Merge branch 'DaleStudy:main' into main

Author: mike2ox

.github/labeler.yml

@@ -52,3 +52,8 @@ elixir:
   - changed-files:
       - any-glob-to-any-file:
           - "**/*.exs"
+
+rust:
+  - changed-files:
+      - any-glob-to-any-file:
+          - "**/*.rs"

.github/pull_request_template.md

@@ -1,17 +1,19 @@
 ## 답안 제출 문제
 
 <!--
-자신의 수준이나 일정에 맞게 금주에 푸시기로 정한 문제들만 나열해주세요.
-코드 검토자들이 PR 승인 여부를 결정할 때 도움이 됩니다.
+자신의 수준이나 일정에 맞게 👉금주에 푸시기로 정한 문제들👈만 나열해주세요.
+리뷰어들이 검토와 PR 승인 여부를 결정할 때 큰 도움이 됩니다.
 -->
 
 - [ ] 문제 1
 - [ ] 문제 2
 - [ ] 문제 3
+<!-- - [ ] 문제 4 풀고싶지 않은 문제는 이렇게 주석처리 해 주셔도 좋아요 -->
 
 ## 체크 리스트
 
-- [ ] PR을 프로젝트에 추가하고 Week를 현재 주차로 설정해주세요.
+- [ ] 우측 메뉴에서 PR을 **Projects**에 추가해주세요.
+- [ ] **Projects**의 오른쪽 버튼(▼)을 눌러 확장한 뒤, **Week**를 현재 주차로 설정해주세요.
 - [ ] 바로 앞에 PR을 열어주신 분을 코드 검토자로 지정해주세요.
-- [ ] 문제를 모두 푸시면 프로젝트에서 Status를 `In Review`로 설정해주세요.
+- [ ] 문제를 모두 푸시면 프로젝트에서 **Status**를 `In Review`로 설정해주세요.
 - [ ] 코드 검토자 1분 이상으로부터 승인을 받으셨다면 PR을 병합해주세요.

.github/workflows/integration.yaml

@@ -85,7 +85,7 @@ jobs:
       - name: Check filename rules
         if: ${{ steps.pr-labels.outputs.has_maintenance != 'true' }}
         run: |
-          files=$(git diff --name-only ${{ github.event.pull_request.base.sha }} ${{ github.sha }} | tr -d '"')
+          files=$(git diff --name-only ${{ github.event.pull_request.base.sha }} ${{ github.event.pull_request.head.sha }} | tr -d '"')
           pr_author="${{ github.event.pull_request.user.login }}"
           success=true
 

contains-duplicate/5YoonCheol.java

@@ -0,0 +1,16 @@
+class Solution {
+    /**
+     *   시간 복잡도: O(N)
+     *   공간 복잡도: O(N)
+     */
+    public boolean containsDuplicate(int[] nums) {
+        Set<Integer> set = new HashSet<>();
+
+        for (int num : nums) {
+            if (set.contains(num)) return true;
+            set.add(num);
+        }
+
+        return false;
+    }
+}

contains-duplicate/Gotprgmer.java

@@ -0,0 +1,30 @@
+import java.util.HashSet;
+import java.util.Set;
+
+class SolutionGotprgmer {
+    // 해당 문제는 어느 한 숫자가 2개이상 존재할 경우 true를 그렇지 않을 경우, false를 반환하는 문제이다.
+    // set을 사용해서 set에 이미 값이 존재한다면 개수가 2 이상이므로 true 그렇지 않으면 false를 출력한다.
+
+    // 각 숫자들을 저장해서 set으로 관리 -> distinctNums
+    // nums의 각 숫자인 checkNum을 distinctNums에 넣어준다.
+    // 만약 checkNum이 이미 distinctNums에 존재한다면 ans를 true로 만들어주고 답을 출력한다.
+
+
+    // 시간복잡도 -> O(n)
+    // 공간복잡도 -> O(n)
+    static Set<Integer> distinctNums;
+    public boolean containsDuplicate(int[] nums) {
+        distinctNums = new HashSet<>();
+        boolean ans = false;
+        for (int checkNum : nums) {
+            if (distinctNums.contains(checkNum)) {
+                ans = true;
+                break;
+            };
+            distinctNums.add(checkNum);
+        }
+        return ans;
+    }
+
+
+}

