LeetCode 104. Maximum Depth of Binary Tree

🚀 문제: 724. Find Pivot Index 플랫폼: LeetCode 번호: 724 제목: Find Pivot Index 링크: https://leetcode.com/problems/find-pivot-index/description/ 난이도: Easy 📝 문제 설명 주어진 정수 배열 nums에서 피벗 인덱스(pivot index)를 찾는 문제입니다. 피벗 인덱스란, 해당 인덱스를 기준으로 왼쪽에 있는 모든 요소들의 합과 오른쪽에 있는 모든 요소들의 합이 정확히 같은 지점의 인덱스를 말합니다. 만약 피벗 인덱스가 여러 개 있다면, 가장 왼쪽에 있는 인덱스를 반환해야 합니다. 피벗 인덱스를 찾을 수 없다면 -1을 반환합니다. 배열의 양쪽 끝에서는 다음과 같이 간주합니다: 가장 왼쪽 인덱스(0)의 왼쪽 합은 0입니다. 가장 오른쪽 인덱스(n-1)의 오른쪽 합은 0입니다. 예시 1: 입력: nums = [1, 7, 3, 6, 5, 6] 출력: 3 설명: 인덱스 3 (값 6)을 기준으로 왼쪽 합(1 + 7 + 3 = 11)과 오른쪽 합(5 + 6 = 11)이 같습니다. 예시 2: 입력: nums = [1, 2, 3] 출력: -1 설명: 피벗 인덱스가 존재하지 않습니다. 예시 3: 입력: nums = [2, 1, -1] 출력: 0 설명: 인덱스 0을 기준으로 왼쪽 합은 0, 오른쪽 합은 1 + (-1) = 0입니다. 🤔 풀이 아이디어: 왼쪽 합과 오른쪽 합 추적하며 비교 이 문제는 배열을 순회하면서 각 인덱스가 피벗 인덱스의 조건을 만족하는지 확인하는 방식으로 접근할 수 있습니다. 제가 사용한 핵심 아이디어는 현재 인덱스를 기준으로 왼쪽 요소들의 합(left_sum)과 오른쪽 요소들의 합(right_sum)을 계속해서 업데이트하고 비교하는 것입니다. 초기값 설정: left_sum: 인덱스 0의 왼쪽에는 요소가 없으므로 0으로 시작합니다. right_sum: 인덱스 0의 오른쪽에 있는 모든 요소들의 합으로 시작합니다. (즉, nums[1]부터 끝까지의 합) 첫 번째 인덱스(0) 확인: 계산된 초기 left_sum과 right_sum이 같은지 확인합니다. 만약 같다면 인덱스 0이 피벗이므로 바로 0을 반환합니다. 인덱스 이동 및 합 업데이트: while 루프를 사용하여 인덱스 i를 0부터 n-2까지 증가시킵니다. (여기서 n은 배열의 길이입니다.) 루프의 각 단계에서는 다음 ...

🚀 문제: 1732. Find the Highest Altitude 플랫폼: LeetCode 번호: 1732 제목: Find the Highest Altitude 링크: https://leetcode.com/problems/find-the-highest-altitude/ 난이도: Easy 📝 문제 설명 자전거 운전자가 n+1개의 지점을 거치는 여행을 합니다. 여행은 고도 0에서 시작합니다. 정수 배열 gain이 주어지는데, gain[i]는 i번째 지점과 i+1번째 지점 사이의 순 고도 변화량을 의미합니다 (0≤i<n). 이 여행에서 도달하는 가장 높은 고도를 찾아 반환하는 문제입니다. 예시: 입력: gain = [-5, 1, 5, 0, -7] 출력: 1 설명: 각 지점에서의 고도는 [0, -5, -4, 1, 1, -6] 순서로 변합니다. 이 중 가장 높은 고도는 1입니다. 🤔 풀이 아이디어: 누적 합 (Prefix Sum) 이 문제는 각 지점의 고도를 계산하여 그중 최댓값을 찾는 문제입니다. 각 지점의 고도는 시작 고도(0)부터 해당 지점까지의 고도 변화량을 계속 더해나가면 구할 수 있습니다. 이것이 누적 합(Prefix Sum)의 기본 아이디어입니다. 배열 준비: 고도 변화량(gain)을 저장할 배열(arr)과 각 지점에서의 누적 고도를 저장할 배열(p_Sum)을 준비합니다. 배열 크기는 총 지점의 수(n+1)에 맞춰줍니다. p_Sum[0]은 시작 고도인 0으로 초기화됩니다. 누적 고도 계산: gain 배열의 값을 순서대로 arr 배열에 옮겨 담으면서, p_Sum 배열을...

