[eunhwa99] Week 03

combination-sum/eunhwa99.java

@@ -0,0 +1,32 @@
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.List;
+
+// backtracking
+// 시간복잡도: 각 배열 원소마다 target을 만드는 데에 기여를 할 수도 있고 안 할 수도 있음 -> O(2^(target))
+// 공간복잡도: O(k * t) (k는 가능한 조합의 수, t는 각 조합의 크기)
+
+class Solution {
+    public List<List<Integer>> combinationSum(int[] candidates, int target) {
+        List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
+        backtrack(candidates, target, 0, new ArrayList<>(), result);
+        return result;
+    }
+
+    private void backtrack(int[] candidates, int target, int start, List<Integer> currentCombination, List<List<Integer>> result) {
+        // 목표값에 도달하면 현재 조합을 결과에 추가
+        if (target == 0) {
+            result.add(new ArrayList<>(currentCombination));
+            return;
+        }
+
+        // 후보 숫자들을 탐색
+        for (int i = start; i < candidates.length; i++) {
+            if (candidates[i] > target) continue; // 목표값보다 큰 숫자는 넘어감
+
+            currentCombination.add(candidates[i]); // 현재 숫자를 선택
+            // 현재 숫자를 다시 사용할 수 있기 때문에 i를 그대로 두고 재귀 호출
+            backtrack(candidates, target - candidates[i], i, currentCombination, result);
+            currentCombination.remove(currentCombination.size() - 1); // 백트래킹: 마지막 숫자 제거
+        }
+    }
+}

maximum-subarray/eunhwa99.java

@@ -0,0 +1,15 @@
+// 시간 복잡도: DP -> O(N)
+// 공간 복잡도: nums 배열 크기 - O(N)
+
+class Solution {
+    public int maxSubArray(int[] nums) {
+        int currentSum = nums[0];
+        int maxSum = currentSum;
+        for (int i = 1; i < nums.length; ++i) {
+            currentSum = Math.max(currentSum + nums[i], nums[i]);
+            maxSum = Math.max(maxSum, currentSum);
+        }
+
+        return maxSum;
+    }
+}

product-of-array-except-self/eunhwa99.java

@@ -0,0 +1,35 @@
+// 풀이
+// 현재 인덱스가 i 일 때, 문제에서 구하고자 하는 값은 아래와 같다.
+// 나의 왼쪽(i-1)부터 처음까지의 곱 * 나의 오른쪽(i+1)부터 끝까지의 곱
+// leftProduct[i-1] = 왼쪽(i-1)부터 처음까지의 곱
+// rightProduct[i+1] = 오른쪽(i+1)부터 끝까지의 곱
+// leftProduct는 처음부터 i까지 순회하면서 구하면 된다. leftProduct[i] = leftProduct[i-1] * (나 자신 = nums[i])
+// rightProduct는 끝부터 시작해서 i까지 순회하면서 구하면 된다. rightProduct[i] = rightProduct[i+1] * (나 자신 = nums[i])
+
+
+// DP 를 사용하면 시간 복잡도는 O(N)
+// 공간 복잡도는 2개의 배열이 필요하고, 답으로 보낼 배열까지 해서 O(3*N) = O(N)
+
+class Solution {
+    public int[] productExceptSelf(int[] nums) {
+        int len = nums.length;
+        int[] leftProduct = new int[len];
+        int[] rightProduct = new int[len];
+
+        leftProduct[0] = nums[0];
+        rightProduct[len - 1] = nums[len - 1];
+        for (int i = 1; i < len; ++i) {
+            leftProduct[i] = leftProduct[i - 1] * nums[i];
+            rightProduct[len - i - 1] = rightProduct[len - i] * nums[len - i - 1];
+        }
+
+        int[] result = new int[len];
+        result[0] = rightProduct[1];
+        result[len - 1] = leftProduct[len - 2];
+        for (int i = 1; i < len - 1; ++i) {
+            result[i] = leftProduct[i - 1] * rightProduct[i + 1];
+        }
+        return result;
+    }
+}
+

