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[hyunjung-choi] WEEK 04 solutions

Author: hyunjung-choi

coin-change/hyunjung-choi.kt

@@ -0,0 +1,21 @@
+/**
+ * 시간복잡도: O(amount × coins.length)
+ * 공간복잡도: O(amount)
+ */
+
+class Solution {
+    fun coinChange(coins: IntArray, amount: Int): Int {
+        val dp = IntArray(amount + 1) { Int.MAX_VALUE }
+        dp[0] = 0
+
+        for (i in 1..amount) {
+            for (coin in coins) {
+                if (i - coin >= 0 && dp[i - coin] != Int.MAX_VALUE) {
+                    dp[i] = minOf(dp[i], dp[i - coin] + 1)
+                }
+            }
+        }
+
+        return if (dp[amount] == Int.MAX_VALUE) -1 else dp[amount]
+    }
+}

find-minimum-in-rotated-sorted-array/hyunjung-choi.kt

@@ -0,0 +1,26 @@
+// 시간 복잡도: O(log n)
+//   - n: 배열의 길이
+//   - 매 반복마다 탐색 범위를 절반으로 줄이는 이진 탐색이므로 O(log n)
+//
+// 공간 복잡도: O(1)
+//   - 추가적인 배열이나 자료구조를 사용하지 않고,
+//     변수(left, right, mid)만 사용하므로 상수 공간
+
+class Solution {
+    fun findMin(nums: IntArray): Int {
+        var left = 0
+        var right = nums.size - 1
+
+        while (left < right) {
+            val mid = left + (right - left) / 2
+
+            if (nums[mid] > nums[right]) {
+                left = mid + 1
+            } else {
+                right = mid
+            }
+        }
+
+        return nums[left]
+    }
+}

maximum-depth-of-binary-tree/hyunjung-choi.kt

@@ -0,0 +1,20 @@
+// 시간 복잡도: O(n)
+//   - n: 트리의 노드 개수
+//   - 각 노드를 정확히 한 번씩 방문하므로 O(n)
+//
+// 공간 복잡도: O(h)
+//   - h: 트리의 높이
+//   - 재귀 호출 스택에 최대 h개의 함수 호출이 쌓임
+//   - 최악의 경우(편향 트리) h = n 이므로 O(n),
+//     최선의 경우(균형 트리) h = log n 이므로 O(log n)
+
+class Solution {
+    fun maxDepth(root: TreeNode?): Int {
+        if (root == null) return 0
+
+        val leftDepth = maxDepth(root.left)
+        val rightDepth = maxDepth(root.right)
+
+        return maxOf(leftDepth, rightDepth) + 1
+    }
+}

merge-two-sorted-lists/hyunjung-choi.kt

@@ -0,0 +1,33 @@
+// 시간 복잡도: O(n + m) 
+//   - n: list1의 길이, m: list2의 길이
+//   - 두 리스트를 한 번씩만 순회하며 병합하므로 O(n + m)
+//
+// 공간 복잡도: O(1)
+//   - 주어진 노드들을 재사용하여 병합하고, 추가로 더미 노드(dummy) 하나만 사용
+//   - 재귀 호출 없이 포인터만 이동하므로 상수 공간만 필요
+
+class Solution {
+    fun mergeTwoLists(list1: ListNode?, list2: ListNode?): ListNode? {
+        val dummy = ListNode(0)
+        var current = dummy
+
+        var p1 = list1
+        var p2 = list2
+
+        while (p1 != null && p2 != null) {
+            if (p1.`val` >= p2.`val`) {
+                current.next = p2
+                p2 = p2.next
+            } else {
+                current.next = p1
+                p1 = p1.next
+            }
+
+            current = current.next!!
+        }
+
+        current.next = p1 ?: p2
+
+        return dummy.next
+    }
+}

word-search/hyunjung-choi.kt

@@ -0,0 +1,39 @@
+/*
+ * 시간 복잡도 (R=행, C=열, N=R*C, L=word.length)
+ * - 모든 칸(N개)에서 시작 가능.
+ * - DFS 한 단계에서 최대 4방향, 다음 단계부터는 되돌아갈 수 없으므로 최대 3방향으로 분기.
+ * - 최악: N * (4 * 3^(L-1)) = O(R*C*3^L).
+ *
+ * 공간 복잡도
+ * - visited 배열: O(R*C)
+ * - 재귀 콜스택: 경로 길이 최대 L → O(L)
+ * - 총합: O(R*C + L) (최악 기준은 O(R*C))
+ */
+
+class Solution {
+    fun exist(board: Array<CharArray>, word: String): Boolean {
+        if (word.isEmpty()) return true
+
+        val rows = board.size
+        val cols = board.firstOrNull()?.size ?: return false
+        val visited = Array(rows) { BooleanArray(cols) }
+        val directions = arrayOf(1 to 0, -1 to 0, 0 to 1, 0 to -1)
+
+        fun dfs(r: Int, c: Int, index: Int): Boolean {
+            if (index == word.length) return true
+            if (r !in 0 until rows || c !in 0 until cols) return false
+            if (visited[r][c] || board[r][c] != word[index]) return false
+
+            visited[r][c] = true
+            val found = directions.any { (dr, dc) -> dfs(r + dr, c + dc, index + 1) }
+            visited[r][c] = false
+            return found
+        }
+
+        return board.indices.any { r ->
+            board[0].indices.any { c ->
+                board[r][c] == word[0] && dfs(r, c, 0)
+            }
+        }
+    }
+}