1번. 중복 검사
- 배열을 정렬하면 현재 문자 다음에 오는 문자는 같거나 다르다.
- set을 이용하여 중복되는 문자인지 확인한다.
- hashset : Set 인터페이스에서 지원하는 구현 클래스
- Set + in = O(1) vs List + in = O(N)
- 중복되는 문자가 없다면 원래 리스트와 중복을 제거한 리스트의 길이는 같다.
2번. 아나그램
- 원래 문자열의 문자들을 모두 한 번씩 사용하여 단어 만들기
- 원래 문자열과 새로운 문자열을 정렬하면 같다.
- 주어진 문자열을 모두 사용하여 새로운 문자열을 만들어야 한다. 즉, 개수가 같다.
- 반례 : s와 t의 문자열 길이는 서로 다르다
3번. 배열 합치기
- list + list
- extend : 반환값이 없다.
4번. 오른쪽 가장 큰 요소로 바꾸기
- 뒤에서부터 저장해둔 최댓값과 비교하여 작은지 큰지 확인한다.
- 작으면 저장해둔 최댓값 / 크다면 저장해둔 최대값과 서로 바꾼다.
- 시간 초과(왼쪽부터 하면 최댓값을 계속 확인해야한다) : for + max()
5번. 해당 문자열의 하위 시퀀스
- while 문을 이용하여 두 문자열이 같은지 다른지 확인한다.
- 같으면 상위, 하위 다음 문자 / 다르다면 상위 다음 문자로 이동한다.
- 이중 for 문 : 만약 두 문자가 같다면 idx(내부 for문의 시작값)에 현재 인덱스 값 + 1
- 하위 시퀀스인지 판별하기 위해, 하위 시퀀스 길이만큼 visited 배열 생성
7번. 두 숫자의 합이 특정 숫자와 같은지 확인하기
- 특정 숫자에서 배열의 값을 뺀 나머지가 딕셔너리에 존재하는지 확인한다.
- 나머지가 없다면 딕셔너리에 저장 / 있다면 리턴한다.
- 반례 : 모든 숫자를 딕셔너리에 저장한 후 탐색한다면, 자기 자신을 또 반환할 수 있다. Ex) 6 - 3 = 3
8번. 문자열 배열 중에서 가장 긴 접두사 문자열 찾기
- 처음 문자열을 기준으로 각 문자열들의 문자들을 차례로 검사한다.
- 조건1 : 인덱스의 값이 각 문자열들의 길이와 같을 경우 종료
- 조건2 : 각 문자열들의 문자가 다를 경우 종료
- 만약 각 문자열 모두 같은 문자라면 저장해둔 접두사에 이어붙인다.
- 반례 : [""] / 배열의 길이 = 1, 문자열의 길이 = 0
9번. 그룹 아나그램
- 각 문자열들의 문자 개수를 알파벳 기준으로 계산하고, 딕셔너리에 해당 배열을 문자열로 저장한다.
- 딕셔너리는 배열을 저장할 수 없어 tuple로 저장한다.
- 즉, Key = 알파벳 기준 개수 배열 / Value = Key 값에 대한 문자열
- 반례 : 문자열의 전체 유니코드 값을 key로 설정할 때, 문자열이 다르지만 전체 유니코드 값이 같을 수 있다.
10번. 파스칼 삼각형
- [0] + 이전 숫자행 배열 + [0] 로 설정한 후 반복문을 수행한다.
- 다음 숫자행 배열의 길이는 이전 숫자행 배열의 마지막 값과 같다.
- 처음과 마지막 값은 무조건 1 / 나머지는 바로 위(이전 숫자행)에 있는 두 숫자의 합이다.
12번. 이메일 만들기
- 반례 : 로컬 이름과 도메인 이름을 구분해야 한다.
13번. 두 문자의 동형
- 함정 : s의 문자를 대체하여 t를 얻을 수 있으면 두 문자열 s와 t는 동형입니다.
- 반례 : s와 t가 동형이면, t의 문자를 대체하여 s를 얻을 수 있어야 한다.
Input: s = "badc", t = "baba"
Output: false
14번. 인접하는 숫자 판단하기
- 문제점 : 양옆과 양옆 사이는 판별하는 기준이 다르다.
- 양옆과 양옆 사이의 판별 기준을 동일시 하기 위해 양 옆에 [0]을 추가한다.
- 인덱스 범위 해결 : for문의 인덱스를 1부터 n - 1까지 검사할 수 있다.