contains-duplicate/JisooPyo.kt

@@ -0,0 +1,38 @@
+package leetcode_study
+
+import io.kotest.matchers.shouldBe
+import org.junit.jupiter.api.Test
+
+/**
+ * Leetcode
+ * 217. Contains Duplicate
+ * Easy
+ */
+class ContainsDuplicate {
+    /**
+     * Runtime: 17 ms(Beats: 80.99 %)
+     * Time Complexity: O(n)
+     *   - 배열 순회
+     *
+     * Memory: 50.63 MB(Beats: 70.32 %)
+     * Space Complexity: O(n)
+     *   - HashSet에 최악의 경우 배열 원소 모두 저장
+     */
+    fun containsDuplicate(nums: IntArray): Boolean {
+        val set = hashSetOf<Int>()
+        for (i in nums) {
+            if (set.contains(i)) {
+                return true
+            }
+            set.add(i)
+        }
+        return false
+    }
+
+    @Test
+    fun test() {
+        containsDuplicate(intArrayOf(1, 2, 3, 1)) shouldBe true
+        containsDuplicate(intArrayOf(1, 2, 3, 4)) shouldBe false
+        containsDuplicate(intArrayOf(1, 1, 1, 3, 3, 4, 3, 2, 4, 2)) shouldBe true
+    }
+}

contains-duplicate/dusunax.py

@@ -0,0 +1,23 @@
+'''
+# Leetcode 217. Contains Duplicate
+
+use set to store distinct elements 🗂️
+
+## Time and Space Complexity
+
+```
+TC: O(n)
+SC: O(n)
+```
+
+### TC is O(n):
+- iterating through the list just once to convert it to a set.
+
+### SC is O(n):
+- creating a set to store the distinct elements of the list.
+'''
+
+class Solution:
+    def containsDuplicate(self, nums: List[int]) -> bool:
+        return len(nums) != len(set(nums))
+

contains-duplicate/jeldo.py

@@ -0,0 +1,4 @@
+class Solution:
+    # O(n)
+    def containsDuplicate(self, nums: list[int]) -> bool:
+        return len(nums) != len(set(nums))  # O(n)

contains-duplicate/thispath98.py

@@ -0,0 +1,15 @@
+"""
+# Time Complexity: O(N)
+- N번 순회
+# Space Compelexity: O(N)
+- 최악의 경우 (중복된 값이 없을 경우) N개 저장
+"""
+class Solution:
+    def containsDuplicate(self, nums: List[int]) -> bool:
+        num_dict = {}
+        for num in nums:
+            if num not in num_dict:
+                num_dict[num] = True
+            else:
+                return True
+        return False

house-robber/5YoonCheol.java

@@ -0,0 +1,19 @@
+class Solution {
+    public int rob(int[] nums) {
+        //배열 길이 0이면 털 수 있는 집이 없음.
+        if (nums.length == 0) return 0;
+        //배열 길이가 1이면 한 집만 털 수 있음.
+        if (nums.length == 1) return nums[0];
+
+        //동적 계획법으로 풀이
+        int[] dp = new int[nums.length];
+        dp[0] = nums[0];
+        dp[1] = Math.max(nums[0], nums[1]);
+
+        //배열 크기가 2이상일 경우 최대 금액의 범위 확장
+        for (int i = 2; i < nums.length; i++) {
+            dp[i] = Math.max(dp[i - 2] + nums[i], dp[i - 1]);
+        }
+        return dp[nums.length - 1];
+    }
+}

