혹시 슬라이싱을 쓰신 이유가 있으실까요?
슬라이싱은 그 크기만큼 O(N) 시간복잡도라 빠르진 않을것 같아서요,
문자열은 immutable 한 객체라서 새로 복사해서 주는 방식으로 작동하잖아요

이거 풀이 1900ms 나오는데 0ms까지 줄일수 있는거 아시나요? 한번 시도해보시는것도 재밌으실거에요!

너무 잘 풀어 주셨는데, 다만 조금 아쉬운점은 로직이 너무 복잡해서 코드 가독성이 떨어지는게 아닐까 싶어요
차라리 더미 헤드를 하나 써서 푸시는게 더 나을듯 하다는 생각이 듭니다.
실제로 다른 링크드 리스트 문제들을 풀다 보시면 더미 헤드를 썼을때 코드가 간결해지는 경우가 꽤 많이 있어요

backtrack과 DIRECTIONS, MARKER를 사용한 풀이가 직관적으로 이해가 잘 되서 좋네요!

대문자 케이싱을 사용하면 가독성이 괜찮더라구요. 빈도 기반으로 체크하는 로직은 초기 한 번만 하면 되서 정리해보았습니다. 994aca2

이건 사담인데

[3, 1] 테스트 케이스에 대하여, mid_idx=1이 되고, 아래의 코드에서 nums[mid_idx + 1:]가 nums[2:]로 되어서 인덱스 에러가 날 줄 알았는데, 안나는군요!
리뷰할 때마다 새로운 사실을 알아가게 되네요.

            else:
                nums = nums[mid_idx + 1:]

파이썬이 range 넘어가는 경우엔 빈 배열로 되는 것을 사용해보았습니다. 근데 이 풀이는 슬라이싱이 O(n)의 복잡도라 최적화 진행해봤습니다. 31ba2f4

이건 사담인데

[3, 1] 테스트 케이스에 대하여, mid_idx=1이 되고, 아래의 코드에서 nums[mid_idx + 1:]가 nums[2:]로 되어서 인덱스 에러가 날 줄 알았는데, 안나는군요! 리뷰할 때마다 새로운 사실을 알아가게 되네요.

        else:
            nums = nums[mid_idx + 1:]

오호 재밌는 언어네요

sys.maxsize로 최대값을 설정할 수 있군요!
많이 배워갑니다.

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming
• 설명: 금액별 최소 동전 개수를 구하기 위해 각 금액에 대해 최소 비용을 판단하는 DP 방식으로 구현되어 있습니다. 부분 문제의 해를 이용해 전체 문제의 해를 구성하는 전형적인 DP 패턴입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 초기 dp 배열을 1/0으로 구성하는 접근은 각 금액에 도달 가능한지 여부를 저장하는 방식으로 작동한다. 다만 초기화 및 업데이트 로직이 잘못될 경우 일부 경우에서 -1 처리와 경계 조건이 누락될 수 있다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search
• 설명: 정렬된 배열이 회전되었을 때 최소 원소를 이진 탐색으로 찾는 방식으로, 구간을 절반으로 줄이며 조건에 따라 lo/hi를 조정합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 적절한 이분탐색 로직으로 회전 포인트를 찾고 있다. 루프 내에서 최소값 비교 조건이 명확하다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: DFS
• 설명: 리프까지 트리를 깊이 우선 탐색하여 각 가지의 깊이를 재귀적으로 구하고 최대 깊이를 반환하므로 DFS 패턴에 해당합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 트리의 모든 노드를 방문하며 각 재귀 호출이 깊이를 증가시키는 전형적인 DFS 방식이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Linked List
• 설명: 두 개의 정렬된 연결리스트를 한 리스트로 병합하는 과정에서 포인터 두 개로 순회하며 값을 비교하여 순서를 맞추는 패턴이다. 남은 부분을 한꺼번에 붙이는 방식이 특징이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 병합 과정이 루프를 통해 선형적으로 진행되며 안정적으로 동작한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Backtracking, Depth-First Search, Hash Map / Hash Set
• 설명: 단어 탐색 문제에서 DFS로 격자를 탐색하며 각 위치에서 다음 글자를 확인하고, 방문 표시를 통해 백트래킹하는 방식이 핵심이다. 또한 글자 빈도 체크를 위한 해시 맵 사용도 포함된다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 사전 검사로 문자 빈도와 방향 탐색을 최적화하려고 시도한다. 백트래킹 시 중복 방문 제어가 핵심이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!