- 어렵게 풀기
- Ex01과 Ex02 = flowerbed가 같고 n이 다른 경우
- flowerbed = [1, 0, 0, 0, 1], n = 1 (True) vs n = 2 (False)
- 판단 1 : flowerbed가 다른 경우가 필요해보인다. (심은 꽃을 기준으로 테스트 케이스 추가하기)
- Ex03 : flowerbed = [1, 0, 0, 0, 0], n = 2
- Ex04 : flowerbed = [0, 0, 0, 0, 1], n = 2
- Ex05 : flowerbed = [0, 0, 0, 0, 0], n = 3
- 판단 2 : 화단에 새 꽃을 심을 수 있는 개수를 파악해보자.
- 판별 1 : (3 + 1) // 2 = 2 (X) (Ex01) vs (4 + 1) // 2 (O) (Ex03, Ex04, Ex05)
- Ex01의 심을 수 있는 개수를 맞추기 위해 필요한 기준을 선별하기에는 어려워보인다.
- 판별 2 : (3 - 1) // 2 = 1 (O) (Ex01) vs (4 - 1) // 2 (X) (Ex03, Ex04, Ex05)
- 판단 3 : Ex03, Ex04, Ex05의 심을 수 있는 개수를 맞추기 위해 다른 조건이 필요하다.
- 기준 1 : 맨 앞에 꽃이 심어져있는 경우 ➡︎ Ex01, Ex03 s Ex04, Ex05
empty = 0 if flowerbed[0] == 1 else 1
- 기준 2 : 맨 뒤에 꽃이 심어져있는 경우 ➡︎ Ex01, Ex04 vs Ex03, Ex05
15번. 다수의 요소 반환하기
- 다수의 요소를 반환할 변수 res와 해당 요소(res)의 개수인 maxCount 변수를 이용한다.
- 딕셔너리에 저장된 변수의 개수를 기준으로 maxCount와 비교하여 다수의 요소를 선정한다.
- 반복문을 돌면서 요소가 같다면 count + 1 / 다르면 - 1, count가 0일 때 다수의 요소를 바꿔준다.
- 요소들의 개수를 딕셔너리에 저장하고 역순으로 정렬하여 다수의 요소를 반환한다.
16번. x의 다음 인덱스를 기준으로 큰 요소 찾기
-
nums1 요소들의 인덱스를 저정한 딕셔너리를 만든다.
- nums2에 대한 이중 for문으로 nums1의 해당 요소가 존재하면 이후에 큰 값을 찾아 배치한다.
-
nums2의 요소가 nums1에 존재한다면 스택에 추가하고, 스택에 저장된 값들은 자신보다 큰 값을 찾는다.
- 응용 : "배열에 있는 일부 요소 x의 다음으로 큰 요소는 동일한 배열에서 x의 오른쪽에 있는 처음으로 큰 요소입니다."
nums1 = [1,3,5,2,4]
nums2 = [6,5,4,3,7,2,1]
res = [-1,7,7,-1,7]
17번. 피벗 찾기
- 내 방법 : 배열에 대한 인덱스를 기준으로 왼쪽과 오른쪽 요소들의 합계를 수시로 확인한다.
- 왼쪽 요소들의 합계와 오른쪽 요소들의 합계에 대한 변수를 이용한다.
- 오른쪽 요소들의 합계는 = 전체 - 해당 요소의 값 - 왼쪽 요소들의 합계
- 배열 = [1, 3, 2, 4, 5], idx = 2 -> 해당 요소의 값 = 2, 왼쪽 요소들의 합계 = 1 + 3
18번. 해당 범위의 합계 구하기
- 처음부터 끝까지 인덱스를 기준으로 합계를 구한 배열을 생성한다. Ex) 2 ~ 6까지의 합계
- 해당 범위의 합계 = 0 ~ 6까지의 합계 - 0 ~ 1까지의 합계
- sum 함수 이용하기
19번. 해당 범위에서 포함되지 않은 요소들 찾기
- set + not in
- 배열의 인덱스를 이용하여 배열의 요소가 포함되는지 판단한다. (1 <= nums[i] <= n)
- 문제점 : [1, n] 범위
- 방법 : 배열에 특정 숫자가 존재한다면, 인덱스가 특정 숫자 - 1인 배열의 요소를 음수 처리한다.
- 단, 특정 숫자가 또 존재하더라도 -1을 유지해야 한다.
- 끝 : 음수인 요소들(해당 범위에 존재하는 nums의 요소들)을 확인한다.