house-robber/JisooPyo.kt

@@ -0,0 +1,74 @@
+package leetcode_study
+
+import io.kotest.matchers.shouldBe
+import org.junit.jupiter.api.Test
+import kotlin.math.max
+
+/**
+ * Leetcode
+ * 198. House Robber
+ * Medium
+ *
+ * 사용된 알고리즘: Dynamic Programming
+ *
+ * i번째 집에서 얻을 수 있는 최대 금액은 다음 두 가지 중 큰 값입니다.
+ *   - (i-2)번째 집까지의 최대 금액 + 현재 집의 금액
+ *   - (i-1)번째 집까지의 최대 금액
+ */
+class HouseRobber {
+    /**
+     * Runtime: 0 ms(Beats: 100.00 %)
+     * Time Complexity: O(n)
+     *
+     * Memory: 34.65 MB(Beats: 40.50 %)
+     * Space Complexity: O(n)
+     */
+    fun rob(nums: IntArray): Int {
+        if (nums.size == 1) {
+            return nums[0]
+        }
+        if (nums.size == 2) {
+            return max(nums[0], nums[1])
+        }
+        val dp = IntArray(nums.size)
+        dp[0] = nums[0]
+        dp[1] = max(nums[0], nums[1])
+        for (i in 2 until nums.size) {
+            dp[i] = max(dp[i - 2] + nums[i], dp[i - 1])
+        }
+        return dp[nums.size - 1]
+    }
+
+    /**
+     * 공간 복잡도를 개선
+     * Runtime: 0 ms(Beats: 100.00 %)
+     * Time Complexity: O(n)
+     *
+     * Memory: 34.95 MB(Beats: 36.98 %)
+     * Space Complexity: O(1)
+     */
+    fun rob2(nums: IntArray): Int {
+        if (nums.size == 1) return nums[0]
+        if (nums.size == 2) return max(nums[0], nums[1])
+
+        var twoBack = nums[0]
+        var oneBack = max(nums[0], nums[1])
+        var current = oneBack
+
+        for (i in 2 until nums.size) {
+            current = max(twoBack + nums[i], oneBack)
+            twoBack = oneBack
+            oneBack = current
+        }
+
+        return current
+    }
+
+    @Test
+    fun test() {
+        rob(intArrayOf(1, 2, 3, 1)) shouldBe 4
+        rob(intArrayOf(2, 7, 9, 3, 1)) shouldBe 12
+        rob2(intArrayOf(1, 2, 3, 1)) shouldBe 4
+        rob2(intArrayOf(2, 7, 9, 3, 1)) shouldBe 12
+    }
+}

house-robber/dusunax.py

@@ -0,0 +1,44 @@
+'''
+# Leetcode 198. House Robber
+
+use **dynamic programming** to solve this problem. (bottom-up approach) 🧩
+
+choose bottom-up approach for less space complexity.
+
+## DP relation
+
+```
+dp[i] = max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i])
+```
+
+- **dp[i - 1]:** skip and take the value from the previous house
+- **dp[i - 2]:** rob the current house, add its value to the maximum money from two houses before
+
+## Time and Space Complexity
+
+```
+TC: O(n)
+SC: O(n)
+```
+
+### TC is O(n):
+- iterating through the list just once to calculate the maximum money. = O(n)
+
+### SC is O(n):
+- using a list to store the maximum money at each house. = O(n)
+
+'''
+
+class Solution:
+    def rob(self, nums: List[int]) -> int:
+        if len(nums) == 1:
+            return nums[0]
+
+        dp = [0] * len(nums)
+        dp[0] = nums[0]
+        dp[1] = max(nums[0], nums[1])
+
+        for i in range(2, len(nums)):
+            dp[i] = max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i])
+            
+        return dp[-1]

house-robber/jeldo.py

@@ -0,0 +1,9 @@
+class Solution:
+    # O(n)
+    def rob(self, nums: list[int]) -> int:
+        if len(nums) <= 2:
+            return max(nums)
+        nums[2] += nums[0]
+        for i in range(3, len(nums)):
+            nums[i] += max(nums[i-3], nums[i-2])
+        return max(nums[-1], nums[-2])

house-robber/thispath98.py

@@ -0,0 +1,19 @@
+"""
+# Time Complexity: O(N)
+- N개의 개수를 가지는 dp 리스트를 만들고, 이를 순회
+# Space Compelexity: O(N)
+- N개의 dp 리스트 저장
+"""
+class Solution:
+    def rob(self, nums: List[int]) -> int:
+        if len(nums) == 1:
+            return nums[0]
+
+        dp = [0 for _ in range(len(nums))]
+        dp[0] = nums[0]
+        dp[1] = max(nums[0], nums[1])
+
+        for i in range(len(nums) - 2):
+            dp[i + 2] = max(dp[i] + nums[i + 2], dp[i + 1])
+
+        return max(dp[-2], dp[-1])

