[alphaorderly] WEEK 06 Solutions

[alphaorderly]

답안 제출 문제

• Valid Parentheses #222
• Container With Most Water #242
• Design Add And Search Words Data Structure #257
• Longest Increasing Subsequence #272
• Spiral Matrix #282

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]

📊 alphaorderly 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
container-with-most-water	Medium	✅ 의도한 유형
design-add-and-search-words-data-structure	Medium	✅ 의도한 유형
longest-increasing-subsequence	Medium	✅ 의도한 유형
spiral-matrix	Medium	✅ 의도한 유형
valid-parentheses	Easy	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 25 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (5문제 중 5문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	■■■■■□□	7 / 10 (Medium 4, Easy 3)
Dynamic Programming	■■■■□□□	6 / 11 (Easy 1, Medium 5)
String	■■■□□□□	4 / 10 (Medium 2, Easy 2)
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Matrix	■■□□□□□	1 / 4 (Medium 1)
Tree	■■□□□□□	3 / 14 (Medium 2, Easy 1)
Binary	■□□□□□□	1 / 5 (Easy 1)
Linked List	■□□□□□□	1 / 6 (Easy 1)
Graph	■□□□□□□	1 / 8 (Medium 1)
Interval	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함

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🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	2,644	249	2,893	$0.000232
2	2,644	196	2,840	$0.000211
합계	5,288	445	5,733	$0.000442

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Greedy
• 설명: 두 포인터(left, right)를 활용해 낮은 높이의 벽을 더 가까이 이동시키며 면적을 최대화하는 과정을 구현하므로 Two Pointers 패턴과, 매번 더 큰 면적을 위해 더 짧은 막대를 앞으로 옮기는 결정이 탐욕적(greedy)으로 보이므로 Greedy 패턴에도 해당합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(1)

피드백: 좌우 포인터를 활용해 짧은 쪽의 높이가 더 큰 방향으로 이동시키며 범위를 축소해 최댓값을 갱신합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Trie, Backtracking, Depth-First Search, Breadth-First Search
• 설명: 트라이(Trie) 구조를 활용해 단어 추가와 검색을 구현하고, '.' 와일드카드 처리에서 DFS 및 BFS 탐색을 사용합니다. 두 구현 모두 트리 기반 검색에 해당하며, 와일드카드 확장 시 백트래킹/분기 탐색이 포함됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(L)
Space	O(T)

피드백: 글자 단위로 트라이에 노드를 생성하고 최종 노드에 end 플래그를 설정합니다. BFS로 '.' 처리 시 모든 자식 노드를 확장합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search, Dynamic Programming
• 설명: 주어진 코드에서 LIS의 길이를 찾기 위해 이분탐색으로 맥락상 수열의 순서를 유지하며 최적의 끝값을 갱신합니다. 이는 열거된 DP의 최적화 형태로, 각 단계에서 이분탐색으로 위치를 찾고 배열을 갱신하는 패턴입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n log n)
Space	O(n)

피드백: 수열의 최소 가능한 꼬리 값을 유지해 LIS 길이를 얻습니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Backtracking, Greedy, Dynamic Programming, Monotonic Stack, Hash Map / Hash Set, Binary Search, Divide and Conquer, Union Find, Trie, Bit Manipulation
• 설명: 코드는 매트릭스의 경계 순회(나선형 순회)를 구현하는데, 현재 위치와 방향을 유지하며 방문 여부를 표시해 다음 위치를 결정한다. 인접 방향으로의 전환과 경계 체크를 반복하는 방식은 두 포인터/슬라이딩 윈도우 느낌의 순회 로ジック에 가깝다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(N)
Space	O(N)

피드백: 방향 벡터를 따라 조건에 맞춰 방문 여부를 관리하고 결과 배열에 누적합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Stack/Queue, Hash Map / Hash Set, Greedy, Two Pointers
• 설명: 스택을 이용해 괄호의 짝을 맞추는 방식으로, 여는 괄호를 스택에 PUSH하고 닫는 괄호를 만날 때 스택의 맨 위와 매칭 여부를 확인하는 전형적인 스택 패턴입니다. 해시맵은 쌍을 빠르게 매칭하는 데 사용되며, 시간 복잡도는 O(n)이고 공간 복잡도는 O(n)입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 여는 괄호를 스택에 push하고 닫는 괄호가 올 때 매칭 여부를 확인합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!