20번. 단어의 개수 세기
- 내 방법 : 전체 텍스트의 문자들을 카운트하고, 단어에 포함되는 문자들의 개수만큼 빼주는 것을 반복한다.
- Counter 라이브러리를 이용하여 전체 텍스트와 단어에 해당하는 문자들의 개수로 나눈 몫을 이용한다.
- 즉, 만들 수 있는 단어의 개수는 해당 문자들 중에서 가장 작은 값이 된다.
21번. 문자열이 패턴과 동일한지 판단하기
- 반례 : pattern = "aaa", s = "aa aa aa aa"
- 반례 : pattern = "abba", s = "dog dog dog dog"
- b가 dog가 되지 않도록, 문자(dog)에 대한 패턴(a)을 저장하여 비교한다.
22번. HashSet 만들기
- 키가 0인 링크드 리스트(key=key, next=None)를 여러개 세팅한다.
- 여러개? : 충돌을 방지해야하고, 키 값만큼 세팅하는 것보다 작게 하는 것이 효율이 좋다.
- 세팅한 배열보다 큰 값들은? : 해당 키 값을 배열의 길이만큼 나눈 나머지에 위치시킨다.
- add 함수(키 값이 이미 존재하면 추가 안한다), remove 함수, contains 함수
- 해당 키 값을 찾을 때까지 탐색(while, cur = cur.next)하여 함수에 맞는 기능을 수행한다.
24번. 정렬 알고리즘
25번. 빈도수를 센 후 내림차순으로 출력하기
- 정수에 대한 빈도수를 세고, 빈도수를 정렬하기 위해 빈도수에 대한 정수 배열을 만든다.
- 빈도수가 같은 정수는 여러개이므로, 빈도수를 인덱스로 하여 정수들을 묶는다.
- 정수에 대한 빈도수를 세고, sorted lambda로 정렬한다.
26번. nums[i]를 제외한 nums의 모든 요소의 곱 구하기
- prefix과 postfix 배열을 만든 후, nums[i]를 기준으로 prefix의 왼쪽 값과 postfix의 오른쪽 값을 곱한다.
- prefix 배열 = nums[i](자기자신)와 prefix(이전 값들의 곱)으로 만든 배열
- postfix 배열 = prefix의 역순 방식
- 1번 방식과 달리 시작 지점에 1을 놓은 후, nums[i]와 이전 값들의 곱을 곱하여 prefix 배열을 만든다.
- 다음 postfix를 설정하기 위해 역순으로 처음에는 만들어진 prefix에 1을 곱하고, 나머지는 동일하다.
27번. 스도쿠
- 내 방법 : 검사 종류 3가지(열, 행, 3x3 사각형) + visited[False] * 10
- 3x3 사각형 : 쉽게 검사하기 위해, 해당 좌표가 어디든 0, 3, 6이 나올 수 있도록 한다.
- Ex) x = 4 ➡︎ dx = 4 // 3 * 3 = 3
- defaultdict(set) : set에서 in의 시간복잡도 = O(1)
- 3x3 사각형 : x = [0, 1, 2] y = [0, 1, 2]로 모든 경우의 수 = 9가지로 저장
28번. 특정 문자를 기준으로 분리하기(encode, decode)
- 내 방법(실패) : encode =
#
을 각 문자열마다 추가하기, decode = split('#')을 나으로 분리하기
- 반례 : ["we","yes","!@#$"] ➡︎
#
은 내가 임의로 설정한 값이므로, 기존 문자열까지 건드리게 된다.
- encode : 각 문자열 앞에 해당 문자열의 길이와
#
을 추가한다.
- decode : while 문으로
#
을 찾아 encode에서 추가한 해당 문자열의 길이만큼 배열에 추가한다.
- 주의 : 문자열의 길이는 1자리, 2자리, 3자리, ... 로 알 수 없다.
- i = 0 ➡︎ j =
#
의 인덱스 값 ➡︎ i = #
을 찾은 다음의 인덱스 값 + 해당 문자열의 길이
29번. 가장 긴 시퀀스의 길이
- 내 방법 : 배열을 정렬한 후 차례대로 검사한다. (단, 배열이 없으면 0)
- 검사 1 : 해당 값이 다음 값과 같다면 건너띈다.
- 검사 2 : 해당 값에 1을 더한 값이 다음 값과 같다면 시퀀스의 길이를 늘린다.
- 검사 3 : 만약 다르다면, 최대 시퀀스의 길이와 비교한 후, 시퀀스의 길이를 초기화한다.
