[seungriyou] Week 05 Solutions

best-time-to-buy-and-sell-stock/seungriyou.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+# https://leetcode.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/
+
+from typing import List
+
+class Solution:
+    def maxProfit1(self, prices: List[int]) -> int:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n)
+            - SC: O(1)
+
+        [Approach]
+            prices를 순회하면서 다음을 트래킹하면 된다.
+                (1) 지금까지의 최소 가격인 min_price 트래킹:    min(min_price, price)
+                (2) 지금까지의 최대 수익인 max_profit 트래킹:   max(max_profit, price - min_price)
+        """
+        max_profit, min_price = 0, prices[0]
+
+        for price in prices:
+            min_price = min(min_price, price)
+            max_profit = max(max_profit, price - min_price)
+
+        return max_profit
+
+    def maxProfit(self, prices: List[int]) -> int:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n)
+            - SC: O(1)
+
+        [Approach]
+            two-pointer(buy, sell)로도 접근 가능하다.
+            두 개의 pointer buy와 sell을 0, 1 인덱스에서 시작한 후, sell을 움직여가며 curr_profit = prices[sell] - prices[buy]를 구한다.
+            그리고 curr_profit이 0보다 크면 max_profit을 트래킹하고, 그렇지 않으면 buy를 sell 위치로 당긴다.
+            (curr_profit이 0보다 크지 않다는 것은, buy 시점의 price 이하인 price가 sell 시점에서 발견되었다는 뜻이다!)
+        """
+        buy, sell = 0, 1
+        max_profit = 0
+
+        while sell < len(prices):
+            curr_profit = prices[sell] - prices[buy]
+            if curr_profit > 0:
+                max_profit = max(max_profit, curr_profit)
+            else:
+                buy = sell
+            sell += 1
+
+        return max_profit

encode-and-decode-strings/seungriyou.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+# https://leetcode.com/problems/encode-and-decode-strings/
+
+from typing import List
+
+class Codec:
+    def encode(self, strs: List[str]) -> str:
+        """Encodes a list of strings to a single string.
+
+        [Approach]
+            (length + delimiter + string)의 형태로 str를 구성하면 length 만큼 포인터를 건너뛰며 확인할 수 있게 된다.
+            delimiter는 숫자(length) 바로 뒤에 처음으로 나오는 문자여야 하므로, 숫자가 아닌 값으로 해야 한다. (나는 "."으로)
+        """
+        # length + delimiter + string
+        return f"".join(str(len(s)) + "." + s for s in strs)
+
+    def decode(self, s: str) -> List[str]:
+        """Decodes a single string to a list of strings.
+        """
+        strs = []
+
+        start = 0
+        while start < len(s):
+            # 1. start 이후에 나오는 첫 delimiter 위치 찾기
+            # for delim in range(start, len(s)):
+            #     if s[delim] == ".":
+            #         break
+            delim = s.find(".", start)
+
+            # 2. 보고 있는 str의 length 구하기
+            length = int(s[start:delim])
+
+            # 3. 보고 있는 str의 다음 위치 구하기
+            end = delim + 1 + length
+
+            # 4. 현재 str 모으기
+            strs.append(s[delim + 1:end])
+
+            # 5. start를 end로 이동
+            start = end
+
+        return strs
+
+# Your Codec object will be instantiated and called as such:
+# codec = Codec()
+# codec.decode(codec.encode(strs))

group-anagrams/seungriyou.py

@@ -0,0 +1,24 @@
+# https://leetcode.com/problems/group-anagrams/
+
+from typing import List
+
+class Solution:
+    def groupAnagrams(self, strs: List[str]) -> List[List[str]]:
+        """
+        [Approach]
+            - TC: O(n * klogk) (n = len(strs), k = max length of an element)
+            - SC: O(n * k)
+
+        [Complexity]
+            (1) strs의 원소들을 정렬해서 (2) hash table의 key 값으로 사용하면
+            매 단계마다 O(1)에 anagram을 찾을 수 있다.
+            이때, key 값으로는 list는 사용할 수 없고, string이나 tuple을 사용해야 한다.
+        """
+        from collections import defaultdict
+
+        anagrams = defaultdict(list)
+
+        for s in strs:
+            anagrams["".join(sorted(s))].append(s)
+
+        return list(anagrams.values())

implement-trie-prefix-tree/seungriyou.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+# https://leetcode.com/problems/implement-trie-prefix-tree/
+
+from collections import defaultdict
+
+
+class TrieNode:
+    def __init__(self):
+        self.is_word = False
+        self.children = defaultdict(TrieNode)
+
+
+class Trie:
+    def __init__(self):
+        self.root = TrieNode()
+
+    def insert(self, word: str) -> None:
+        curr = self.root
+
+        for w in word:
+            curr = curr.children[w]
+
+        curr.is_word = True
+
+    def search(self, word: str) -> bool:
+        curr = self.root
+
+        for w in word:
+            if w not in curr.children:
+                return False
+            curr = curr.children[w]
+
+        return curr.is_word
+
+    def startsWith(self, prefix: str) -> bool:
+        curr = self.root
+
+        for p in prefix:
+            if p not in curr.children:
+                return False
+            curr = curr.children[p]
+
+        return True
+
+# Your Trie object will be instantiated and called as such:
+# obj = Trie()
+# obj.insert(word)
+# param_2 = obj.search(word)
+# param_3 = obj.startsWith(prefix)