🔍 문제 https://leetcode.com/studyplan/leetcode-75/?utm_source=chatgpt.com 제일 처음 문제 부터 시작 ! 플랫폼/번호: LeetCode 1768. Merge Strings Alternately 난이도: Easy 예시: word1 = "abc", word2 = "pqr" -> 결과: "apbqcr" word1 = "ab", word2 = "pqrs" -> 결과: "apbqrs" word1 = "abcd", word2 = "pq" -> 결과: "apbqcd" 이 문제는 두 개의 문자열 word1과 word2를 번갈아 합쳐 새로운 문자열을 만들고, 길이가 다른 경우 남은 부분을 뒤에 이어 붙이는 문제입니다. 간단해 보이지만, 막상 코드를 작성하다 보면 생각지 못한 부분에서 효율성이나 정확성 문제가 발생할 수 있습니다. 💡 풀이 아이디어 나의 첫 번째 시도 아이디어 문제를 보고 처음 떠올린 아이디어는 간단했습니다. 1. word1의 첫 번째 문자를 결과의 첫 번째 (0번) 자리에 넣고 2. word2의 첫 번째 문자를 결과의 두 번째 (1번) 자리에 넣고 3. word1의 두 번째 문자를 결과의 세 번째 (2번) 자리에 넣고... 4. 이런 식으로 번갈아 가며 넣다가, 한쪽 문자열이 먼저 끝나면 남은 다른 쪽 문자열의 문자를 결과 뒤에 쭉 이어 붙인다. 이 아이디어를 바탕으로, enumerate를 사용하여 각 문자열의 인덱스와 문자를 함께 얻고, 계산된 인덱스에 맞춰 결과 리스트에 insert하는 방식을 생각했습니다. 🧑‍💻 코드 (Python) python class Solution: def mergeAlternately(self, word1: str, word2: str) ->...

얼마전 뉴로퓨전 채용공고가 올라왔다. https://neurofusion.notion.site/1b99f15c111580e88f88f006352a2276 다른분야는 경력직만 뽑는데 AI/ML engineer는 경력에 대한 이야기가 없다. 자격 요건 - 컴퓨터 공학/인공지능/IT 등 관련 분야 학사 이상 - LLM의 학습 및 작동 원리에 대한 이해 (Pre-training, Post-training, RLHF 등) - 최신 프롬프트 엔지니어링 기술(ReAct, Reflexion, Prompt Chaining, Tree-of-Thoughts 등)에 대한 이해 - 문서 chunking 및 retrieval 기술(Vector Search, BM25, Reranking 등)에 대한 이해 - LeetCode 스타일의 문제를 효율적으로 풀 수 있는 능력 보유 이정도면 현재로서는 무리지만 "조금만 공부하면 도전해볼수도 있지 않을까??" 라는 막연한 생각이 들었다. 특이했던점은 꼭 집어서 "LeetCode 스타일" 이라고 적어둔 점이다. 그동안 백준, 프로그래머스에서만 문제를 풀고있었는데 앞으로 LeetCode에서 문제를 풀면서 블로그에 정리해봐야겠다.