[freemjstudio] WEEK 10 Solutions

[freemjstudio]

답안 제출 문제

• 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/freemjstudio.py

class Solution:
    def canFinish(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> bool:

        # cycle 을 감지하면 false 를 리턴한다.
        graph = [[] for _ in range(numCourses)]

        # a <- b
        for a, b in prerequisites:
            graph[b].append(a)

        state = [0] * numCourses
        # 0: unvisited 1: visiting 2: done

        def dfs(node):
            if state[node] == 1:
                return False

            if state[node] == 2:
                return True

            state[node] = 1 # visiting

            for next_node in graph[node]:
                if dfs(next_node) == False:
                    return False

            state[node] = 2 # done
            return True

        for course in range(numCourses):
            if dfs(course) == False:
                return False

        return True

• 패턴: Depth-First Search, Graph
• 설명: 그래프를 구성하고 DFS로 사이클 여부를 탐지하는 패턴으로, 방문 상태를 추적해 순환 여부를 판단한다. 사이클이 있으면 false, 없으면 true를 반환한다.

📊 시간/공간 복잡도 분석

	복잡도
Time	O(N + P)
Space	O(N + P)

피드백: 그래프를 인접 리스트로 구성하고 각 노드를 DFS하며 사이클 여부를 검사한다. 상태 배열로 방문 중인 노드를 추적해 사이클을 탐지한다.

개선 제안: 현재 구현이 적절해 보입니다.

💡 풀이에 시간/공간 복잡도를 주석으로 남겨보세요!

[dalestudy]

📊 freemjstudio 님의 학습 현황

이번 주 제출 문제

문제	난이도	유형 분석
course-schedule	Medium	✅ 의도한 유형

누적 학습 요약

• 풀이한 문제: 22 / 75개
• 이번 주 유형 일치율: 100% (1문제 중 1문제 일치)

문제 풀이 현황

카테고리	진행도	완료
Array	■■■■□□□	5 / 10 (Easy 3, Medium 2)
Linked List	■■■■□□□	3 / 6 (Easy 3)
Binary	■■■□□□□	2 / 5 (Easy 2)
String	■■■□□□□	4 / 10 (Medium 2, Easy 2)
Heap	■■□□□□□	1 / 3 (Medium 1)
Dynamic Programming	■■□□□□□	3 / 11 (Medium 3)
Matrix	■■□□□□□	1 / 4 (Medium 1)
Tree	■□□□□□□	2 / 14 (Medium 1, Easy 1)
Graph	■□□□□□□	1 / 8 (Medium 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	415	57	472	$0.000044

[dalestudy]

현재 주차가 종료되어 자동으로 승인되었습니다. PR을 병합해주세요!