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[Jay-Mo-99] Week 04 #832
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[Jay-Mo-99] Week 04 #832
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,27 @@ | ||
#해석 | ||
#list1 과 list2는 이미 오름차순 정렬된 리스트 | ||
#두 리스트의 첫 노드값을 비교해 더 작은값을 첫번째 노드로 선택 | ||
#이후 선택된 노드의 next포인터를 재귀적으로 처리하여 노드 병합 | ||
|
||
|
||
#Big O | ||
#N: 매개변수 n의 크기(계단 갯수) | ||
|
||
#Time Complexity: O(M + N) | ||
#- M: list1의 길이 | ||
#- N: list2의 길이 | ||
#- 각 재귀 호출에 하나의 노드가 다뤄진다, 따라서 최대 M+N 번의 재귀호출 발생 | ||
|
||
|
||
#Space Complexity: O(M+N) | ||
#- 병합 리스트의 최대 길이 M+N이므로, 스택 공간 사용도 이에 비례한다. | ||
|
||
class Solution(object): | ||
def mergeTwoLists(self, list1, list2): | ||
if list1 and list2: ## 두 리스트가 모두 비어있지 않은 경우에만 해당 | ||
if list1.val > list2.val: # list1의 현재 값이 list2보다 크다면 | ||
list1, list2 = list2, list1 # 값을 교환하여 항상 list1이 더 작은 값을 가짐 | ||
list1.next = self.mergeTwoLists(list1.next, list2) # list1의 다음 노드와 list2로 재귀 호출 | ||
return list1 or list2 # 리스트가 하나라도 비어 있다면 비어 있지 않은 리스트를 반환 | ||
|
||
|
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,42 @@ | ||
#해석 | ||
#nums가 0에서 len(nums) 까지의 숫자를 포함하나 확인하고, 없다면 해당 숫자를 return한다. | ||
#nums를 오름차순 정렬한다 | ||
#nums가 조건을 만족하면, nums[i]는 인덱스 i와 동일해야한다. (e.g nums[0] =0, nums[1]=1) | ||
#배열의 마지막 요소(nums(len(num-1))) 이 len(nums)와 동일하지 않으면 nums은 0~len(nums) 까지의 숫자를 가진다는 조건을 만족 X -> 누락된 len(nums)를 return한다. | ||
#for loop 로 각 숫자가 인덱스와 일치 여부 확인 | ||
#인덱스와 값이 일치하지 않는 nums[i]의 인덱스를 return한다. | ||
|
||
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#Big O | ||
#N: 매개변수 n의 크기(계단 갯수) | ||
|
||
#Time Complexity: O(nlog(n)) = O(nlog(n))+O(1)+O(n) | ||
#- n: nums배열의 길이 | ||
#- sort(): Timsort방식이기에 O(nlog(n)) | ||
#-if(nums[len(nums)-1] != len(nums)): 단일 조건 비교는 O(1) | ||
#for loop: nums의 길이에 비례하므로 O(n) | ||
|
||
|
||
#Space Complexity: O(1) | ||
#- sort(): nums.sort()는 제자리 정렬이기에 추가 공간 필요치 않으므로 O(1) | ||
|
||
class Solution(object): | ||
def missingNumber(self, nums): | ||
""" | ||
:type nums: List[int] | ||
:rtype: int | ||
""" | ||
# Sort the list | ||
nums.sort() | ||
# If the last element of nums doesn't align with the numbers of element in nums, return len(nums) | ||
# For example, nums[0,1] so range is [0:2] but there's no last element of 2 so return 2(len(nums)) | ||
if(nums[len(nums)-1] != len(nums)): | ||
return len(nums) | ||
#If each element doesn't match with the number of [0:len(nums)], return the i(index) | ||
for i in range(len(nums)): | ||
if nums[i] != i: | ||
print(nums[i],i) | ||
return i | ||
|
||
|
||
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
---|---|---|
@@ -0,0 +1,32 @@ | ||
#해석 | ||
#문자열 s의 재배치로 문자열 t를 구성할 수 있으면 anagram으로 return true. | ||
#s와 t를 list로 바꾸고 sort하여 오름차순으로 정렬시킨다, 둘이 같으면 같은 문자를 가진 문자열 리스트이므로 return true | ||
|
||
#Big O | ||
#N: 주어진 문자열 s와 t의 길이(N) | ||
|
||
#Time Complexity: O(N) | ||
#- 문자열을 list로 변환하는 작업: O(N) | ||
#- 정렬작업 : NO(log N) | ||
#- 리스트 비교 작업, s와 t의 각 문자가 서로 일치하는지 체크한다 : O(N) | ||
#- 최종: O(N) | ||
|
||
#Space Complexity: O(N) | ||
#- list s와 t는 주어진 문자열 s와 t에 기반하여 새로운 list 객체로 할당된다: O(N) | ||
|
||
class Solution(object): | ||
def isAnagram(self, s, t): | ||
""" | ||
:type s: str | ||
:type t: str | ||
:rtype: bool | ||
""" | ||
s = list(s) #Convert string to list | ||
t = list(t) | ||
s.sort() #Sort the list | ||
t.sort() | ||
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return s == t #If the s and t are same, return true(anagram) | ||
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sort를 사용하지 않고 dict 을 사용해서 i를 인덱스로 사용해보는 방법은 어떨까요 ? 만약 숫자의 크기가 커진다면 정렬하는 것도 시간복잡도가 커질수 있다고 생각해서요!
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예 sort는 Timsort 방식이라 무조건 nO(log n)) 시간 복잡도인게 아쉬웠었는데 다음에는 dict도 한번 사용해보겠습니다.