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[parkhojeong]

답안 제출 문제

• 문제 1
• 문제 2
• 문제 3

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]

⚠️ Week 설정이 누락되었습니다

프로젝트에서 Week를 설정해주세요!

설정 방법

1. PR 우측의 Projects 섹션에서 리트코드 스터디 옆 드롭다운(▼) 클릭
2. 현재 주차를 선택해주세요 (예: Week 14(current) 또는 Week 14)

📚 자세한 가이드 보기

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[dalestudy]

📊 parkhojeong 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
two-sum	Easy	✅ 의도한 유형
valid-parentheses	Easy	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 25 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (2문제 중 2문제 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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🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	627	88	715	$0.000067
2	999	129	1,128	$0.000102
3	999	142	1,141	$0.000107
4	1,005	128	1,133	$0.000101
5	1,575	159	1,734	$0.000142
6	1,205	147	1,352	$0.000119
7	1,205	122	1,327	$0.000109
8	1,426	201	1,627	$0.000152
9	1,432	198	1,630	$0.000151
10	627	85	712	$0.000065
11	633	88	721	$0.000067
12	634	105	739	$0.000074
13	634	105	739	$0.000074
14	634	113	747	$0.000077
15	634	99	733	$0.000071
16	634	89	723	$0.000067
17	634	104	738	$0.000073
18	634	113	747	$0.000077
합계	16,171	2,215	18,386	$0.001695

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Brute Force
• 설명: 집합(Set)을 사용해 중복 여부를 한 번 순회하며 확인하는 패턴으로, 해시 자료구조를 활용한 중복 탐지 사례입니다. 시간복잡도는 O(n), 공간복잡도는 O(n)입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

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

피드백: 집합을 이용해 한 번의 선형 스캔으로 중복 여부를 판단한다. 최악의 경우 모든 수를 저장하므로 추가 공간은 선형이다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: 감지된 패턴 없음
• 설명: 주어진 소스 코드는 실제 알고리즘 로직이 전혀 없고 단순히 출력 메세지와 반환값만 하는 정적 예시 코드이며, 어떤 문제해결 패턴도 적용되어 있지 않습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 4가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: solution — Time: O(1) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(1)
Space	O(1)

피드백: 코드가 실제 문제 풀이를 수행하지 않고 단순히 문자열 출력과 테스트를 반환합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 2: twoSum — Time: O(n) / Space: O(n)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 한 번의 루프와 해시맵으로 각 원소에 대해 보완값을 검사합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 3: twoSum — Time: O(n) / Space: O(n)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 두 개의 Solution 클래스 버전을 제공하나 동작은 동일한 방식으로 보입니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

풀이 4: validPalindrome — Time: O(n) / Space: O(n)

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 알파벳/숫자만 남겨 소거하고 역순 비교로 판별합니다. 출력 코드에 불필요한 프린트가 포함되어 있습니다.

개선 제안: 출력 디버그 문구 제거를 고려해 보세요.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Two Pointers
• 설명: 해당 코드는 한 번의 순회로 목표 차이를 갖는 쌍을 찾기 위해 값-인덱스를 해시 맵에 저장하고 조회하는 방식이다. 문제 특성상 입력을 두 포인터로 직접 이동하기보단 해시 맵으로 빠른 탐색을 활용하는 패턴으로 분류된다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Greedy, Hash Map / Hash Set
• 설명: 문제는 문자열을 전처리한 뒤 좌우 대칭 여부를 비교하는 방식으로, 두 포인터로 양쪽에서 비교하는 패턴이 주로 쓰이나 이 코드에서는 직접 두 포인터 대칭 비교 대신 슬라이싱으로 역순과 비교하는 방식으로 풀이의 의도와 유사한 Two Pointers를 연상시키는 아이디어를 보여준다. 일반적으로 문자열 대칭 검사에 해당하며 간단한 해시/집합 접근보다는 순회를 통한 비교가 핵심이다.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: 감지된 패턴 없음
• 설명: 주어진 코드는 문제 의도나 구현이 확인되지 않으며, 실제 알고리즘 패턴을 식별할 수 있는 로직이 포함되어 있지 않습니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 스택과 매칭 테이블을 이용해 선형 시간에 올바른 괄호 구성을 판단합니다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[parkhojeong]