longest-common-subsequence/thispath98.py

@@ -0,0 +1,37 @@
+"""
+# Time Complexity: O(N)
+- lce_dict 생성: N
+- N개의 key에 대하여 순회하면서 값 확인: N
+# Space Compelexity: O(k)
+- 중복되지 않은 key k개 저장
+"""
+class Solution:
+    def longestConsecutive(self, nums: List[int]) -> int:
+        if not nums:
+            return 0
+
+        lce_dict = {}
+        for num in nums:
+            lce_dict[num] = True
+
+        answer = 0
+        for num in nums:
+            cur_lce = 1
+            if lce_dict.pop(num, None) is None:
+                continue
+
+            down_num = num - 1
+            while down_num in lce_dict:
+                cur_lce += 1
+                lce_dict.pop(down_num)
+                down_num -= 1
+                
+            up_num = num + 1
+            while up_num in lce_dict:
+                cur_lce += 1
+                lce_dict.pop(up_num)
+                up_num += 1
+
+            answer = answer if answer > cur_lce else cur_lce
+
+        return answer

longest-consecutive-sequence/5YoonCheol.java

@@ -0,0 +1,34 @@
+import java.util.*;
+
+class Solution {
+    public int longestConsecutive(int[] nums) {
+        if (nums == null || nums.length == 0) return 0;
+
+        //모든 요소 HashSet 삽입
+        HashSet<Integer> set = new HashSet<>();
+        for (int num : nums) {
+            set.add(num);
+        }
+
+        int longest = 0;
+
+        // 시작지점 체크
+        for (int num : nums) {
+            //배열 요소보다 1 작은 수 가 없는 경우 새로운 시작 지점이 됨
+            if (!set.contains(num - 1)) {
+                int start = num;
+                int currentLength = 1;
+
+                // 1씩 증가시키면서 연속된 수의 개수 탐색
+                while (set.contains(start + 1)) {
+                    start++;
+                    currentLength++;
+                }
+                // 기존 longest와 현재 연속된 수를 비교
+                longest = Math.max(longest, currentLength);
+            }
+        }
+
+        return longest;
+    }
+}

longest-consecutive-sequence/JisooPyo.kt

@@ -0,0 +1,81 @@
+package leetcode_study
+
+import io.kotest.matchers.shouldBe
+import org.junit.jupiter.api.Test
+import kotlin.math.max
+
+/**
+ * Leetcode
+ * 128. Longest Consecutive Sequence
+ * Medium
+ */
+class LongestConsecutiveSequence {
+    /**
+     * Runtime: 58 ms(Beats: 79.06 %)
+     * Time Complexity: O(n)
+     *   - while 루프의 총 반복 횟수는 n을 넘을 수 없다.
+     *
+     * Memory: 62.65 MB(Beats: 10.48 %)
+     * Space Complexity: O(n)
+     */
+    fun longestConsecutive(nums: IntArray): Int {
+        val numsSet: MutableSet<Int> = nums.toHashSet()
+        val startSet: MutableSet<Int> = hashSetOf()
+
+        // 수열의 시작점이 될 수 있는 수를 찾는다.
+        for (num in numsSet) {
+            if (!numsSet.contains(num - 1)) {
+                startSet.add(num)
+            }
+        }
+        var answer = 0
+        for (start in startSet) {
+            // 수열의 시작점부터 몇 개 까지 numsSet에 있는지 확인한다.
+            var count = 0
+            var first = start
+            while (numsSet.contains(first)) {
+                first++
+                count++
+            }
+            // 최대 수열의 개수를 업데이트한다.
+            answer = max(answer, count)
+        }
+        return answer
+    }
+
+    /**
+     * 위 풀이에서 startSet을 제거하여 공간적으로 효율적인 풀이
+     * Runtime: 63 ms(Beats: 65.70 %)
+     * Time Complexity: O(n)
+     *
+     * Memory: 58.47 MB(Beats: 70.81 %)
+     * Space Complexity: O(n)
+     */
+    fun longestConsecutive2(nums: IntArray): Int {
+        val numsSet = nums.toHashSet()
+        var maxLength = 0
+
+        for (num in numsSet) {
+            if (!numsSet.contains(num - 1)) {
+                var currentNum = num
+                var currentLength = 0
+
+                while (numsSet.contains(currentNum)) {
+                    currentLength++
+                    currentNum++
+                }
+                maxLength = max(maxLength, currentLength)
+            }
+        }
+        return maxLength
+    }
+
+    @Test
+    fun test() {
+        longestConsecutive(intArrayOf(100, 4, 200, 1, 3, 2)) shouldBe 4
+        longestConsecutive(intArrayOf(0, 3, 7, 2, 5, 8, 4, 6, 0, 1)) shouldBe 9
+
+        longestConsecutive2(intArrayOf(100, 4, 200, 1, 3, 2)) shouldBe 4
+        longestConsecutive2(intArrayOf(0, 3, 7, 2, 5, 8, 4, 6, 0, 1)) shouldBe 9
+    }
+}

