[sangbeenmoon] WEEK 05 Solutions by sangbeenmoon · Pull Request #2776 · DaleStudy/leetcode-study

sangbeenmoon · 2026-07-25T12:52:59Z

답안 제출 문제

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 · 2026-07-25T12:53:12Z

📊 sangbeenmoon 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
group-anagrams	Medium	✅ 의도한 유형
implement-trie-prefix-tree	Medium	✅ 의도한 유형
word-break	Medium	⚠️ 유형 불일치

누적 학습 요약

풀이한 문제: 11 / 75개
이번 주 유형 일치율: 67% (3문제 중 2문제 일치)

문제 풀이 현황

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

🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	1,626	137	1,763	$0.000136
2	1,583	146	1,729	$0.000138
합계	3,209	283	3,492	$0.000274

alphaorderly · 2026-07-25T14:21:56Z

+            if sorted_target in d:
+                group = d[sorted_target]
+                group.append(target)
+                d[sorted_target] = group.copy()
+            else:
+                group = [target]
+                d[sorted_target] = group.copy()


if sorted_target in d: d[sorted_target].append(target) else: d[sorted_target] = [target]

이렇게 하시는게 훨씬 나을거에요, 지금 코드에서 copy는 의미를 모르겠어요

네 깔끔하네요 ㅎㅎ 수정했습니다.

alphaorderly · 2026-07-25T14:23:16Z

+        for candidate in d.values():
+            answer.append(candidate)
+
+        return answer


list(d.values())

이렇게 리스트로 형변환 하시면 answer 없이 바로 가능하세요

네 수정했습니다! 👍

parkhojeong

수고하셨습니다.

parkhojeong · 2026-07-25T16:31:14Z

+class TrieNode:
+
+    def __init__(self):
+        self.d = {}


d가 무슨 약어일까요?

dictionary 의 약어로 사용했는데요, 좀 더 가독성 있게 네이밍 수정했습니다!

parkhojeong · 2026-07-25T16:32:07Z

+class Solution:
+    def wordBreak(self, s: str, wordDict: List[str]) -> bool:
+
+        d = {}


의미에 맞는 네이밍을 해주시면 좋을 거 같습니다.

네 수정했습니다!

parkhojeong · 2026-07-25T16:33:37Z

+                d[sorted_target] = group.copy()
+            else:
+                group = [target]
+                d[sorted_target] = group.copy()


copy 쓰신 이유가 있을까요?

불필요한 부분이라 제거했습니다!

parkhojeong · 2026-07-25T16:44:50Z

+        node.insert(word[1:])
+
+    def search(self, word):
+        if word == "":
+            return self.is_end
+
+        target = word[0]
+
+        if target in self.d:
+            return self.d[target].search(word[1:])


[1:]이 O(n)이라 현재 insert, search에서 탐색 성능이 좋지 않은 거 같습니다. [1:]을 사용하지 않고 구현해보시면 좋을 거 같습니다.

네 index 를 넘기도록 수정했습니다.

parkhojeong · 2026-07-25T16:45:40Z

+class Trie:
+
+    def __init__(self):
+        self.root = TrieNode()
+
+    def insert(self, word: str) -> None:
+        self.root.insert(word)
+
+    def search(self, word: str) -> bool:
+        return self.root.search(word)
+
+    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
+        return self.root.startsWith(prefix)


Trie에는 구현이 없고 TrieNode에 모든 구현을 하신 이유가 있을까요?

root 처리가 깔끔할까 싶어서 TrieNode 에 구현했던 것인데요, Trie 에 직접 구현하는 것도 방법이었네요 ㅎㅎ 수정했습니다!

parkhojeong

이번 주차 풀이와 관계 없는 커밋 로그는 정리 부탁드리고 리뷰 커멘트도 확인 부탁드립니다.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

dalestudy · 2026-07-26T07:24:16Z

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

패턴: Hash Map / Hash Set, Sorting

설명: 첫 번째 풀이에서 각 문자열을 정렬한 결과를 키로 삼아 그룹화하려고 하며, 두 번째 풀이도 정렬된 문자열을 키로 사전식 매핑하여 같은 아나그램 묶음을 구성합니다. 효율적인 그룹화를 위해 해시 맵을 사용합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

복잡도

Time O(n * k log k)

Space O(n * k)

피드백: 두 가지 구현 모두 서로 다른 시간 복잡도로 그룹을 찾지만 두 번째 구현이 일반적으로 더 간단하고 효율적이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

dalestudy · 2026-07-26T07:24:18Z

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

패턴: Trie, Depth-First Search, Hash Map / Hash Set

설명: 트라이 구조를 이용한 문자열 구성 요소 탐색으로 각 노드의 자식 및 끝 여부를 재귀적으로 관리합니다. 삽입/검색/접두어 탐색은 깊이 우선 방식으로 트리를 따라 내려가며 구현됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

복잡도

Time O(L)

Space O(알파벳 수 * 노드 수)

피드백: 트라이 구조를 재귀로 구현했으며 각 호출이 남은 문자열 길이에 비례한다.

개선 제안: 메모리 절약을 위해 클래스 멤버 변수를 인스턴스별로 관리하고 최적화할 수 있다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

dalestudy · 2026-07-26T07:24:20Z

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

패턴: Dynamic Programming, Hash Map / Hash Set

설명: 부분 문자열로 가능한 단어를 확인하며 DP + 재귀 탐색으로 부분 문제를 해결하려는 구조와, 단어 집합을 해시 맵으로 빠르게 조회하는 패턴이 핵심입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

복잡도

Time O(n^2)

Space O(n)

피드백: 주석의 실패한 풀이를 제거하고 실제 DP 풀이가 포함되어 있다. 현재 구현은 재귀를 사용한 탐색으로 가독성은 좋으나 최악의 경우 시간복잡도에 주의가 필요하다.

개선 제안: 추가적인 메모이제이션(dp 배열)과 방문 체크를 더 명확히 하여 불필요한 재탐색을 줄이도록 개선해보자.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

github-actions Bot assigned sangbeenmoon Jul 25, 2026

github-actions Bot added the py label Jul 25, 2026

sangbeenmoon added this to 리트코드 스터디 8기 Jul 25, 2026

sangbeenmoon moved this to In Review in 리트코드 스터디 8기 Jul 25, 2026

alphaorderly reviewed Jul 25, 2026

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parkhojeong reviewed Jul 25, 2026

View reviewed changes

parkhojeong requested changes Jul 26, 2026

View reviewed changes

[sangbeenmoon] WEEK 05 Solutions

59ea1d7

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

sangbeenmoon force-pushed the main branch from f8e5866 to 59ea1d7 Compare July 26, 2026 07:24

dalestudy Bot reviewed Jul 26, 2026

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sangbeenmoon requested a review from parkhojeong July 26, 2026 07:28

parkhojeong approved these changes Jul 26, 2026

View reviewed changes

sangbeenmoon merged commit 002608e into DaleStudy:main Jul 26, 2026
1 check passed

github-project-automation Bot moved this from In Review to Completed in 리트코드 스터디 8기 Jul 26, 2026

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Conversation

sangbeenmoon commented Jul 25, 2026

답안 제출 문제

작성자 체크 리스트

검토자 체크 리스트

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📊 sangbeenmoon 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

누적 학습 요약

문제 풀이 현황

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dalestudy Bot Jul 26, 2026

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

📊 시간/공간 복잡도 분석

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dalestudy Bot Jul 26, 2026

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

📊 시간/공간 복잡도 분석

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

📊 시간/공간 복잡도 분석

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