- 마지막 : 검사 3에서만 최대 시퀀스 값이 바뀌기 때문에, 마지막에 해당 시퀀스의 길이를 한번더 비교한다.
- 중복을 제거한 배열에서 해당 값에 1을 뺀 값이 없다면, 반복문을 통해 시퀀스의 길이를 측정한다.
- Ex) [100, 4, 200, 1, 3, 2] ➡︎ 시각화하기 ← ..., 1, 2, 3, ... 100 ... 200 →
30번. 정렬
- 정렬하는 정수의 개수가 정해져 있을 때 Ex) 0, 1, 2
- 배열의 양 끝 값(l, r)을 저장한다.
- 현재 위치의 값이 0이라면, 정렬되지 않은 영역의 맨앞의 값(arr[l])과 자리를 바꾼다.
l += 1
- 현재 위치의 값이 2라면, 정렬되지 않은 영역의 맨뒤의 값(arr[r])과 자리를 바꾼다.
r -= 1
i -= 1
➡︎ 현재 위치의 값은 정렬된 상태가 아니기 때문에 다음으로 넘어갈 수 없다.
32번. 수직선 긋기
- 좌표 평면 위에서 수직선을 그엇을 때 교차된 벽돌의 개수를 최소화하기
- 내 방법(실패) : 수직선을 세울 수 있는 모든 공간의 교촤된 벽돌의 개수 파악하기
- 교차된 벽돌의 개수가 가장 적은 것 = 빈 공간의 개수가 가장 많은 것
- 문제점 : 공간이 비어있을 수 있음 Ex) [1]
- 교차된 벽돌의 개수가 없기 때문에 빈 배열에 해당 데이터를 미리 넣어준다.
dic = {0: 0}
34번. 합계가 k인 하위 배열의 총 개수 구하기
- 내 방법(실패) : 투 포인터 (+ nums의 원소는 양수이어야 한다)
- 반례 : [1], k = 0 ➡︎ nums의 원소와 k의 시작 범위가 같아야 한다.
- 배열의 원소들을 더하면서 k만큼 뺀 나머지가 해쉬 맵에 존재하는지 확인한다.
- 해쉬 맵 : key = 특정 범위의 원소들의 합에서 k를 뺀 나머지 / value = 개수
- 해당 인덱스까지 나올 수 있는 모든 경우의 수의 합을 해쉬 맵에 저장해둔다.
- 초기 설정 : [10], k = 10 ➡︎ {0 : 1} res = 1
✅ 35번. 3자리 회문 개수 세기
- 왼쪽과 오른쪽에 대해 같은 문자가 존재할 경우, 그 사이에 존재하는 문자들은 모두 회문으로 만들 수 있다.
- s.find(c) vs list.index(c)
36번. 괄호 균형 맞추기
- Input: s = "] ] ] [ [ ["
- Output: 2 ➡︎ The resulting string is "[ [ ][ ] ]".
- Explanation: You can do the following to make the string balanced:
- Swap index 0 with index 4. s = "[ ] ] [ ]".
- Swap index 1 with index 5. s = "[ [ ][ ] ]". ➡︎ s = "[ ] [ ] ]"
- 설명 : 최소 스왑 수는 이미 균형을 이루는 괄호를 제외한 불균형을 이루는 괄호의 수에서 1을 더하고, 2를 나눈 값과 같다.
37번. 비율이 같은 직사각형 쌍의 개수
- 비율이 같은 직사각형이 몇개 있는지 카운트하고, 만들 수 있는 쌍의 개수 반환
- 만들 수 있는 쌍의 개수 = 중복을 허용하지 않고, n개의 원소에서 2개 뽑기 = nC2
✅ 38번. 두 개의 회문 subsequences(하위 시퀀스, 부분수열)
- 비트마스크를 이용하여 만들 수 있는 부분 수열을 구하고, 해당 부분 수열이 회문인지 확인하기
- 단, 두 개의 회문은 동일한 인덱스를 포함하면 안되므로, 비트연산자로 두 회문을 검사한다.
39번. 최적의 경로와 최대의 점수
- 첫번째 로봇이 마지막 위치까지 도달하려면, 첫번째 행에서 두번째 행으로 이동하는 경우가 존재한다.
- 교차지점을 기준으로 두번째 로봇이 얻을 수 있는 점수의 범위는 정해져있다.
