@DaleStudy 리뷰해줘

우선, 여러 문제에 대한 깔끔한 솔루션을 제출하셨네요! 전체적으로 가독성도 좋고, 각 문제에 적합한 접근법을 잘 선택하셨습니다. 몇 가지 개선 및 피드백을 드리자면:

1. 시간/공간 복잡도 명시 요청
   각 솔루션에 시간과 공간 복잡도를 명시하시면 리뷰어가 성능 측면을 빠르게 파악하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, containsDuplicate는 TC: O(n), SC: O(n)으로 명확하게 표기하는 것이 좋습니다.

2. containsDuplicate
distinct()와 count()를 이용했는데, 이는 깔끔하고 직관적입니다. 하지만, HashSet을 이용하는 것도 O(n) 시간에 충분히 가능하니 참고하세요.
   예시:

   // TC: O(n), SC: O(n)
   Set<Integer> set = new HashSet<>();
   for (int num : nums) {
       if (!set.add(num)) return true;
   }
   return false;

3. houseRobber
   DP 접근법은 적절합니다. 다만, 마지막 return 부분에서 Math.max(dp[nums.length], dp[nums.length-1])는 필요 없어요. 일반적으로 dp[nums.length]이 가장 큰 값이 될 겁니다.
   또한, for 루프 조건이 i=2부터인데, i=1부터 시작하는 것도 고려해 볼 수 있습니다.

   • 추천: 초기값 세팅 후, for(i=2; i<=nums.length; i++)로 진행하는 것도 직관적입니다.
   • 시간/공간 복잡도:

     // TC: O(n), SC: O(n)

4. longestConsecutive
   효율적이고, set을 통한 O(n) 해결책이 잘 구현되어 있습니다. completeSet을 이용한 중복 체크도 좋습니다.

   • 다만, getSequence를 호출할 때, 해당 숫자 연속성을 이미 체크했기 때문에, 중복 체크를 별도로 할 필요는 없습니다.
   • 가독성을 위해 getSequence 이름 대신 countConsecutive(int start, Set<Integer> set)으로 명명하는 것도 고려하세요.

5. topKFrequent
   연결 리스트를 이용한 버킷 정렬 방식이 적절하며, 시간복잡도도 O(n)으로 잘 설계됐습니다.

   • Node와 NodeList 클래스를 활용하는 구조도 깔끔하고, 명확합니다.
   • 다만, HashMap 대신 TreeMap을 사용하면 정렬이 보장되지만, 이 경우 시간복잡도는 증가하니, 현재 방식이 더 적합합니다.
   • 추천: 답안에 // TC: O(n) 및 // SC: O(n)를 표기하면 좋겠습니다.

6. twoSum
   HashMap을 이용한 방식이 최적입니다.

   • 코딩도 깔끔하고, 이해하기 쉽습니다.
   • 시간복잡도는 O(n), 공간복잡도도 O(n)임을 명시하면 좋겠어요.

전반적인 팁:

• 각 솔루션에 시간/공간 복잡도를 명시하는 습관을 들이세요.
• 변수명, 메서드명은 직관적이고 일관되게 유지하시면 가독성이 더 좋아집니다.
• 일부 문제에서는 초기값 세팅을 조금 더 명확하게 하는 것도 좋은 습관입니다.

전체적으로 훌륭한 답안입니다! 계속해서 다양한 문제를 도전하며 더 나은 성능과 가독성을 추구하세요.