diff --git a/_posts/2024-07-08-leetcode-91.md b/_posts/2024-07-08-leetcode-91.md
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+++ b/_posts/2024-07-08-leetcode-91.md
@@ -0,0 +1,128 @@
+---
+layout: post
+title: (Leetcode) 647 - Decode Ways 풀이
+categories: [스터디-알고리즘]
+tags:
+  [자바, java, 리트코드, Leetcode, 알고리즘, string, dp, dynamic programming]
+date: 2024-07-08 17:50:00 +0900
+toc: true
+---
+
+---
+
+기회가 되어 [달레님의 스터디](https://github.com/DaleStudy/leetcode-study)에 참여하여 시간이 될 때마다 한문제씩 풀어보고 있다.
+
+[https://neetcode.io/practice](https://neetcode.io/practice)
+
+---
+
+[https://leetcode.com/problems/decode-ways/description/](https://leetcode.com/problems/decode-ways/description/)
+
+## dfs를 통한 모든 경우의 수 탐색하기
+
+일단 가장 단순하게 접근해보았다. 해보면 시간 초과로 실패한다.
+
+```java
+class Solution {
+	public int numDecodings(String s) {
+		Counter counter = new Counter();
+		dfs(counter, s, 0, 1);
+		dfs(counter, s, 0, 2);
+		return counter.counter;
+	}
+
+	public void dfs(Counter counter, String s, int start, int end) {
+		if(end > s.length()) {
+			return;
+		}
+
+		String substring = s.substring(start, end);
+		int value = Integer.parseInt(substring);
+		if (value <= 0 || value > 26 || substring.startsWith("0")) {
+			return;
+		}
+
+		if (end == s.length()) {
+			counter.increment();
+		}
+
+		dfs(counter, s, end, end + 1);
+		dfs(counter, s, end, end + 2);
+	}
+}
+
+class Counter {
+	int counter = 0;
+
+	void increment() {
+		counter++;
+	}
+}
+```
+
+## 규칙성으로 풀기 (DP)
+
+우리가 각 자리에서 고려할 수 있는 케이스는 2가지이다.
+한 자리를 선택할지, 두 자리를 선택할지이다.
+
+각 자리까지의 경우의 수를 dp 배열에 저장한다.
+
+첫번쨰 자리는 하나밖에 선택하지 못한다.
+맨 앞자리가 0인 경우는 불가능이다. 따라서 0을 반환해주고 그 외의 경우에는 1을 넣어준다. (`dp[0] = 1`)
+
+그 이후부터가 조금 복잡하다.
+
+우선 해당 수가 0보다 큰 자리인지를 확인한다.
+0보다 크다면 혼자서 선택이 가능하다. 이 경우 앞 자리(n-1)의 경우의 수를 물려받는다. (`dp[i] = dp[i - 1]`)
+앞의 수가 무엇이 되었든 혼자서 독립적으로 선택이 가능하다.
+
+이제 두 숫자를 묶어서 선택하는 케이스를 고려해보자.
+이 경우에는 앞자리가 0이면 불가능 하다. (`prevDigit == 0`)
+문제에 있는 `06` 이 이 케이스에 속한다.
+그리고 두 자리를 선택했을 때 26보다 작거나 같아야 한다. (`twoDigit <= 2`)
+27보다 큰 경우는 decode 될 수 없다.
+만약 두 자리로 선택이 가능할 경우 n-2의 경우의 수를 물려받는다.
+다만 앞에서 한자리 수를 선택했을 경우도 있기 때문에 기존의 dp[i] 에 더하기를 해준다. (`dp[i] = dp[i] + dp[i - 2]`)
+예외적으로 만약 i가 1인 상태라면 이전의 케이스가 없다. 따라서 1을 더해준다. (`dp[i] = dp[i] + 1`)
+
+```java
+class Solution {
+    public int numDecodings(String s) {
+        int[] dp = new int[s.length()];
+
+        if (s.charAt(0) == '0') {
+            return 0;
+        }
+        dp[0] = 1;
+
+        for (int i = 1; i < s.length(); i++) {
+            int oneDigit = Integer.parseInt(String.valueOf(s.charAt(i)));
+            if (oneDigit > 0) {
+                dp[i] = dp[i - 1];
+            }
+
+			int prevDigit = Integer.parseInt(String.valueOf(s.charAt(i - 1)));
+			if (prevDigit == 0) {
+				continue;
+			}
+
+			int twoDigit = prevDigit * 10 + oneDigit;
+			if (twoDigit <= 26) {
+				if (i > 2) {
+					dp[i] = dp[i] + dp[i - 2];
+				} else {
+					dp[i] = dp[i] + 1;
+				}
+			}
+        }
+
+        return dp[s.length() - 1];
+    }
+}
+```
+
+### TC, SC
+
+시간 복잡도는 O(n), 공간 복잡도는 O(n)이다.
+이런식으로 최근 데이터만 재사용 하는 경우에는 공간복잡도를 O(1) 으로도 줄일 수 있을 것이다.
+최근의 데이터가 아닌 이전 데이터들은 더 이상 참조되지 않기 때문에 필요한 공간만 만들어서 보관하면 된다.