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[suwi] Week 05 #866
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[suwi] Week 05 #866
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,21 @@ | ||
""" | ||
TC : O(N) | ||
for문 한 번 => O(N) | ||
|
||
SC : O(1) | ||
변수 3개 선언 이외에 추가적으로 사용하는 메모리 없으므로 | ||
""" | ||
|
||
class Solution: | ||
def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int: | ||
max_profit = 0 | ||
buy = prices[0] | ||
sell = prices[0] | ||
for price in prices: | ||
if price < buy: | ||
buy = price | ||
sell = price | ||
if price > sell: | ||
sell = price | ||
max_profit = max(max_profit, sell - buy) | ||
return max_profit |
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,34 @@ | ||
""" | ||
anagram은 sort하면 동일하다는 성질을 이용해서 | ||
sorted str을 key로 문자열 str배열을 value로 가지는 딕셔너리를 만든다 | ||
ans은 컴프리헨션을 이용해 딕셔너리의 value를 배열에 넣어 만든다 | ||
|
||
TC : O(WlogW * N) | ||
strs의 평균문자열길이 W, strs의 개수를 N이라고 할 떄 | ||
sort의 시간복잡도 => WlogW | ||
for문 => N | ||
|
||
SC : O(W * N) | ||
anagrams가 차지하는 공간은 문자열의 길이와 개수에 비례한다 | ||
|
||
|
||
- defaultdict 만들 때 인자로 빈배열([])이 아닌 타입(list)을 넣어줘야한다 | ||
|
||
- 알고달레의 다른풀이로 문자열에 나오는 알파벳 빈도 수(count = [0] * 26)로 anagram을 판별하는 법도 있다 | ||
딕셔너리의 key는 불변해야 하기 때문에 count를 튜플로 바꾸는 것 주의 | ||
|
||
""" | ||
|
||
from collections import defaultdict | ||
|
||
class Solution: | ||
def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]: | ||
anagrams = defaultdict(list) | ||
for s in strs: | ||
sorted_s = "".join(sorted(s)) | ||
if sorted_s in anagrams: | ||
anagrams[sorted_s].append(s) | ||
else: | ||
anagrams[sorted_s] = [s] | ||
ans = [value for value in anagrams.values()] | ||
return ans |
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,65 @@ | ||
""" | ||
풀이 : 딕셔너리를 통해 트리구현 | ||
- 생성자 함수는 맨 처음 노드를 만드는 역할, search("")를 위해 "ending":True로 초기화 | ||
- insert함수를 수행하면 노드는 다음 문자에 대해서도 각각 노드를 가지고 있음 | ||
ex) insert("a"); insert("b") | ||
{ | ||
"ending":True, | ||
"a" :{"ending":True}, | ||
"b" :{"ending":True} | ||
} | ||
- insert(): word의 순서대로 다음 문자의 노드(존재하지 않으면 {"ending":False}로 초기화)로 이동함 | ||
for문 끝난 후 마지막 문자에서는 해당 노드로 끝나는 단어가 있다는 의미로 "ending":True로 수정 | ||
|
||
- search(): word 다음 문자의 노드로 이동하면서 존재하지 않으면 return False | ||
문자의 끝에 도달하면 끝나는 단어가 있는지 node["ending"] return | ||
|
||
- startsWith(): prefix 다음 문자의 노드로 이동하면서 존재하지 않으면 return False | ||
문자의 끝에 도달하면 return True | ||
|
||
TC : O(N) | ||
단어의 길이(N)에 비례한다 | ||
SC : O(N) | ||
insert할 단어의 길이(N)에 비례해서 노드가 생성된다 | ||
|
||
- 딕셔너리가 아닌 class로 풀이할 수도 있다 | ||
""" | ||
|
||
class Trie: | ||
|
||
def __init__(self): | ||
self.root = {"ending":True} | ||
There was a problem hiding this comment. Choose a reason for hiding this commentThe reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more. "ending"같은 문자열을 고정적으로 사용한다면 클래스 변수로 선언하여 상수로 사용하는 편이 좋을 것 같습니다 |
||
|
||
def insert(self, word: str) -> None: | ||
node = self.root | ||
for char in word: | ||
if char not in node: | ||
node[char] = {"ending": False} | ||
node = node[char] | ||
node["ending"] = True | ||
|
||
def search(self, word: str) -> bool: | ||
node = self.root | ||
for char in word: | ||
if char in node: | ||
node = node[char] | ||
else: | ||
return False | ||
return node["ending"] | ||
|
||
|
||
def startsWith(self, prefix: str) -> bool: | ||
node = self.root | ||
for char in prefix: | ||
if char in node: | ||
node = node[char] | ||
else: | ||
return False | ||
return True | ||
|
||
|
||
# Your Trie object will be instantiated and called as such: | ||
# obj = Trie() | ||
# obj.insert(word) | ||
# param_2 = obj.search(word) | ||
# param_3 = obj.startsWith(prefix) |
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,37 @@ | ||
""" | ||
풀이 : | ||
dp 배열은 s에서 길이n까지의 문자열이 word를 통해 만들어질 수 있는지 여부를 저장 | ||
dp[0]은 빈 문자열이므로 True 나머지는 False로 초기화 (총 길이가 len(s) + 1) | ||
wordDict를 순회하면서 | ||
길이 n까지의 문자열이 word로 끝나는지 | ||
n - len(word) 길이가 word로 만들어질 수 있는지 (dp[n - len(word)]) | ||
|
||
두 조건 만족하면 dp[n]=True | ||
dp의 마지막 성분을 return | ||
|
||
|
||
word의 갯수 W, 문자열 s의 길이 S | ||
|
||
TC : O(S^2 * W) | ||
각각에 대해 for문 -> S * W | ||
s에서 word와 비교할 부분문자열 만들 때 -> S | ||
|
||
SC : O(S) | ||
len(s)만큼 배열 dp를 할당 | ||
|
||
유의사항 | ||
- dp의 첫번째 요소 | ||
- if dp[n]일 때 break를 통해 최적화할 것 | ||
- TC구할 때 부분문자열 구하는 복잡도 고려 | ||
""" | ||
|
||
class Solution: | ||
def wordBreak(self, s: str, wordDict: List[str]) -> bool: | ||
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||
dp = [True] + [False] * len(s) | ||
for n in range(1, len(s) + 1): | ||
for word in wordDict: | ||
if s[n - len(word):n] == word and dp[n - len(word)]: | ||
dp[n] = True | ||
if dp[n]: | ||
break | ||
return dp[-1] |
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defaultdict를 안쓰고 dict의 내장 메서드를 쓰는 방법도 있어 공유드립니다