[juhui-jeong] WEEK 10 Solutions

[juhui-jeong]

답안 제출 문제

• Invert Binary Tree #226
• Search In Rotated Sorted Array #246
• Course Schedule #261

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]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search, DFS, BFS
• 설명: 이 코드는 이진 트리의 노드를 순회하며 자식 노드의 위치를 교환하는데, BFS와 DFS 방식 모두 사용되어 큐와 스택을 활용하는 점이 특징입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n)	O(n)	✅
Space	O(n)	O(n)	✅

피드백: 레벨 순회 방식으로 모든 노드를 방문하며, 큐에 저장하는 노드 수가 최악의 경우 트리의 높이에 따라 선형이 된다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

📊 juhui-jeong 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
invert-binary-tree	Easy	✅ 의도한 유형
search-in-rotated-sorted-array	Medium	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 15 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (2문제 중 2문제 일치)

문제 풀이 현황

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

---

🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-4.1-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	503	39	542	$0.000066
2	503	38	541	$0.000066
3	943	72	1,015	$0.000123
합계	1,949	149	2,098	$0.000255

[DaleSeo]

같은 문제를 두 번째 푸시는군요. 수고하셨어용!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search, DFS, BFS
• 설명: 이 코드는 이진 트리의 노드를 순회하며 자식 노드들을 교환하는데, BFS는 큐를, DFS는 스택을 활용하여 구현되어 있습니다. 두 방법 모두 트리 구조를 탐색하는 패턴입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: Solution.invertTree — Time: ✅ O(n) → O(n) / Space: ✅ O(n) → O(n)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n)	O(n)	✅
Space	O(n)	O(n)	✅

피드백: 트리의 모든 노드를 한 번씩 방문하며, 큐를 통해 노드를 저장하는 구조를 사용하였기 때문에 시간 복잡도는 노드 수에 비례하는 O(n)입니다. 큐는 최악의 경우 트리의 높이만큼 저장할 수 있어 공간 복잡도도 O(n)입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: Solution.invertTree — Time: ✅ O(n) → O(n) / Space: ✅ O(n) → O(n)

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(n)	O(n)	✅
Space	O(n)	O(n)	✅

피드백: 모든 노드를 한 번씩 방문하며, 스택에 저장하는 구조를 사용하였기 때문에 시간 복잡도는 노드 수에 비례하는 O(n)입니다. 스택은 트리의 높이만큼 저장할 수 있어 공간 복잡도도 O(n)입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Binary Search
• 설명: 이 코드는 정렬된 배열에서 특정 값을 찾기 위해 이진 탐색을 활용하며, 회전된 배열에서도 효율적으로 검색하는 패턴입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	유저 분석	실제 분석	결과
Time	O(log n)	O(log n)	✅
Space	O(1)	O(1)	✅

피드백: 이진 탐색을 활용하여 배열의 회전 여부에 따라 탐색 범위를 조절하는 방식으로, 배열 전체를 한 번씩 순회하지 않고 로그 시간에 해결합니다. 공간은 변수 몇 개만 사용하므로 상수입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.