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Author: gitsunmin

alien-dictionary/EGON.py

@@ -0,0 +1,106 @@
+from collections import deque
+from typing import List
+from unittest import TestCase, main
+
+
+class Solution:
+    def foreignDictionary(self, words: List[str]) -> str:
+        return self.solve_topological_sort(words)
+
+    """
+    LintCode 로그인이 안되어서 https://neetcode.io/problems/foreign-dictionary 에서 실행시키고 통과만 확인했습니다.
+
+    Runtime: ? ms (Beats ?%)
+    Time Complexity:
+        #0. 복잡도 변수 정의 
+        - words 배열의 길이를 n
+        - words 배열을 이루는 단어들의 평균 길이를 l
+        - words 배열을 이루는 단어를 이루는 문자들의 총 갯수를 c (= n * l)
+        - words 배열을 이루는 단어를 이루는 문자들의 중복 제거 집합의 크기를 s라 하자
+        
+        #1. 초기화
+        - words 배열을 이루는 단어를 이루는 문자들을 조회하며 char_set을 초기화하는데 O(c)
+        - 위상정렬에 사용할 graph 딕셔너리 초기화를 위해 char_set의 크기만큼 조회하므로 O(s)
+        - 마찬가지로 위상정렬에 사용할 rank 딕셔너리 초기화에 O(s)
+        > O(c) + O(s) + O(s) ~= O(c + s)
+        
+        #2. 위상정렬 간선 초기화
+        - words 배열을 조회하는데 O(n - 1)
+            - 단어 간 접두사 관계인 경우, 체크하는 startswith 메서드 사용에 * O(l)
+            - 단어 간 접두사 관계가 아닌 경우, first_char, second_char를 구하는데
+                - zip 생성에 O(l)
+                    - zip 조회에 * O(l)
+        > O(n - 1) * (O(l) + O(l) * O(l)) ~= O(n) * O(l ^ 2) ~= O(c * l) ~= O(c)
+        
+        #3. 위상정렬 실행
+        - dq 초기화에 rank 딕셔너리의 모든 키를 조회하는데 O(s)
+        - dq를 이용해서 graph 딕셔너리의 모든 values를 순회하는데, #2에서 각 first_char, second_char마다 1회 value가 추가되었으므로, 중복이 없는 경우 최대 O(n), upper bound
+        > O(s) + O(n) ~= O(s + n), upper bound
+        
+        #4. 최종 계산
+        > O(c + s) + O(c) + O(s + n) ~= O(c + s) + O(s + n) = O(n * l + s) + O(n + s) ~= O(n * l + s), upper bound
+
+    Memory: ? MB (Beats ?%)
+    Space Complexity: O(s + c)
+        - char_set의 크기에서 O(s)
+        - graph의 keys는 최대 s개이고 values는 최대 c개이므로 O(s + c), upper bound
+        - rank의 keys의 크기에서 O(s)
+        - dq의 최대 크기는 rank의 크기와 같으므로 O(s)
+        > O(s) + O(s + c) + O(s) + O(s) ~= O(s + c)
+    """
+    def solve_topological_sort(self, words: List[str]) -> str:
+        if not words:
+            return ""
+
+        char_set = set([char for word in words for char in word])
+        graph = {char: set() for char in char_set}
+        rank = {char: 0 for char in char_set}
+        for i in range(len(words) - 1):
+            first_word, second_word = words[i], words[i + 1]
+
+            if len(first_word) > len(second_word) and first_word.startswith(second_word):
+                return ""
+
+            first_char, second_char = next(((fc, sc) for fc, sc in zip(first_word, second_word) if fc != sc), ("", ""))
+            if (first_char and second_char) and second_char not in graph[first_char]:
+                graph[first_char].add(second_char)
+                rank[second_char] += 1
+
+        result = []
+        dq = deque([char for char in rank if rank[char] == 0])
+        while dq:
+            curr_char = dq.popleft()
+            result.append(curr_char)
+            for post_char in graph[curr_char]:
+                rank[post_char] -= 1
+                if rank[post_char] == 0:
+                    dq.append(post_char)
+
+        if len(result) != len(rank):
+            return ""
+        else:
+            return "".join(result)
+
+
+class _LeetCodeTestCases(TestCase):
+    def test_1(self):
+        words = ["z","o"]
+        output = "zo"
+        solution = Solution()
+        self.assertEqual(solution.foreignDictionary(words), output)
+
+    def test_2(self):
+        words = ["hrn","hrf","er","enn","rfnn"]
+        output = "hernf"
+        solution = Solution()
+        self.assertEqual(solution.foreignDictionary(words), output)
+
+    def test_3(self):
+        words = ["wrt","wrf","er","ett","rftt","te"]
+        output = "wertf"
+        solution = Solution()
+        self.assertEqual(solution.foreignDictionary(words), output)
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()