longest-consecutive-sequence/dusunax.py

@@ -0,0 +1,38 @@
+'''
+# Leetcode 128. Longest Consecutive Sequence
+
+keep time complexity O(n) by iterating through the set and accessing elements in O(1) time. ⚖️
+
+## Time and Space Complexity
+```
+TC: O(n)
+SC: O(n)
+```
+
+### TC is O(n):
+- iterating through the set. O(n)
+- accessing elements in the set. O(1)
+- while loop incrementing `current_num` while `current_num + 1 in nums_set`. O(1)
+
+### SC is O(n):
+- creating a set from the list of numbers. O(n)
+'''
+
+class Solution:
+    def longestConsecutive(self, nums: List[int]) -> int:
+        nums_set = set(nums) # O(n)
+        longest_sequence = 0
+
+        for num in nums_set: # O(n)
+            if (num - 1) not in nums_set:
+                current_num = num
+                current_sequence = 1
+            
+                while current_num + 1 in nums_set: # O(1) 
+                    current_num += 1
+                    current_sequence += 1
+
+                longest_sequence = max(current_sequence, longest_sequence)
+
+        return longest_sequence
+

longest-consecutive-sequence/jeldo.py

@@ -0,0 +1,13 @@
+class Solution:
+    # O(n)
+    def longestConsecutive(self, nums: list[int]) -> int:
+        max_length = 0
+        nums_set = set(nums)
+        for n in nums_set:
+            if n - 1 not in nums_set:
+                length = 0
+                while n + length in nums_set:
+                    length += 1
+                    max_length = max(max_length, length)
+
+        return max_length

top-k-frequent-elements/5YoonCheol.java

@@ -0,0 +1,21 @@
+import java.util.*;
+
+class Solution {
+    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
+        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
+        for (int num : nums) {
+            map.put(num, map.getOrDefault(num, 0) + 1);
+        }
+
+        //value값을 통한 key 정렬
+        List<Integer> list = new ArrayList<>(map.keySet());
+        list.sort((a,b)->map.get(b) - map.get(a));
+
+        //상위 k개 key 추출
+        int[] res = new int[k];
+        for (int i = 0; i < k; i++) {
+            res[i] = list.get(i);
+        }
+        return res;
+    }
+}

top-k-frequent-elements/Gotprgmer.java

@@ -0,0 +1,28 @@
+// 각 수의 개수를 카운트 하고 카운트 한 값을 기준으로 정렬하여 우선순위 큐로
+// k개를 추출하여 result 리스트에 담는다.
+
+// 시간복잡도 : O(NlogN)
+// 공간복잡도 : O(N)
+
+
+public class SolutionGotprgmer {
+
+    public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {
+        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
+        for(int num:nums){
+            map.put(num,map.getOrDefault(num,0)+1);
+        }
+        PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Integer>> pq = new PriorityQueue<>(
+                (e1, e2) -> e2.getValue().compareTo(e1.getValue())
+        );
+        for (Map.Entry<Integer,Integer> entry : map.entrySet()){
+            pq.offer(entry);
+        }
+
+        int[] result = new int[k];
+        for(int ansIdx=0;ansIdx < k; ansIdx++){
+            result[ansIdx] = pq.poll().getKey();
+        }
+        return result;
+    }
+}

