[EGON] Week10 Solutions #542
Conversation
| > O(p) + O(c) + O(c + p) ~= o(c + p) | ||
|
|
||
| Memory: 17.85 MB (Beats 99.94%) | ||
| Space Complexity: O(c) |
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28-30 라인에서 그래프를 저장할 때, c 뿐만 아니라 p도 공간복잡도에 영향을 끼치지 않을까요?
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감사합니다 dict에서 value에 대해 sc를 생각 못했네요; key의 갯수는 c에 비례하고, value의 모든 원소의 갯수는 p에 비례하니 O(c + p)가 맞을 것 같습니다.
jump-game/EGON.py
Outdated
| return True | ||
|
|
||
| if dp[i] is True: | ||
| for jump in range(-nums[i], nums[i] + 1): |
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뒤쪽 방향으로 점프하는 케이스는 굳이 다룰 필요가 있을까요?
이미 현 지점에 도달했다는 의미는, 이전의 모든 칸은 True인 상태가 되었을텐데 말이죠.
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뒤로 돌아가야만 도달할 수 있는 엣지케이스가 있을거라 생각하고 짰는데 말씀하신 부분이 맞는 것 같습니다.
| - heap의 크기는 최대 k이므로, | ||
| - heappop하는데 O(k * log k) | ||
| - heappush하는데 lists를 이루는 list를 이루는 모든 원소들의 총 갯수를 n이라 하면, O(n * log k) | ||
| > O(k * log k) + O(k * log k) + O(n * log k) ~= O(max(k, n) * log k) = O(n * log k) |
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22번 라인은 아마 O(logk)인데, 21라인의 k도 포함하신것으로 보이네요. 제가 이해한것이 맞을까요?
24라인의 경우 O(k * log k) + O(k * log k) + O(n * log k)로 산출해주셨는데, 이를 O(max(k, n) * log k)로 단순화하기에는 문제 조건에 k, n에 대한 조건이 명시되어있지 않은것으로 보입니다.
결과적으로 아마도 O((k + n) * log k)로 표현하는것이 적절하지 않을까요?
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k 포함이 맞습니다. k는 lists의 길이이고 n은 lists의 원소인 list의 원소 모두의 갯수로 최종적으로 병합된 list의 node의 갯수와 같다면, n = a * k이고 a는 lists의 원소인 list의 평균길이라 생각해서 저렇게 합쳤는데, 지금 보니 역으로도 설명 가능할 것 같습니다.
max(k, n) = max(k, a * k) = a * k = n ~= k
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아, n이 이미 a라는 변수를 통해 내부적으로 k를 포함하고 있다고 볼 수 있었네요. 설명해주셔서 감사합니다!
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