[TONY] WEEK 5 Solution #451
Conversation
| @@ -0,0 +1,25 @@ | |||
| // TC: O(n) | |||
| // SC: O(n * m) | |||
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질문
m은 strs 배열 내 원소의 평균~최대 크기라고 보면 될까요?
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아뇨! 제 풀이 방식에서는 map을 사용하고 있고
Key: String, Value: List<String> 을 사용하고 있습니다.
즉 n개의 key 값들에 m개의 value가 공간을 차지하는걸 최대로 보고 n * m 으로 공간 복잡도를 구했습니다!
|
|
||
| for (int i = 0; i < strs.length; i++) { | ||
| char[] charArray = strs[i].toCharArray(); | ||
| Arrays.sort(charArray); |
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찾아보니 JAVA의 Arrays.sort method도 퀵소트를 사용하는 것 같은데, 이 부분에 대한 계산이 누락된 것 같아 보입니다
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앗 감사합니다!
주어진 문자열 n에서 각 요소를 m으로 두고 sort하면 Java에서는 m log m 시간이 걸립니다.
따라서 시간 복잡도가 O(n * m log m)을 가지게 되겠네요.
통찰력 감탄합니다 감사합니다!! 💯
Time Complexity re-calculation
| public boolean wordBreak(String s, List<String> wordDict) { | ||
| Set<String> set = new HashSet(wordDict); | ||
|
|
||
| boolean[] dp = new boolean[s.length() + 1]; |
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dp 배열을 어떻게 정의하셨는지 설명을 적어주시면 리뷰하기 좀 더 수월할 것 같습니다 감사합니다 :)
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""의 경우 항상 true이므로 0을 true로 두고, 배열의 마지막이 true이면 모든 문자가 존재한다는 판단으로
주어진 문자열의 길이 + 1 으로 정의해 보았습니다!
| dp[0] = true; | ||
|
|
||
| for (int i = 1; i <= s.length(); i++) { | ||
| for (int j = 0; j < i; j++) { |
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1 <= s.length <= 300
1 <= wordDict.length <= 1000
s의 모든 substring을 조회하는 것이 wordDict를 조회하는 것보다 더 빠르겠군요..?
입력 조건을 더 잘 봐야겠다는 생각이 듭니다 감사합니다 :)
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저도 리팩토링 하면서 발견한거라 처음에 wordDict 조회하는걸로 풀었습니다 ㅎㅎ
코드 리뷰 감사합니다!
| // TC: O(n^2) | ||
| // -> use 2 for-loops to search |
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@TonyKim9401 입력 값이 두 개 이상일 때는 n이 무엇을 의미하는지 명시해주시는 것이 좋을 것 같습니다!
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다음부터는 명시 하도록 하겠습니다!
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