word-break/seungriyou.py

@@ -0,0 +1,131 @@
+# https://leetcode.com/problems/word-break/
+
+from typing import List
+
+class Solution:
+    def wordBreak_bfs(self, s: str, wordDict: List[str]) -> bool:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n^3 + m * k) (n = len(s), m = len(wordDict), k = avg(len(word) for word in wordDict))
+                - O(n^3): (1) s[start:end] slicing * (2) end * (3) start
+                - O(m * k): set(wordDict)
+            - SC: O(n + m * k)
+                - O(n): seen, q
+                - O(m * k): set(wordDict)
+
+        [Approach]
+            BFS로 접근할 수 있다.
+            이때, queue는 확인할 substring의 시작 index를 기록하면 되며, seen을 이용하여 각 start 당 한 번씩만 확인한다.
+        """
+        from collections import deque
+
+        n, words = len(s), set(wordDict)
+
+        q = deque([0])  # 확인할 substring의 시작 index
+        seen = set()  # 중복 X
+
+        while q:
+            start = q.popleft()
+
+            # base condition
+            if start == n:
+                return True
+
+            # string slicing에서 사용할 끝 index를 순회하며 확인
+            for end in range(start + 1, n + 1):
+                # (1) 방문하지 않았으며 (2) wordDict에 현재 보고 있는 substring이 있는 경우
+                if end not in seen and s[start:end] in words:
+                    q.append(end)
+                    seen.add(end)
+
+        return False
+
+    def wordBreak_dp(self, s: str, wordDict: List[str]) -> bool:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n^3 + m * k)
+                - O(n^3): (1) s[start:end] slicing * (2) end * (3) start
+                - O(m * k): set(wordDict)
+            - SC: O(n + m * k)
+                - O(n): dp
+                - O(m * k): set(wordDict)
+
+        [Approach]
+            DP로 접근할 수 있다.
+            이때, dp[i] = s[i:]가 wordDict의 원소만으로 구성될 수 있는지 여부이다.
+            따라서 핵심은 뒤에서부터 확인하는 것이다!
+        """
+
+        n, words = len(s), set(wordDict)
+
+        # dp[i] = s[i:]가 wordDict의 원소만으로 구성될 수 있는지 여부
+        dp = [False] * (n + 1)
+        dp[n] = True
+
+        for start in range(n - 1, -1, -1):
+            for end in range(start + 1, n + 1):
+                # (1) s[end:]가 wordDict 원소로 구성 가능하고 (2) wordDict에 현재 보고 있는 substring이 있는 경우
+                if dp[end] and s[start:end] in words:
+                    dp[start] = True
+                    break
+
+        return dp[0]
+
+    def wordBreak(self, s: str, wordDict: List[str]) -> bool:
+        """
+        [Complexity]
+            - TC: O(n^2 + m * k)
+                - O(n^2): 루프 수행 (slicing 제거)
+                - O(m * k): trie 생성
+            - SC: O(n + m * k)
+                - O(n): dp list
+                - O(m * k): trie
+
+        [Approach]
+            trie를 이용하면, dp에서 매 루프마다 s[start:end] slicing으로 O(n)이 소요되던 것을 O(1)로 최적화 할 수 있다.
+        """
+        from collections import defaultdict
+
+        class TrieNode:
+            def __init__(self):
+                self.is_word = False
+                self.children = defaultdict(TrieNode)
+
+            def add_word(self, word):
+                curr = self
+
+                for w in word:
+                    curr = curr.children[w]
+
+                curr.is_word = True
+
+        # 1. trie 구성하기
+        root = TrieNode()
+        for word in wordDict:
+            root.add_word(word)
+
+        # 2. dp 준비하기
+        n, words = len(s), set(wordDict)
+        # dp[i] = s[i:]가 wordDict의 원소만으로 구성될 수 있는지 여부
+        dp = [False] * (n + 1)
+        dp[n] = True
+
+        # 3. trie를 이용하여 최적화된 dp 수행
+        for start in range(n - 1, -1, -1):
+            curr = root
+            for end in range(start + 1, n + 1):  # -- trie 사용으로 각 단계 O(n) -> O(1)
+                w = s[end - 1]
+
+                # 현재 보고 있는 substring의 마지막 문자가 curr.children에 없다면 중단
+                if w not in curr.children:
+                    break
+
+                # 있다면 타고 내려가기
+                curr = curr.children[w]
+
+                # (1) s[end:]가 wordDict 원소로 구성 가능하고 (2) wordDict의 word가 발견되었다면 dp 리스트에 기록 후 중단
+                if dp[end] and curr.is_word:
+                    dp[start] = True
+                    break
+
+        return dp[0]