[dolphinflow86] WEEK 05 Solutions

[dolphinflow86]

답안 제출 문제

• Best Time to Buy And Sell Stock #221
• Group Anagrams #236
• Encode and Decode Strings #238
• Implement Trie Prefix Tree #256
• Word Break #271

작성자 체크 리스트

• Projects의 오른쪽 버튼(▼)을 눌러 확장한 뒤, Week를 현재 주차로 설정해주세요.
• 문제를 모두 푸시면 프로젝트에서 Status를 In Review로 설정해주세요.
• 코드 검토자 1분 이상으로부터 승인을 받으셨다면 PR을 병합해주세요.

검토자 체크 리스트

Important

본인 답안 제출 뿐만 아니라 다른 분 PR 하나 이상을 반드시 검토를 해주셔야 합니다!

• 바로 이전에 올라온 PR에 본인을 코드 리뷰어로 추가해주세요.
• 본인이 검토해야하는 PR의 답안 코드에 피드백을 주세요.
• 토요일 전까지 PR을 병합할 수 있도록 승인해주세요.

[dalestudy]

📊 dolphinflow86 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
best-time-to-buy-and-sell-stock	Easy	✅ 의도한 유형
encode-and-decode-strings	Medium	✅ 의도한 유형
group-anagrams	Medium	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 20 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (3문제 중 3문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	■■■■□□□	6 / 10 (Medium 4, Easy 2)
Dynamic Programming	■■■□□□□	5 / 11 (Easy 1, Medium 4)
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Matrix	■■□□□□□	1 / 4 (Medium 1)
Binary	■□□□□□□	1 / 5 (Easy 1)
String	■□□□□□□	2 / 10 (Easy 2)
Linked List	■□□□□□□	1 / 6 (Easy 1)
Tree	■□□□□□□	2 / 14 (Easy 1, Medium 1)
Graph	■□□□□□□	1 / 8 (Medium 1)
Interval	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함

---

🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	325	53	378	$0.000037
2	669	84	753	$0.000067
3	1,093	118	1,211	$0.000102
합계	2,087	255	2,342	$0.000206

[okyungjin]

@dolphinflow86 안녕하세요~ 상태 In Review로 설정되어 있는데 의도하신게 맞는지 확인 부탁드립니다!

[dolphinflow86]

@dolphinflow86 안녕하세요~ 상태 In Review로 설정되어 있는데 의도하신게 맞는지 확인 부탁드립니다!

안녕하세요! In Review로 된 것은 의도가 맞습니다. 예전에 스터디 가이드쪽에서 미리 PR을 올리고 리뷰를 길게 받으면서 가는게 좋다고 하신걸 본적이 있어서요. In Review로 바꾸는 것은 제가 잘못 봤을수도 있습니다 -> Solving으로 바꿔놓았습니다~

[alphaorderly]

깔끔하게 잘 해결해 주셨네요!
best time to buy and sell stock, 즉 해당 문제는
뒤에 로마 숫자를 붙혀서 1, 2, 3, 4, 5 총 다섯종류가 있는데요
dp 연습하기에 정말 괜찮은 문제라고 생각해서
2번문제
II는 한번 풀어보시길 추천드려요!

[dolphinflow86]

오! 네 문제 추천 감사합니다! 한번 풀어볼게요 👍

[parkhojeong]

사소하지만 더 최적화 할 수 있는 부분은 min, max 일 거 같아요. 고민해보셔도 좋을 거 같습니다!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Greedy, Two Pointers
• 설명: 가격을 순회하며 현재 값과 이전 최저가의 차이를 최대 이익으로 업데이트하는 방식으로, 한 번의 패스에서 최적 해를 찾는 그리디 패턴에 해당합니다. 또한 좌우로 한 방향으로만 값을 비교하므로 투 포인터의 아이디어가 적용됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(N)	O(n)	✅
Space	O(1)	O(1)	✅

피드백: 최소값과 최대 이익을 변수로 유지하며 배열을 한 번만 지나므로 시간 복잡도는 선형이고 추가 공간은 상수이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Greedy, Two Pointers, Hash Map / Hash Set, Divide and Conquer, Dynamic Programming, Binary Search, Monotonic Stack, Trie, Backtracking, DFS, BFS, Union Find, Heap / Priority Queue, Bit Manipulation, Sliding Window
• 설명: 문자열 인코딩/디코딩에서 길이와 구분자를 이용해 각 단어를 구분하는 방식으로 문자열을 재구성한다. 포맷화된 순회와 인덱스 관리로 부분 문자열을 찾아내는 과정이 핵심이며, 이 로직은 문자열 처리의 탐색형 접근으로 해석된다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Solution.encode — Time: O(n) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(1)

피드백: 정확히 각 문자열의 길이를 앞에 기록하므로 구분자 없이도 경계 구분이 가능하다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: Solution.decode — Time: O(n) / Space: O(k)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(k)

피드백: 루프를 통해 순차적으로 디코딩하므로 시간 복잡도는 선형이고 결과를 저장하는 공간이 필요하다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Greedy
• 설명: 문자열들을 정렬된 형태로 키로 삼아 그룹화하는 아이디어로 해시 맵에 묶는 패턴이며, 각 단어를 정렬해 같은 키를 갖는 경우를 모아 집합처럼 묶는 방식이다. 따라서 해시 맵을 활용하는 패턴이 핵심이다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n k log k)
Space	O(n)

피드백: 문자열 정렬이 주된 비용이며, 그룹화를 위한 해시맵 사용으로 효율적으로 묶을 수 있다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!