[ICE0208] WEEK 10 Solutions

[ICE0208]

답안 제출 문제

• Invert Binary Tree #226
• Search In Rotated Sorted Array #246
• Course Schedule #261

작성자 체크 리스트

• Projects의 오른쪽 버튼(▼)을 눌러 확장한 뒤, Week를 현재 주차로 설정해주세요.
• 문제를 모두 푸시면 프로젝트에서 Status를 In Review로 설정해주세요.
• 코드 검토자 1분 이상으로부터 승인을 받으셨다면 PR을 병합해주세요.

검토자 체크 리스트

Important

본인 답안 제출 뿐만 아니라 다른 분 PR 하나 이상을 반드시 검토를 해주셔야 합니다!

• 바로 이전에 올라온 PR에 본인을 코드 리뷰어로 추가해주세요.
• 본인이 검토해야하는 PR의 답안 코드에 피드백을 주세요.
• 토요일 전까지 PR을 병합할 수 있도록 승인해주세요.

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

course-schedule/ICE0208.java

import java.util.ArrayDeque;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Queue;

class Solution {
    public boolean canFinish(int numCourses, int[][] prerequisites) {
        int[] indegree = new int[numCourses];

        List<List<Integer>> graph = new ArrayList<>();
        for (int course = 0; course < numCourses; course++) {
            graph.add(new ArrayList<>());
        }

        for (int[] prerequisite : prerequisites) {
            int course = prerequisite[0];
            int prerequisiteCourse = prerequisite[1];

            graph.get(prerequisiteCourse).add(course);
            indegree[course]++;
        }

        Queue<Integer> queue = new ArrayDeque<>();

        for (int course = 0; course < numCourses; course++) {
            if (indegree[course] == 0) {
                queue.offer(course);
            }
        }

        int completedCourses = 0;

        while (!queue.isEmpty()) {
            int course = queue.poll();
            completedCourses++;

            for (int nextCourse : graph.get(course)) {
                indegree[nextCourse]--;

                if (indegree[nextCourse] == 0) {
                    queue.offer(nextCourse);
                }
            }
        }

        return completedCourses == numCourses;
    }
}

• 패턴: BFS, Topological Sort
• 설명: 입력 의존성 그래프를 만들고 위상 정렬 방식으로 처리하며, 큐를 이용해 차수 0 노드를 순차적으로 제거하는 구조로 패키지 의존성 해결에 적합한 BFS/위상 정렬 패턴이 사용됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(N + P)
Space	O(N + P)

피드백: 그래프를 인접 리스트로 구성하고 진입 차수 배열로 위상정렬을 수행한다. 모든 정점을 방문하면 사이클이 없음을 뜻한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

📊 ICE0208 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
course-schedule	Medium	✅ 의도한 유형
invert-binary-tree	Easy	✅ 의도한 유형
search-in-rotated-sorted-array	Medium	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 39 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (3문제 중 3문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	■■■■■■□	8 / 10 (Medium 5, Easy 3)
Matrix	■■■■■□□	3 / 4 (Medium 3)
Dynamic Programming	■■■■■□□	8 / 11 (Easy 1, Medium 7)
String	■■■■■□□	7 / 10 (Medium 4, Easy 3)
Linked List	■■■■□□□	3 / 6 (Easy 3)
Binary	■■■□□□□	2 / 5 (Easy 2)
Graph	■■■□□□□	3 / 8 (Medium 3)
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Tree	■■□□□□□	4 / 14 (Medium 3, Easy 1)
Interval	□□□□□□□	0 / 5 ← 아직 시작 안 함

---

🤖 이 댓글은 GitHub App을 통해 자동으로 작성되었습니다.

🔢 API 사용량 (gpt-5-nano)

요청	입력 토큰	출력 토큰	합계	비용
1	1,181	111	1,292	$0.000103

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

invert-binary-tree/ICE0208.java

class Solution {
    public TreeNode invertTree(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return null;
        }

        invertTree(root.left);
        invertTree(root.right);

        TreeNode temp = root.left;
        root.left = root.right;
        root.right = temp;

        return root;
    }
}

• 패턴: Recursive, Binary Search, DFS
• 설명: 루트 트리를 재귀적으로 방문하여 좌우 자식을 교환하는 방식으로 이진 트리를 뒤집는다. 재귀 탐색(깊이 우선 탐색) 패턴과 단순한 재귀 응용으로 분류된다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(n)
Space	O(h)

피드백: 트리의 각 노드를 한 번씩 방문하고 자식 노드를 교환한다. 최악의 경우 깊이는 트리의 높이 h에 비례한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

🏷️ 알고리즘 패턴 분석

search-in-rotated-sorted-array/ICE0208.java

class Solution {
    public int search(int[] nums, int target) {
        int left = 0;
        int right = nums.length - 1;

        while (left <= right) {
            int mid = left + (right - left) / 2;

            if (nums[mid] == target) {
                return mid;
            }

            // 왼쪽 절반이 정렬되어 있는 경우
            if (nums[left] <= nums[mid]) {
                if (nums[left] <= target && target < nums[mid]) {
                    right = mid - 1;
                } else {
                    left = mid + 1;
                }
            }

            // 오른쪽 절반이 정렬되어 있는 경우
            else {
                if (nums[mid] < target && target <= nums[right]) {
                    left = mid + 1;
                } else {
                    right = mid - 1;
                }
            }
        }

        return -1;
    }
}

• 패턴: Binary Search
• 설명: 로테이트된 정렬 배열에서 목표 값을 이진 탐색으로 찾되, 어느 쪽 절반이 정렬되었는지 판단하고 그에 맞춰 범위를 절단하는 패턴으로 구현됩니다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(log n)
Space	O(1)

피드백: 왼쪽 또는 오른쪽 중 어느 절반이 정렬되었는지 판별하고, 정렬된 절반에서 타깃이 위치하는지 확인한 후 범위를 축소한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[parkhojeong]

간결하게 풀어주셔서 이해가 잘 되었습니다. 수고하셨습니다!

[parkhojeong]

graph 변수에 어떤 값이 들어가는지 관련 코드를 찾아 보고나서 이해가 되었던 거 같습니다. prerequisiteCourse 에 대한 nextCourses가 담기는데 의미를 나타내도록 네이밍을 하면 더 좋을 거 같습니다.

[parkhojeong]

graph와 indegree를 초기화 하는 부분과 실제 판단하는 부분으로 크게 나뉘는데 어디까지가 초기화고 어디부터가 실제 판단 로직인지 바로 알기는 어려웠던 거 같습니다. 초기화하는 부분 정도만 함수로 빼거나 초기화/판단 로직 구분이 되도록 주석으로 나타내면 어떨까 싶네요~

[ICE0208]

그럴 수 있겠네요! 좋은 피드백 감사합니다 👍