alien-dictionary/HC-kang.ts

@@ -0,0 +1,67 @@
+/**
+ * https://leetcode.com/problems/alien-dictionary
+ * T.C. O(N * M) N: number of words, M: average length of word
+ * S.C. O(1) 26 characters
+ */
+function alienOrder(words: string[]): string {
+  const graph: Record<string, Set<string>> = {};
+  const inDegree: Record<string, number> = {};
+
+  // Initialize the graph
+  for (const word of words) {
+    for (const char of word) {
+      if (!graph[char]) {
+        graph[char] = new Set();
+        inDegree[char] = 0;
+      }
+    }
+  }
+
+  // Build the graph
+  for (let i = 0; i < words.length - 1; i++) {
+    const word1 = words[i];
+    const word2 = words[i + 1];
+
+    // Check invalid case: if word1 is longer and is prefix of word2
+    if (word1.length > word2.length && word1.startsWith(word2)) {
+      return '';
+    }
+
+    let j = 0;
+    while (j < Math.min(word1.length, word2.length)) {
+      if (word1[j] !== word2[j]) {
+        const curSet = graph[word1[j]];
+        if (!curSet.has(word2[j])) {
+          curSet.add(word2[j]);
+          inDegree[word2[j]]++;
+        }
+        break;
+      }
+      j++;
+    }
+  }
+
+  // Topological sort
+  const queue: string[] = [];
+  for (const [char, degree] of Object.entries(inDegree)) {
+    if (degree === 0) {
+      queue.push(char);
+    }
+  }
+
+  const result: string[] = [];
+  while (queue.length) {
+    const char = queue.shift();
+    result.push(char!);
+    for (const next of graph[char!]) {
+      inDegree[next]--;
+      if (inDegree[next] === 0) {
+        queue.push(next);
+      }
+    }
+  }
+
+  return result.length === Object.keys(inDegree).length //
+    ? result.join('') 
+    : '';
+}