top-k-frequent-elements/JisooPyo.kt

@@ -0,0 +1,76 @@
+package leetcode_study
+
+import io.kotest.matchers.shouldBe
+import org.junit.jupiter.api.Test
+import java.util.*
+
+/**
+ * Leetcode
+ * 347. Top K Frequent Elements
+ * Medium
+ */
+class TopKFrequentElements {
+    /**
+     * Runtime: 30 ms(Beats: 68.62 %)
+     * Time Complexity: O(n log n)
+     *   - list 정렬
+     *
+     * Memory: 42.20 MB(Beats: 58.82 %)
+     * Space Complexity: O(n)
+     */
+    fun topKFrequent(nums: IntArray, k: Int): IntArray {
+        val countMap: MutableMap<Int, Int> = HashMap()
+
+        for (num in nums) {
+            countMap[num] = countMap.getOrDefault(num, 0) + 1
+        }
+
+        val list = mutableListOf<Node>()
+        for (key in countMap.keys) {
+            list.add(Node(key, countMap[key]!!))
+        }
+        list.sortDescending()
+
+        val answer = IntArray(k)
+        for (i in 0 until k) {
+            answer[i] = list[i].value
+        }
+        return answer
+    }
+
+    /**
+     * 개선된 버전: 우선순위 큐를 사용
+     *
+     * Runtime: 19 ms(Beats: 96.30 %)
+     * Time Complexity: O(n log n)
+     *
+     * Memory: 44.83 MB(Beats: 18.35 %)
+     * Space Complexity: O(n)
+     */
+    fun topKFrequent2(nums: IntArray, k: Int): IntArray {
+        val countMap = nums.groupBy { it }
+            .mapValues { it.value.size }
+
+        val pq = PriorityQueue<Node>(compareByDescending { it.count })
+        countMap.forEach { (num, count) ->
+            pq.offer(Node(num, count))
+        }
+
+        return IntArray(k) { pq.poll().value }
+    }
+
+    data class Node(var value: Int, var count: Int) : Comparable<Node> {
+        override fun compareTo(other: Node): Int {
+            return this.count.compareTo(other.count)
+        }
+    }
+
+    @Test
+    fun test() {
+        topKFrequent(intArrayOf(1, 1, 1, 2, 2, 3), 2) shouldBe intArrayOf(1, 2)
+        topKFrequent(intArrayOf(1), 1) shouldBe intArrayOf(1)
+
+        topKFrequent2(intArrayOf(1, 1, 1, 2, 2, 3), 2) shouldBe intArrayOf(1, 2)
+        topKFrequent2(intArrayOf(1), 1) shouldBe intArrayOf(1)
+    }
+}

top-k-frequent-elements/dusunax.py

@@ -0,0 +1,69 @@
+'''
+# Leetcode 347. Top K Frequent Elements
+
+use **Counter** to count the frequency of each element in the list 🚀
+
+- **solution 1**: use **sorted()** to sort the elements by their frequency in descending order.
+- **solution 2**: use **bucket sort** to sort the elements by their frequency in descending order. (efficient!)
+
+## Time and Space Complexity
+
+### solution 1: topKFrequent()
+
+```
+TC: O(n log n)
+SC: O(n)
+```
+
+#### TC is O(n log n):
+- iterating through the list just once to count the frequency of each element. = O(n)
+- sorting the elements by their frequency in descending order. = O(n log n)
+
+#### SC is O(n):
+- using a Counter to store the frequency of each element. = O(n)
+- sorted() creates a new list that holds the elements of frequency_map. = O(n)
+- result list that holds the top k frequent elements. = O(k)
+
+### solution 2: topKFrequentBucketSort()
+
+```
+TC: O(n)
+SC: O(n)
+```
+
+#### TC is O(n):
+- iterating through the list just once to count the frequency of each element. = O(n)
+- creating **buckets** to store the elements by their frequency. = O(n)
+- iterating through the buckets in reverse order to get only the top k frequent elements. = O(n)
+
+#### SC is O(n):
+- using a Counter to store the frequency of each element. = O(n)
+- using buckets to store the elements by their frequency. = O(n)
+- result list that holds only the top k frequent elements. = O(k)
+'''
+
+class Solution:
+    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+        frequency_map = Counter(nums) # TC: O(n), SC: O(n)
+        sorted_frequencies = sorted(frequency_map.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # TC: O(n log n), SC: O(n)
+        
+        result = [] # SC: O(k)
+        for e in sorted_frequencies: # TC: O(k)
+            result.append(e[0])
+
+        return result[0:k]
+    
+    def topKFrequentBucketSort(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+        frequency_map = Counter(nums)
+        n = len(nums)
+        buckets = [[] for _ in range(n + 1)]
+
+        for num, freq in frequency_map.items():
+            buckets[freq].append(num)
+
+        result = []
+        for i in range(len(buckets) - 1, 0, -1):
+            for num in buckets[i]:
+                result.append(num)
+                if len(result) == k:
+                    return result

