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[suwi] Week 05 #866

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Jan 12, 2025
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21 changes: 21 additions & 0 deletions best-time-to-buy-and-sell-stock/sungjinwi.py
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
34 changes: 34 additions & 0 deletions group-anagrams/sungjinwi.py
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]
Comment on lines +26 to +32
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Suggested change
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]
anagrams = {}
for s in strs:
sorted_s = "".join(sorted(s))
anagrams[sorted_s] = anagrams.get(sorted_s, []) + [s]

defaultdict를 안쓰고 dict의 내장 메서드를 쓰는 방법도 있어 공유드립니다

ans = [value for value in anagrams.values()]
return ans
65 changes: 65 additions & 0 deletions implement-trie-prefix-tree/sungjinwi.py
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}
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"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)
37 changes: 37 additions & 0 deletions word-break/sungjinwi.py
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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사실 이 문제는 위의 implement-trie-prefix-tree와 연계되는 문제여서 적용한 풀이법을 고민해보시면 좋을 것 같습니다

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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