[alphaorderly] WEEK 07 Solutions - #2793

2D DP에서 dp 내용을 출력하고
대각선으로 보면 Pascal Triangle이 만들어집니다.
이것대로 Combination 연산으로 하셔도 맨 아래 코드를 얻을수 있으세요!

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Sliding Window, Hash Map / Hash Set
• 설명: 두 포인터(left, right)로 연속 부분 문자열을 창/window로 확장 축소하며 서로 다른 문자만 남도록 중복 여부를 해시 맵으로 관리하는 방식이다. 이는 길이가 최대로 되는 모든 고유 부분 문자열을 찾는 일반적인 Sliding Window 패턴에 해당한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 슬라이딩 윈도우와 해시맵(딕셔너리) 활용으로 각 문자 등장 여부를 관리한다. right 증가에 따라 중복이 생기면 left를 이동시키며 윈도우 크기를 조정한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Depth-First Search, Breadth-First Search, Hash Map / Hash Set
• 설명: 코드는 BFS와 DFS 두 가지 방식으로 섬을 탐색하며, 방문 여부를 표시하기 위해 격자 데이터를 '#''로 바꿉니다. 두 구현 모두 인접한 땅을 탐색하고 섬의 수를 증가시키는 패턴을 보이며, 방문 관리에 추가 데이터 구조를 사용하지 않는 점에서 해시 맵/세트의 직접 사용은 보조적으로 판단됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 2가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Two Pointers, Linked List
• 설명: 헤드와 프리브 포인터를 이용해 linked list를 역순으로 순회하며 노드 연결을 재설정하는 전형적인 투 포인터 기법. 공간 복잡도 O(1), 반복 구조로 리스트를 한 번 순회한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 단일 포인터를 활용해 앞 노드와 현재 노드의 연결을 역전한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming, Greedy, Hash Map / Hash Set
• 설명: 이 코드는 행/열의 플래그를 첫 행/열을 임시 저장소로 활용하는 방식으로 제로를 표시하는 패턴이다. 공간을 추가로 사용하지 않고 원래 배열의 행/열을 이용해 조건을 전파하므로 일반적으로 최적화된 탐색/표시 기법으로 분류된다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

피드백: 첫 행/열을 마커로 활용하는 표준 최적화 방법을 택했다. 초기 상태를 따로 확인하여 경계 케이스를 처리한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

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🏷️ 알고리즘 패턴 분석

• 패턴: Dynamic Programming, Combinatorial, Memoization
• 설명: 다양한 구현에서 2D/1D DP를 이용한 최단 경로의 경우의 수를 계산하고, 재귀+캐시(메모이제이션) 패턴으로 중복 계산을 줄이는 사례가 포함되어 있습니다. 또한 재귀 기반의 상향식 DP를 보완하는 memoization 기법이 사용됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

ℹ️ 이 파일에는 4가지 풀이가 포함되어 있어 각각 분석합니다.

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