 노드가 주어질 때, 이 트리의 최대 깊이를 반환해야 한다
+ * 최대 깊이: 루트 노드에서 가장 먼 리프 노드까지의 경로에 있는 노드의 수
+ * 시간 복잡도: O(n) - 모든 노드를 한 번씩 방문
+ * 공간 복잡도: O(h) - h는 트리의 높이(최악의 경우 O(n)) - 재귀 호출 스택 사용
+ */
+
+/**
+ * Definition for a binary tree node.
+ * function TreeNode(val, left, right) {
+ *     this.val = (val===undefined ? 0 : val)
+ *     this.left = (left===undefined ? null : left)
+ *     this.right = (right===undefined ? null : right)
+ * }
+ */
+/**
+ * @param {TreeNode} root
+ * @return {number}
+ */
+var maxDepth = function (root) {
+  // 기저 조건: 노드가 없으면(empty tree) 깊이는 0
+  if (root === null) {
+    return 0;
+  }
+
+  const leftDepth = maxDepth(root.left);
+  const rightDepth = maxDepth(root.right);
+
+  // 현재 노드의 최대 깊이: 왼쪽과 오른쪽 서브트리의 최대 깊이 중 큰 값에 1을 더한 값
+  return Math.max(leftDepth, rightDepth) + 1;
+};

merge-two-sorted-lists/clara-shin.js

@@ -0,0 +1,46 @@
+/**
+ * 문제 정의
+ * 입력: 두 개의 정렬된 연결 리스트의 헤드 노드 list1과 list2
+ * 출력: 두 리스트를 병합한 정렬된 연결 리스트의 헤드 노드
+ * 조건: 두 리스트는 이미 오름차순으로 정렬되어 있음
+ *
+ * 접근 방법
+ * 1. 더미 헤드 노드를 생성하여 결과 리스트의 시작점을 설정
+ * 2. 두 리스트를 순회하며 작은 값을 가진 노드를 결과 리스트에 추가
+ * 3. 한 리스트가 끝나면 다른 리스트의 남은 노드를 결과 리스트에 연결
+ * 4. 더미 헤드의 다음 노드를 반환하여 결과 리스트를 반환
+ * 5. 시간 복잡도: O(n + m) (n: list1의 길이, m: list2의 길이)
+ *    공간 복잡도: O(1) (추가적인 공간 사용 없음)
+ *
+ * 재귀적으로 구현할 수도 있지만, 공간복잡도는 재귀호출 스택 때문에 O(n + m)이 됨
+ * 따라서, 반복적(iterative) 방법을 사용하여 공간복잡도를 O(1)로 유지하는 것이 좋음
+ */
+
+/**
+ * @param {ListNode} list1 - 첫 번째 정렬된 연결 리스트의 헤드
+ * @param {ListNode} list2 - 두 번째 정렬된 연결 리스트의 헤드
+ * @return {ListNode} - 병합된 정렬 리스트의 헤드
+ */
+var mergeTwoLists = function (list1, list2) {
+  let dummy = new ListNode(-1); // 더미 헤드 노드 생성 (결과 리스트의 시작점)
+
+  let current = dummy; // 현재 결과 리스트의 위치를 추적하는 포인터
+
+  while (list1 !== null && list2 !== null) {
+    if (list1.val <= list2.val) {
+      current.next = list1;
+      list1 = list1.next;
+    } else {
+      current.next = list2;
+      list2 = list2.next;
+    }
+    // 결과 리스트의 포인터 이동ㄱㄱ
+    current = current.next;
+  }
+
+  // 남아있는 노드들을 결과 리스트에 연결 (list1이나 list2 중 하나는 이미 null일 테니까)
+  current.next = list1 !== null ? list1 : list2;
+
+  // 더미 헤드 다음 노드가 실제 결과의 시작 노드가 됨
+  return dummy.next;
+};