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Example 1:gifts = [25, 64, 9, 4, 100], k = 4[25, 64, 9, 4, 100]-> (1회) [25, 64, 9, 4, 10]-> (2회) [25, 8, 9, 4, 10]-> (3회) [5, 8, 9, 4, 10]-> (4회) [5, 8, 9, 4, 3] (floor or the square root - floor: 내림)5 + 8 + 9 + 4 + 3 = 29 Follow these steps:Pick the largest pile of gifts.Replace it with the floor of its square root.Repeat this for k seconds.🔧 Best Tool for This?We need to efficiently get the l..

You can solve this problem by:Finding the k largest elements based on value (to maximize the sum).Preserving their original order in the array (since it's a subsequence).class Solution: def maxSubsequence(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]: # Step 1: Pair each element with its original index indexed_nums = list(enumerate(nums)) # Step 2: Select the k larg..

# Definition for a binary tree node.# class TreeNode:# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):# self.val = val# self.left = left# self.right = rightclass Solution: def leafSimilar(self, root1: Optional[TreeNode], root2: Optional[TreeNode]) -> bool: # 주어진 트리의 리프 노드(leaf node) 값을 순서대로 가져오는 함수 def get_leaf_sequence(root: Optional[TreeNode]) -> ..

https://neetcode.io/problems/binary-tree-right-side-view NeetCode neetcode.io첫번째 풀이 방법: BFS - Level Order Traversal각 레벨에서 가장 오른쪽에 있는 노드의 값만 저장하면 된다.BFS(너비 우선 탐색, Queue;)을 이용하여 레벨별 탐색을 수행한다.매 레벨의 마지막 노드 값을 결과 리스트에 추가한다.# Definition for a binary tree node.# class TreeNode:# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):# self.val = val# self.left = left# self.right =..

# Definition for a binary tree node.# class TreeNode:# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):# self.val = val# self.left = left# self.right = rightclass Solution: def mergeTrees(self, root1: Optional[TreeNode], root2: Optional[TreeNode]) -> Optional[TreeNode]: if not root1: # root1이 None이면 root2 반환 return root2 if not root2: # ro..

완전 이진 트리(Complete Binary Tree)의 노드 개수를 세는 문제이며, 최적화된 방법을 사용하여 O(n)보다 빠른 시간 복잡도로 해결해야 한다.완전 이진 트리는 왼쪽부터 차곡차곡 채워지는 성질이 있기 때문에, 일반적인 트리 탐색(O(n))이 아니라, 이진 탐색을 활용한 O(log n * log n) 알고리즘을 사용할 수 있다.완전 이진 트리는 모든 레벨이 가득 차 있으며, 마지막 레벨은 왼쪽부터 채워진 상태이다.즉 왼쪽 서브트리의 높이와 오른쪽 서브트리의 높이가 같다면, 트리가 완전하게 채워진 형태라는 뜻이다. 다시 말해, 전체 노드 개수 == 꽉 찬 부분(완전한 트리) + 마지막 레벨의 노드 개수이다.이렇게 노드가 모두 꽉 차 있는 완전 트리의 경우, 개수를 구하는 공식은 아래와 같다. ..

https://neetcode.io/problems/lowest-common-ancestor-in-binary-search-tree NeetCode neetcode.io공통 조상 찾기!🔹 BST(Binary Search Tree)의 특징 활용BST(이진탐색트리)에서는 왼쪽 서브트리의 모든 값이 루트보다 작고, 오른쪽 서브트리의 모든 값이 루트보다 큽니다.따라서, LCA를 찾는 과정에서 다음 규칙을 사용할 수 있습니다.p.val과 q.val이 모두 현재 노드보다 작으면, LCA는 왼쪽 서브트리에 있음.p.val과 q.val이 모두 현재 노드보다 크면, LCA는 오른쪽 서브트리에 있음.p.val과 q.val이 현재 노드 양쪽에 걸쳐 있다면, 현재 노드가 LCA임.# Definition for a binar..

# Definition for a binary tree node.# class TreeNode:# def __init__(self, val=0, left=None, right=None):# self.val = val# self.left = left# self.right = rightclass Solution: def sumOfLeftLeaves(self, root: Optional[TreeNode]) -> int: if not root: return 0 total = 0 # 왼쪽 자식이 리프 노드라면 값 추가 if root.left and not root.left.l..

// 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 ..