- 각 행을 기준으로 prefix(특정 위치까지 모두 더한 값 vs postfix(반대로))를 계산한다.
- 전체 교차지점을 탐색하여, 첫번째 행과 두번째 행에서 얻을 수 있는 점수 중에서 최고 점수를 계산한다.
- 하지만, 첫번째 로봇이 점수를 최소화하기 때문에 답은 최저 점수가 된다.
40번. 전체 아나그램 개수
- 만들어야하는 아나그램의 길이만큼, 전체 문자열과 만들어야하는 아나그램에 대한 글자 수 세기
- 만약 두 그룹의 문자와 개수가 같다면, 첫번째 인덱스부터 아나그램을 만들 수 있다.
- 나머지 문자들을 확인하기 위해, 차례대로 문자(있거나 없을 수도 있음)를 추가하며, 맨 앞에 있는 문자를 빼준다.
- Ex) s = "cbaebabacd", p = "abc" ➡︎ ['c', 'b', 'a'] ➡︎ ['b', 'a', 'e']
- 새롭게 만들어진 문자열을 만들어야하는 아나그램과 비교한다.
✅ 41번. (KMP)Knuth-Morris-Pratt
- needle(바늘)과 haystack(건초 더미) : haystack = "ababcabcabababd", needle = "ababd"
- 기존 알고리즘에서는 needle을 찾을 때 다른 문자가 나왔을 경우, 다시 돌아가서 검사할때 중복되는 경우가 존재한다.
- needle에 대한 LPS(Longest Prefix Suffix)를 만든다. ➡︎ [0, 0, 1, 2, 0]
2. haystack와 needle을 비교하며, 다른 문자가 나왔을 경우, 다시 처음으로 돌아가는 것이 아닌 LPS의 값을 활용한다.
44번. 합계가 k의 배수인 하위 배열 찾기 (+34번)
- 배열의 원소들을 더하면서 k를 나눈 나머지가 해쉬 맵에 존재하는지 확인한다.
- 해쉬 맵 : key = 특정 범위의 원소들의 합에서 k를 나눈 나머지 / value = 하위 배열의 길이
- 초기 설정 : [24], k = 6 ➡︎ {0 : -1}, 하위 배열의 길이는 1보다 커야한다.
48번. 길이 k의 모든 2진수가 s의 하위 문자열
- 공통 : 문자열 s에서 길이가 k인 나올 수 있는 모든 2진수를 문자열로 저장하기
- 내 방법 : 왼쪽 시프트 연산자(<<)를 이용하여 전체 2진수 확인하기
- 반례 : k = 3 ➡︎ 1 = 001 = '1'.zfill(k) == '1'.rjust(k, "0")
- Or : 문자열이 아닌 2진수를 저장하면, 정수형이라 더 비교하기 쉽다(0이 사라지기 때문에).
- 정답 : 길이 k가 가질 수 있는 모든 2진수의 개수 = 2 ** k
49번. 행과 열의 총합 구하기(2차원 배열, prefix)
- Rectangle[row2][col2] = (0, 0)에서 (row2, col2)까지의 총합
50번. 감소하지 않는 배열인지 판별하기(한 번 변경 가능)
- Ex01 : [4, 2, 3] ➡︎ 4를 2로 바꾸면(nums[i] = nums[i + 1]) 감소하지 않는 배열 가능 (핵심 : 기존 배열의 값 이용하기)
- Ex02 : [4, 2, 1] ➡︎ 4를 2로 바꾸기 [2, 2, 1]
- False ➡︎ [2, 2, 1]도 감소하는 배열이므로 끝까지 변경해보기 ➡︎ 1을 2로 바꾸면(nums[i + 1] = nums[i]) 가능
- 1차 : Ex01과 Ex02는 서로 바꿔주는 식이 다르다. ➡︎ 어떻게 구분해야할까?
- 차이점 : Ex01) i = 0 vs Ex02) i > 0 (핵심 : 바꿔야하는 값의 조건이 동일해야한다)
- 구분 : Ex01에서 i가 0보다 큰 경우로 맞춰주기 ➡︎ [1, 4, 2, 3] vs [2, 2, 1]
- 바꿔야하는 값 : Ex01-1) 4 vs Ex02) 1
- 결론 : 바꿔야하는 값의 양 옆 값[(1, 2), (2, 1)]을 기준으로 식이 적용된다.
✅ 51번. 19번 심화
- 배열에 존재하지 않는 가장 작은 양의 정수는 1부터 배열의 길이 사이의 정수 중 하나이다.