top-k-frequent-elements/jeldo.py

@@ -0,0 +1,9 @@
+from collections import Counter
+import heapq
+
+
+class Solution:
+    # O(nlogn)
+    def topKFrequent(self, nums: list[int], k: int) -> list[int]:
+        ls = [(key, value) for key, value in Counter(nums).items()]  # O(n)
+        return [key for _, key in heapq.nlargest(n=k, iterable=ls)]  # O(nlogn)

top-k-frequent-elements/thispath98.py

@@ -0,0 +1,16 @@
+"""
+# Time Complexity: O(N log N)
+- Counter 생성: N번 순회
+- most common 연산: N log N
+# Space Compelexity: O(N)
+- 최악의 경우 (중복된 값이 없을 경우) N개 저장
+"""
+from collections import Counter
+
+
+class Solution:
+    def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
+        count_dict = Counter(nums)
+        top_k_list = count_dict.most_common(k)
+        answer = [key for key, value in top_k_list]
+        return answer

valid-palindrome/5YoonCheol.java

@@ -0,0 +1,16 @@
+class Solution {
+    public boolean isPalindrome(String s) {
+        //정규식으로 영문,숫자 아닌 경우 "" 치환
+        //StringBuilder를 통해 문자열 가공
+        //거꾸로 뒤집은 것과 원래의 문자열이 일치할 경우 팰린드롬
+        s = s.replaceAll("[^a-zA-Z0-9]", "").toLowerCase();
+        StringBuilder sb = new StringBuilder(s);
+        if(sb.reverse().toString().equals(s)){
+            return true;
+        }
+
+        return false;
+    }
+}
+
+

valid-palindrome/Gotprgmer.java

@@ -0,0 +1,24 @@
+// 입력된 문자 중 알파벳이나 숫자가 아닌 값들을 하나의 문자열로 만든다.
+// 이때 모든 문자들을 소문자로 바꾼다.
+// 역정렬한 값과 원래 값을 비교해 팰린드롬 유무를 출력한다.
+
+// 알파벳 혹은 숫자가 아닌지 검사하는 문자 -> charToCheck
+
+// 시간복잡도 : O(n)
+// 공간복잡도 : O(n)
+
+class Solution_Gotprgmer {
+    public boolean validPalindrome(String s) {
+        StringBuilder sb = new StringBuilder();
+        for(char charToCheck : s.toCharArray()){
+            if(!Character.isLetterOrDigit(charToCheck)){
+                continue;
+            }
+            sb.append(Character.toLowerCase(charToCheck));
+        }
+        String originalDirection = sb.toString();
+        String reDirection = sb.reverse().toString();
+
+        return originalDirection.equals(reDirection);
+    }
+}

