Tech for good

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..

📌 코드 설명: 문자열 압축 알고리즘이 코드는 연속된 문자를 압축하여 원래 배열을 수정하는 문제를 해결한다.🛠 코드의 핵심 개념투 포인터(Two-Pointer) 기법 사용i → 원본 문자열을 읽어가는 포인터write → 압축된 문자열을 저장하는 포인터반복문을 사용해 같은 문자가 연속되는 그룹을 찾고, 압축하여 저장그룹의 길이가 1이면 문자만 저장그룹의 길이가 2 이상이면 "문자 + 숫자(횟수)" 형태로 저장class Solution: def compress(self, chars: List[str]) -> int: write = 0 # 압축된 결과를 저장할 위치 i = 0 # 원본 배열을 탐색하는 위치 while i 1: for..

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..

풀이1) set  자료구조 사용class Solution: def intersection(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]: return list(set(nums1) & set(nums2))시간 복잡도 분석set(nums1): O(N)set(nums2): O(M)set1 & set2: O(min(N, M))list(...): O(K) (교집합 원소 수를 K라고 가정)➡️ 최종 시간 복잡도: O(N + M) (매우 효율적)풀이2) two-pointer 사용class Solution: def intersection(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> List[int]: ..

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)

🔹 문제 풀이 접근이 문제는 최소한의 거래로 모든 부채를 정산하는 문제이다.즉, 누가 누구에게 돈을 줘야 하는지 최소한의 거래(transactions)로 해결하는 것이 목표이다.✅ 해결 방법: Backtracking 각 사람의 최종 잔액을 계산주어진 거래를 기반으로 각 사람의 순 잔액(balance)을 계산.예를 들어, 어떤 사람이 $10 빌려줬으면 +10, $5 빌렸으면 -5.잔액이 0이 아닌 사람들을 대상으로 최소 거래 조합 찾기부채(- 잔액)와 자산(+ 잔액)을 매칭하여 최소 거래로 해결.백트래킹(Backtracking)을 활용하여 모든 가능한 거래를 탐색.from collections import defaultdictclass Solution: def minTransfers(self, tr..

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..

이 문제를 한 번의 순회(One-pass)로 해결하는 방법은 두 개의 포인터(first, second)를 사용하는 것이다.first 포인터를 먼저 n칸 이동시킨 후, second 포인터를 first와 함께 이동하면 first가 끝에 도달했을 때 second는 삭제할 노드의 직전 노드를 가리키게 된다.✅ 알고리즘 풀이 (Two Pointer)더미 노드 추가: 삭제할 노드가 head일 수도 있으므로 더미 노드를 추가.first 포인터 선행 이동: first를 n칸 먼저 이동.두 포인터 이동: first가 리스트의 끝에 도달할 때까지 second와 함께 이동.노드 삭제: second.next를 second.next.next로 변경하여 노드 삭제.새로운 head 반환: dummy.next를 반환.# Defini..