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// 1. nums[l] % 2 == 0 -> left pointer가 가리키는 숫자가 짝수니?nums = [3,2,5,4]// For all indices i in the range [l, r - 1], nums[i] % 2 != nums[i + 1] % 2nums = [3,2,5,4]// -> [l, r-1] 범위 사이에 짝수랑 홀수가 번갈아가면서 나오니?i = 0 -> nums[i=0] = 3 -> 3 % 2 = 1i = 1 -> nums[i+1] = 2 -> 2 % 2 = 05 -> ... % 2 = 14 -> ... % 2 = 0// For all indices i in the range [l, r], nums[i]  윈도우의 시작점 찾기nums[l]이 짝수(% 2 == 0)이고, nums[l]..

슬라이딩 윈도우 반복 (for right in range(len(nums)))right 포인터를 이동하면서 새로운 숫자를 곱함.product *= nums[right] → 현재 부분 배열의 곱을 업데이트.조건을 만족하지 않으면 left 이동 (while product >= k)곱이 k 이상이면 left 포인터를 오른쪽으로 이동하여 곱을 줄임.product //= nums[left]: left가 가리키던 값을 나누어 곱을 감소.//= : 몫을 구하는 나눗셈 후 할당 연산자ex) a //= b -> a = a // bleft += 1: left를 이동하여 윈도우 크기를 줄임.가능한 부분 배열 개수 추가 (count += right - left + 1)(right - left + 1)는 현재 윈도우에서 만들 ..

class Solution: def reverseVowels(self, s: str) -> str: left, right = 0, len(s) - 1 vowels = set('aeiouAEIOU') # 대소문자 모두 포함된 집합 s = list(s) # 문자열을 리스트로 변환 (문자 교환을 위해) while left 주요 사항: in 연산자 사용s[left] in vowels를 사용.대소문자 포함된 set 사용set('aeiouAEIOU')를 사용하여 in 연산을 빠르게 수행.set은 해시 테이블을 기반으로 동작하므로, 요소가 존재하는지 확인하는 연산(in 연산자)이 평균적으로 O(1) (상수 시간)에 수행.반면, list나 tup..

첫번째 방법 (Two-Pointer + Queue = Greedy)(1) Two-Pointer 두 개의 리스트 (positives, negatives)를 따로 저장한 후, 두 개의 포인터를 이용하여 한 번에 두 리스트를 합치는 방식 차용.여기서 zip(positives, negatives)를 사용하여 두 리스트를 같은 인덱스에서 번갈아가며 가져오는 방식을 적용.(2) Queue Python의 리스트 (list)를 Queue처럼 사용하여 양수와 음수를 저장했다가 순차적으로 가져와서 최종 리스트를 생성하는 방식.positives.append(num) 및 negatives.append(num) 연산은 O(1) 이므로 효율적임.여기서 zip(positives, negatives)를 사용하여 두 리스트를 같은 인..

해결 방법: 투 포인터(Two Pointers)이 문제를 O(n log n) 정렬로 해결하는 것은 쉽지만, O(n) 시간 복잡도로 해결하려면 투 포인터(Two Pointers) 기법을 사용해야 한다.핵심 아이디어음수가 포함된 정렬된 배열에서, 가장 큰 제곱값은 절댓값이 가장 큰 수에서 나온다.배열에서 절댓값이 가장 큰 숫자는 양쪽 끝에 위치해 있다. (가장 작은 수는 음수이고, 가장 큰 수는 양수이므로)왼쪽(left)과 오른쪽(right)에서 시작하는 두 개의 포인터를 사용하여 가장 큰 제곱값을 뒤에서부터 채운다.class Solution: def sortedSquares(self, nums: List[int]) -> List[int]: n = len(nums) # 주어진 배열의 길이..

1️⃣번째 방법class Solution: def reverseWords(self, s: str) -> str: return " ".join(s.split()[::-1]) 시간 복잡도 및 공간 복잡도시간 복잡도: O(n)split() → O(n)[::-1] (리스트 뒤집기) → O(n)" ".join() → O(n)따라서 전체 시간 복잡도는 O(n) 입니다.공간 복잡도: O(n)split()이 새로운 리스트를 생성하므로 O(n)의 추가 공간이 필요합니다.2️⃣번째 방법Follow-up: O(1) 추가 공간으로 해결할 수 있을까?문자열이 가변(mutable)한 경우, O(1) 공간에서 In-place 방식으로 해결할 수 있습니다.파이썬에서는 문자열이 **불변(immutable)**이라서 ..

class Solution: def isSubsequence(self, s: str, t: str) -> bool: i, j = 0, 0 # Pointers for s and t while i i += 1 -> s의 인덱스를 증가j += 1 -> s와 상관없이 (즉, 매치됨과 상관없이) t의 인덱스를 하나씩 증가 Example 2의 경우, x가 t에 없으므로 i False시간 복잡도 및 공간 복잡도시간 복잡도: O(n) (t의 길이만큼 한 번 순회)공간 복잡도: O(1) (추가적인 공간 사용 없음)

class Solution: def isPrefixOfWord(self, sentence: str, searchWord: str) -> int: words = sentence.split() for i, word in enumerate(words): if word.startwith(searchword): return i+1 return -1Explanation:Split the Sentence: The input sentence is split into a list of words using .split(), which automatically handles single spaces.Iterate Over Words:..

https://leetcode.com/problems/median-of-two-sorted-arrays/description/ 🔹 문제 풀이 접근이 문제는 두 개의 정렬된 배열(nums1, nums2)이 주어질 때, 병합 후 중앙값(median)을 찾는 문제이다. ✅ 최적화 방법 (이진 탐색 활용)이진 탐색(Binary Search)을 사용하여 한 배열을 절반으로 분할하면서 답을 찾음.시간 복잡도: O(log(min(m, n)))class Solution: def findMedianSortedArrays(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> float: # nums1이 항상 짧은 배열이 되도록 보장 if len(nums1) > l..

알고리즘:주어진 문자열을 파싱하여 문자 -> 빈도 형태로 해시맵에 저장해시맵의 키(문자)를 알파벳 순으로 정렬최종 결과 문자열을 생성from collections import defaultdictclass Solution: def betterCompression(self, compressed: str) -> str: freq_map = defaultdict(int) i = 0 n = len(compressed) # 문자열을 순회하면서 문자와 숫자 파싱 while i  🔹 시간 복잡도:문자열을 한 번 순회하면서 파싱 (O(N))해시맵을 정렬 (O(K log K), K는 문자 종류의 개수, 최대 26)결과 생성 (O(K))총..