[채승윤] 4주차 제출합니다

week-04/counting-bits/chaeseungyun.py.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+# Intuition
+<!-- Describe your first thoughts on how to solve this problem. -->
+이진수로 변환 후 1의 개수를 센다
+# Approach
+<!-- Describe your approach to solving the problem. -->
+1. 파이썬의 bin 함수를 통해 이진수 문자열로 변환
+2. 반복문을 통해 각 리스트의 1의 개수를 센다
+
+# Complexity
+- Time complexity: $$O(n)$$
+<!-- Add your time complexity here, e.g. $$O(n)$$ -->
+
+- Space complexity: $$O(n)$$
+<!-- Add your space complexity here, e.g. $$O(n)$$ -->
+
+# Code
+```python
+class Solution:
+    def countBits(self, n: int) -> List[int]:
+        result = []
+
+        for i in range(n + 1):
+            result.append(bin(i).count('1'))
+
+        return result
+```
+
+# learn
+bin()이라는 사기적인 메소드를 배웠다.
+
+bin은 십진수를 이진수의 문자열로 변환해준다.
+count(x)는 x가 해당 문자열에서 몇 번 나타났는데 세어준다.
+
+편안하다~

week-04/group-anagrams/chaeseungyun.py.md

@@ -0,0 +1,36 @@
+# Intuition
+정렬을 통해 묶여질 수 있는 문자열을 찾고 그룹별로 카운트한다. 해시 테이블로 관리하면 좋겠다.
+
+# Approach
+1. 리스트를 순회하며 각 문자열을 정렬 후 딕셔너리에 저장한다.
+2. 이미 있는 key라면 값을 추가하고 아니면 새롭게 만든다.
+3. 딕셔너리의 value를 꺼내면 그것이 바로 정답
+
+# Complexity
+- Time complexity: $$O(nlogn)$$
+반복문 n * 파이썬의 정렬 log n
+<!-- Add your time complexity here, e.g. $$O(n)$$ -->
+
+- Space complexity: $$O(n)$$
+<!-- Add your space complexity here, e.g. $$O(n)$$ -->
+딕셔너리 크기만큼 차지할 것이다.
+
+# Code
+```python
+class Solution:
+    def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:
+        word = {}
+
+        for str in strs:
+            sortedStr = ''.join(sorted(str))
+            if (sortedStr in word):
+                word[sortedStr].append(str)
+            else:
+                word[sortedStr] = [str]
+
+        return word.values()
+```
+
+# learned
+딕셔너리의 key로 list를 사용할 수 없다는 것을 배웠다. immutable만 값만 들어갈 수 있다.
+join이라는 메소드를 배웠다. 리스트를 문자열로 변환할 수 있다.

week-04/missing-number/chaeseungyun.py.md

@@ -0,0 +1,32 @@
+# Intuition
+리스트를 정렬하면 숫자가 순서대로 배치되는데 이때 인덱스를 이용하면 될 것 같다.
+
+# Approach
+1. 어느 숫자가 비었는지 접근하기 쉽도록 리스트를 정렬한다.
+2. emnumerate를 이용해서 인덱스와 값을 가져온다.
+3. 인덱스와 값이 일치하지 않으면 해당하는 인덱스의 값이 부재인 것이다.
+4. 따라서 인덱스를 반환한다.
+5. 반복문 내에서 찾지 못하면 마지막값이 부재인 것이다.
+6. 따라서 리스트의 길이를 반환한다.
+
+# Complexity
+- Time complexity: $$O(n)$$
+<!-- Add your time complexity here, e.g. $$O(n)$$ -->
+
+- Space complexity: $$O(n)$$
+<!-- Add your space complexity here, e.g. $$O(n)$$ -->
+
+# Code
+```python
+class Solution:
+    def missingNumber(self, nums: List[int]) -> int:
+        nums.sort()
+
+        for i, num in enumerate(nums):
+            if (num != i): return i
+
+        return len(nums)
+```
+
+# learned
+정렬된 리스트는 순서가 보장되어 있으므로 인덱스로 쉽게 찾을 수 있었다.

week-04/number-of-1-bits/chaeseungyun.py.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+# Intuition
+파이썬 메소드를 활용한다.
+
+# Approach
+1. 파이썬 메소드를 활용해 이진수 문자열로 만들고 1의 개수를 센다.
+
+# Complexity
+- Time complexity: $$O(n)$$
+<!-- Add your time complexity here, e.g. $$O(n)$$ -->
+count() 함수가 문자열 내부를 돌 것이므로 n
+- Space complexity: $$O(1)$$
+<!-- Add your space complexity here, e.g. $$O(n)$$ -->
+
+# Code
+```python
+class Solution:
+    def hammingWeight(self, n: int) -> int:
+        return bin(n).count('1')
+```
+
+# learned
+bin() 메소드는 십진수를 이진수 문자열로 변환해준다.
+count()는 문자열 내에 해당 문자가 몇 번 나타났는지 보여준다.

week-04/reverse-bit/chaeseungyun.py.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+# Intuition
+파이썬 메소드를 활용한다.
+
+# Approach
+1. input을 32비트 이진수 형태의 문자열로 저장한다.
+2. 슬라이싱을 통해 문자열을 뒤집고 십진수로 변환한다.
+
+# Complexity
+- Time complexity: $$O(n)$$
+<!-- Add your time complexity here, e.g. $$O(n)$$ -->
+
+- Space complexity: $$O(1)$$
+<!-- Add your space complexity here, e.g. $$O(n)$$ -->
+
+# Code
+```python
+class Solution:
+    def reverseBits(self, n: int) -> int:
+        return int(format(n, '032b')[::-1], 2)
+```
+
+# learned
+format() 이라는 메소드를 배웠다. 숫자를 문자열로 바꿀 수 있는 문자열인데, 두 번째 인자로 형식을 줄 수 있다. 코드에선 32비트의 이진수의 형태로 변환했다.