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combination-sum/EcoFriendlyAppleSu.kt

@@ -1,12 +1,12 @@
 package leetcode_study
 
 /*
-* target을 구성할 수 있는 모든 조합의 수를 구하는 문제
+* 주어진 배열로 만들 수 있는 값(target)을 구성할 수 있는 모든 조합의 수를 구하는 문제
 * 재귀를 사용해 모든 경우의 수를 구한 후 구한 결과값에서 중복을 제거하는 방식으로 문제 해결
-* 시간 복잡도: O(2^(target size))
+* 시간 복잡도: O(2^n)
 * -> target 값을 0으로 만들기 위해 가능한 모든 조합을 찾는 과정
-* 공간 복잡도: O(2^(target size))
-* -> removeDuplicates는 중복을 제거하고 결과를 저장하는 데 사용됨. 중복을 제외하는 과정에서 O(2^(target size))개의 리스트 사용
+* 공간 복잡도: O(2^n)
+* -> removeDuplicates는 중복을 제거하고 결과를 저장하는 데 사용됨. 중복을 제외하는 과정에서 O(2^n)개의 리스트 사용
 * */
 fun combinationSum(candidates: IntArray, target: Int): List<List<Int>> {
     val result = mutableListOf<List<Int>>()
@@ -35,10 +35,10 @@ fun combinationSum(candidates: IntArray, target: Int): List<List<Int>> {
 
 /*
 * 재귀를 사용하여 문제를 해결할 때, 재귀 작성 시 중복을 제거하는 방식으로 문제 해결
-* 시간 복잡도: O(2^(target size))
+* 시간 복잡도: O(2^n)
 * -> target 값을 0으로 만들기 위해 가능한 모든 조합을 찾는 과정
-* 공간 복잡도: O(target size)
-* -> 재귀 호출 스택에서 사용하는 공간이 target 값에 비례하기 때문에, 재귀 깊이는 O(target size)
+* 공간 복잡도: O(n)
+* -> 재귀 호출 스택에서 사용하는 공간이 target 값에 비례하기 때문에, 재귀 깊이는 O(n)
 * */
 fun combinationSumUsingBackTracking(candidates: IntArray, target: Int): List<List<Int>> {
     val result = mutableListOf<List<Int>>()

decode-ways/EcoFriendlyAppleSu.kt

@@ -53,7 +53,7 @@ fun lengthDivider(s: String): List<List<Int>> {
 * 메모이제이션을 사용한 문제 해결
 * 시간 복잡도: O(n)
 * -> 주어진 문자열의 길이 만큼 순회
-* 공간 복잡도: O(1)
+* 공간 복잡도: O(n)
 * -> 주어진 길이 만큼 기존 정보를 '메모'할 수 있는 공간
 * */
 fun numDecodings(s: String): Int {

merge-two-sorted-lists/EcoFriendlyAppleSu.kt

@@ -3,7 +3,7 @@ package leetcode_study
 /*
 * 오름차순으로 정렬된 두 노드 리스트를 크기 순서대로 병합하는 문제
 * 기준 노드와 다음 노드를 가리키는 포인터 노드를 상용해 문제 해결
-* 시간 복잡도: O(n)
+* 시간 복잡도: O(m + n)
 * -> 주어진 두 노드 숫자만큼 순회
 * 공간 복잡도: O(1)
 * */

palindromic-substrings/EcoFriendlyAppleSu.kt

@@ -2,10 +2,10 @@ package leetcode_study
 
 /*
 * 주어진 문자열에서 자른 개별 문자열이 회문일 경우를 판단하는 문제
-* 시간 복잡도: O(n^2)
+* 시간 복잡도: O(n^3)
 * -> 주어진 문자열을 자를 때 이중 반복문 수행: O(n^2)
-* -> subString() 함수는 내부적으로 주어진 k 만큼 배열을 자르기 때문에 O(k)의 시간 복잡도를 가짐
-* --> O(k) + O(n^2) = O(n^2)
+* -> subString() 함수는 내부적으로 주어진 k 만큼 복사된 문자열 객체를 만들기 때문에 O(n) 소요
+* --> O(n) * O(n^2) = O(n^3)
 * 공간 복잡도: O(n)
 * -> subString() 함수가 호출될 때마다 길이 k의 새로운 문자열 객체가 생성되기 때문에 subString 최대 길이인 O(n)을 가짐.
 * */

word-search/EcoFriendlyAppleSu.kt

@@ -8,8 +8,9 @@ package leetcode_study
 * -> 주어진 배열에서 첫 번째 글자를 찾는 반복문: O(m *n)
 * -> 최악의 경우 모든 칸을 방문 처리(dfs): O(m *n)
 * --> O(m *n) + O(m *n) == O(m *n)
-* 공간 복잡도: O(m *n)
-* -> 재귀 호출 스택 공간 dfs 함수에서 최악의 경우 필요한 스택 공간: O(m *n)
+* 공간 복잡도: O(m * n * l)
+* -> 방문을 체크하기 위한 공간: O(m * n)
+* -> DFS는 단어의 길이 l 만큼 최대 깊이로 호출되므로, 재귀 스택의 공간 복잡도: O(l)
 * */
 val dx = listOf(0, 1, -1, 0)
 val dy = listOf(1, 0, 0, -1)