valid-palindrome/JisooPyo.kt

@@ -0,0 +1,101 @@
+package leetcode_study
+
+import io.kotest.matchers.shouldBe
+import org.junit.jupiter.api.Test
+
+/**
+ * Leetcode
+ * 125. Valid Palindrome
+ * Easy
+ */
+class ValidPalindrome {
+    /**
+     * Runtime: 4 ms(Beats: 98.27 %)
+     * Time Complexity: O(n)
+     *
+     * Memory: 38.22 MB(Beats: 46.74 %)
+     * Space Complexity: O(1)
+     */
+    fun isPalindrome(s: String): Boolean {
+        var left = 0
+        var right = s.length - 1
+        while (left <= right) {
+            when (s[left]) {
+                // 왼쪽의 문자가 alphanumeric일 때
+                in 'a'..'z', in 'A'..'Z', in '0'..'9' -> {
+
+                    when (s[right]) {
+                        // 오른쪽의 문자가 alphanumeric일 때
+                        in 'a'..'z', in 'A'..'Z', in '0'..'9' -> {
+                            // 문자 비교
+                            if (s[left].equals(s[right], true)) {
+                                left++
+                                right--
+                                continue
+                            } else {
+                                return false
+                            }
+                        }
+                        // 오른쪽의 문자가 alphanumeric이 아닐 때
+                        else -> {
+                            right--
+                            continue
+                        }
+                    }
+                }
+
+                // 왼쪽의 문자가 alphanumeric이 아닐 때
+                else -> {
+                    left++
+                    continue
+                }
+            }
+        }
+        return true
+    }
+
+    /**
+     * 개선한 버전
+     * Runtime: 5 ms(Beats: 87.14 %)
+     * Time Complexity: O(n)
+     *
+     * Memory: 37.76 MB(Beats: 61.52 %)
+     * Space Complexity: O(1)
+     */
+    fun isPalindrome2(s: String): Boolean {
+        var left = 0
+        var right = s.length - 1
+
+        while (left < right) {
+            // 왼쪽에서 유효한 문자를 찾음
+            while (left < right && !s[left].isLetterOrDigit()) {
+                left++
+            }
+
+            // 오른쪽에서 유효한 문자를 찾음
+            while (left < right && !s[right].isLetterOrDigit()) {
+                right--
+            }
+
+            // 문자 비교
+            if (!s[left].equals(s[right], ignoreCase = true)) {
+                return false
+            }
+
+            left++
+            right--
+        }
+        return true
+    }
+
+    @Test
+    fun test() {
+        isPalindrome("A man, a plan, a canal: Panama") shouldBe true
+        isPalindrome("race a car") shouldBe false
+        isPalindrome(" ") shouldBe true
+
+        isPalindrome2("A man, a plan, a canal: Panama") shouldBe true
+        isPalindrome2("race a car") shouldBe false
+        isPalindrome2(" ") shouldBe true
+    }
+}

valid-palindrome/dusunax.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+'''
+# Leetcode 125. Valid Palindrome
+
+use `isalnum()` to filter out non-alphanumeric characters 🔍
+
+## Time and Space Complexity
+
+```
+TC: O(n)
+SC: O(n)
+```
+
+### TC is O(n):
+- iterating through the string just once to filter out non-alphanumeric characters. O(n)
+
+### SC is O(n):
+- `s.lower()` creates a new string. O(n)
+- creating a new string `converted_s` to store the filtered characters. O(n)
+- `converted_s[::-1]` creates a new reversed string. O(n)
+'''
+
+class Solution:
+    def isPalindrome(self, s: str) -> bool:
+        if s == " ":
+            return True
+
+        s = s.lower()
+        converted_s = ''.join(c for c in s if c.isalnum())
+
+        return converted_s == converted_s[::-1]
+

valid-palindrome/jeldo.py

@@ -0,0 +1,5 @@
+class Solution:
+    # O(n)
+    def isPalindrome(self, s: str) -> bool:
+        s = ''.join(ch.lower() for ch in s if ch.isalnum())  # O(n)
+        return s == s[::-1]  # O(n)

valid-palindrome/thispath98.py

@@ -0,0 +1,13 @@
+"""
+# Time Complexity: O(N)
+- N개의 char를 각각 한번씩 순회
+# Space Compelexity: O(N)
+- 최악의 경우 (공백이 없을 경우) N개의 char 저장
+"""
+class Solution:
+    def isPalindrome(self, s: str) -> bool:
+        string = [char.lower() for char in s if char.isalnum()]
+        for i in range(len(string) // 2):
+            if string[i] != string[-i - 1]:
+                return False
+        return True