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[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: 감지된 패턴 없음
• 설명: 제시된 코드는 문제 의도와 구현이 전혀 보이지 않으며, 실제 알고리즘 패턴이 식별되지 않습니다. 주어진 함수가 임의의 문자열을 반환하여 패턴 매칭이 불가능합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: solution — Time: O(n^2) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(n^2)
Space	O(1)

피드백: 정렬 후 두 포인터로 탐색하는 표준 풀이의 시간 복잡도는 O(n^2)이며, 추가 공간은 상수 또는 정렬에 따른 필요 공간이 필요합니다.

개선 제안: 현재 구현은 문제의 요구를 충족하지 않으므로, 입력으로부터 실제 정답을 계산하는 알고리즘으로 대체해야 합니다. 필요 시 정렬과 두 포인터를 활용한 구현으로 바꾸는 것을 권장합니다.

풀이 2: solution — Time: O(n^2) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(n^2)
Space	O(1)

피드백: 정렬 후 두 포인터를 이용한 일반적인 3Sum 알고리즘의 시간/공간 특성을 따른다.

개선 제안: 현재 구현이 test 문자열을 반환하므로 실제 3Sum 로직으로 대체 필요.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: 감지된 패턴 없음
• 설명: 주어진 코드가 어떤 알고리즘 패턴도 구현하고 있지 않으며 단순히 입력을 문자열로 반환하는 형태입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

풀이 1: solution — Time: O(n^2) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(n^2)
Space	O(1)

피드백: 정렬 후 두 포인터로 탐색하는 표준 풀이의 시간 복잡도는 O(n^2)이며, 추가 공간은 상수 또는 정렬에 따른 필요 공간이 필요합니다.

개선 제안: 현재 구현은 문제의 요구를 충족하지 않으므로, 입력으로부터 실제 정답을 계산하는 알고리즘으로 대체해야 합니다. 필요 시 정렬과 두 포인터를 활용한 구현으로 바꾸는 것을 권장합니다.

풀이 2: solution — Time: O(n^2) / Space: O(1)

	복잡도
Time	O(n^2)
Space	O(1)

피드백: 정렬 후 두 포인터를 이용한 일반적인 3Sum 알고리즘의 시간/공간 특성을 따른다.

개선 제안: 현재 구현이 test 문자열을 반환하므로 실제 3Sum 로직으로 대체 필요.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Hash Map / Hash Set, Two Pointers
• 설명: 해당 코드는 한 번의 순회로 보완 값을 찾기 위해 해시 맵을 사용합니다. 각 숫자의 이전 인덱스를 저장하고, 필요한 보완값이 이미 맵에 있으면 짝을 찾아 반환합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 한 번의 탐색으로 보완값을 찾고 인덱스를 반환하므로 효율적이다.

개선 제안: 현 구현은 적절해 보이며, 예외 케이스나 중복 입력에 대한 명시적인 처리 여부를 확인하는 것이 좋다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Stack / Stack-based, Hash Map / Hash Set
• 설명: 괄호 매칭 문제로 스택을 이용해 여는 괄호를 기억하고, 닫는 괄호가 나올 때 스택의 맨 위와 매칭되는지 확인합니다. 해시 맵으로 닫는 괄호와 여는 괄호의 쌍을 매핑합니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 스택 기반으로 한 선형 시간, 선형 공간 사용이 일반적이다.

개선 제안: 비교 대상 문자열의 공백 또는 비정상 문자 처리 여부를 문서화하면 더욱 명확해진다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: 감지된 패턴 없음
• 설명: 주어진 코드는 입력 처리나 로직이 전혀 구현되어 있지 않아 특정 알고리즘 패턴을 식별할 수 없습니다. 단순히 프롬프트에 맞춘 자리채움처럼 보이는 미구현 코드입니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(n)

피드백: 스택 기반으로 한 선형 시간, 선형 공간 사용이 일반적이다.

개선 제안: 비교 대상 문자열의 공백 또는 비정상 문자 처리 여부를 문서화하면 더욱 명확해진다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!