reverse-bits/eunhwa99.java

@@ -0,0 +1,20 @@
+// 풀이방법
+// n의 경우 끝에서부터 비트연산을 해야 하므로 가장 오른쪽부터 시작해야 함
+// 이는 n과 1을 AND 연산하고, n을 오른쪽으로 미루면서 수행하면 된다. (n >> 1)
+// 최종 결과를 위한 값은 result에 저장할 예정이다. result의 경우, n과 반대로 왼쪽으로 한 칸씩 미루면서 n의 비트를 삽입해줘야 함 (OR 연산)
+
+// 시간 복잡도 (숫자의 비트 수 만큼 필요) -> O(N) (N: 숫자 n의 비트 수, 문제에서는 32로 고정)
+// 공간 복잡도: (result 변수 크기)
+public class Solution {
+
+    public int reverseBits(int n) {
+        int result = 0;
+        for (int i = 0; i < 32; i++) {
+            result = result << 1;
+            result |= (n & 1);
+            n = n >> 1;
+        }
+        return result;
+    }
+}
+

two-sum/eunhwa99.java

@@ -0,0 +1,80 @@
+// 문제 요구사항 -> O(n^2) 보다 작은 시간복잡도로 구현 필요
+// 문제를 보자마자 생각난 것 -> 이분탐색 (2 원소 합이 target 인 것을 구해야 하므로)
+// 이분 탐색 시간 복잡도 -> 정렬(O(nlogn)) + 이분탐색 (log(n)) -> nlogn
+// 공간 복잡도 -> 배열 크기 만큼 공간 필요 (n)
+
+import java.util.Arrays;
+import java.util.HashMap;
+
+class ValueIndex implements Comparable<ValueIndex> {
+    int value;
+    int index;
+
+    // ValueIndex 객체를 정렬할 때 value 기준으로 오름차순 정렬
+    @Override
+    public int compareTo(ValueIndex other) {
+        return Integer.compare(this.value, other.value);
+    }
+}
+
+class Solution {
+
+    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
+        int size = nums.length;
+        ValueIndex[] valueIndex = new ValueIndex[size];
+        for (int i = 0; i < size; ++i) {
+            valueIndex[i] = new ValueIndex();
+            valueIndex[i].value = nums[i];
+            valueIndex[i].index = i; // 정렬 전 original index 저장
+        }
+        Arrays.sort(valueIndex); // 정렬
+        int left = 0;
+        int right = nums.length - 1;
+
+        while (left < right) {
+            int leftVal = valueIndex[left].value;
+            int rightVal = valueIndex[right].value;
+            int sum = leftVal + rightVal;
+
+            if (sum < target) { // target 보다 합이 작으면, left 값이 커져야 함
+                left += 1;
+            } else if (sum > target) {
+                right -= 1; // target 보다 합이 크면, right 값이 작아져야 함
+            } else { // sum = target 이면 끝!
+                break;
+            }
+        }
+
+        return new int[]{valueIndex[left].index, valueIndex[right].index};
+    }
+}
+
+
+/**
+ * hashMap을 이용한 O(n) 방법도 있다고 해서 추가 구현해보았습니다. (시간/공간 복잡도 O(n))
+ */
+
+class Solution {
+
+    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
+        HashMap<Integer, Integer> numMap = new HashMap<>();
+        int left = 0, right = 0;
+        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
+            int complement = target - nums[i]; // 현재 숫자와 합쳐서 target을 만드는 숫자
+
+            // 이미 그 숫자가 해시맵에 있다면, 두 인덱스를 반환
+            if (numMap.containsKey(complement)) {
+                left = numMap.get(complement);
+                right = i;
+                break;
+            }
+
+            // 해시맵에 현재 숫자와 인덱스를 추가
+            numMap.put(nums[i], i);
+        }
+
+        return new int[]{left, right};
+
+    }
+}
+