alien-dictionary/flynn.go

@@ -0,0 +1,105 @@
+/*
+풀이
+- 두 단어를 알파벳 하나씩 차례대로 비교했을 때, 첫번째 차이가 발생하는 지점에서 alien dictionary의 order를 찾을 수 있습니다
+- 첫번째 단어부터 바로 그 다음 단어와 두 단어씩 짝지어서 비교하면 앞에서 말한 일련의 order를 찾아낼 수 있습니다
+  알파벳 x가 알파벳 y보다 alien dictionary order에서 앞서는 관계, 즉 x->y인 관계를 찾아서 x: {y1, y2, y3, ...}인 집합의 map을 만들겠습니다
+  그리고 이를 nextLetters라고 명명하였습니다
+- 만약 특정 알파벳 x에 대해, z->x인 알파벳 z가 없다면 x는 우리가 정답으로 제출할 result string의 어느 위치에든 자유롭게 끼워넣을 수 있습니다
+  (* If there are multiple solutions, return any of them.)
+  우리는 이런 알파벳 x를 찾아낼 때마다 바로바로 result string res에 추가하겠습니다
+- z->x인 알파벳 z가 현재 있는지 없는지에 대한 상태관리를 하기 위해서 prevLetterCounts라는 map을 만들겠습니다
+  prevLetterCounts[x]: z->x인 z의 개수
+- nextLetters, prevLetterCounts를 잘 생성한 후에는 prevLetterCount가 0인 알파벳부터 queue에 등록시킨 후 BFS를 실행합니다
+  BFS를 실행하며 prevLetterCount가 0인 알파벳이 새로 발견될 경우 queue에 등록시킵니다
+- 엣지케이스가 두 경우 발생하는데,
+  첫번째는 nextLetters를 생성하는 반복문에서 발견됩니다
+    두번째 단어가 첫번째 단어의 prefix인 경우는 애초부터 잘못된 dictionary order인 경우입니다
+	위 경우는 단순 알파벳 비교로는 발견하기 어려우므로 flag를 사용하였습니다
+  두번째는 result string의 길이가 input으로 주어진 단어들에 등장한 알파벳의 개수보다 적은 경우입니다
+    이 경우는 nextLetters에 순환이 발생한 경우이므로 dictionary order가 잘못되었다고 판단할 수 있습니다
+Big O
+- N: 주어진 배열 words의 길이
+- S(W): 배열 words에 속한 모든 string의 길이의 총합
+- Time complexity: O(N + S(W))
+  - prevLetterCounts와 nextLetters 생성 -> O(N)
+  - nextLetters에 들어갈 알파벳 전후관계 찾기 -> O(S(W))
+  - 알파벳 소문자의 수는 제한되어 있기 때문에 BFS의 시간 복잡도 상한선은 정해져 있습니다 -> O(26 * 26) = O(1)
+- Space complexity: O(1)
+  - 알파벳 소문자의 수는 제한되어 있기 때문에 공간 복잡도의 상한선은 정해져 있습니다
+    prevLetterCounts -> O(26) = O(1)
+	nextLetters -> O(26 * 26) = O(1)
+	queue -> O(26) = O(1)
+*/
+
+import "strings"
+
+func alienOrder(words []string) string {
+	n := len(words)
+	// prevLetterCounts[x] = count of letters y that are in relation of y->x
+	prevLetterCounts := make(map[string]int)
+	// nextLetters[x] = set of letters y that are in relation of x->y
+	nextLetters := make(map[string]map[string]bool)
+	for _, word := range words {
+		for _, c := range word {
+			if _, ok := prevLetterCounts[string(c)]; !ok {
+				prevLetterCounts[string(c)] = 0
+				nextLetters[string(c)] = make(map[string]bool)
+			}
+		}
+	}
+
+	for i := 0; i < n-1; i++ {
+		currWord := words[i]
+		nextWord := words[i+1]
+		// flag for edge case below
+		diff := false
+		for j := 0; j < len(currWord) && j < len(nextWord); j++ {
+			if currWord[j] != nextWord[j] {
+				diff = true
+				if _, ok := nextLetters[string(currWord[j])][string(nextWord[j])]; !ok {
+					prevLetterCounts[string(nextWord[j])]++
+					nextLetters[string(currWord[j])][string(nextWord[j])] = true
+				}
+				break
+			}
+		}
+		// tricky edge case!!!
+		// if nextWord is prefix of currWord, then the provided dictionary order is invalid
+		if !diff && len(currWord) > len(nextWord) {
+			return ""
+		}
+	}
+	// BFS
+	queue := make([]string, 0, len(prevLetterCounts))
+	for letter := range prevLetterCounts {
+		// we can arrange letters whose prevLetterCount is zero as we wish
+		if prevLetterCounts[letter] == 0 {
+			queue = append(queue, letter)
+		}
+	}
+	// in Go, using strings.Builder is the most efficient way to build strings
+	var sb strings.Builder
+	for len(queue) > 0 {
+		// pop the letter from the queue and append it to the result string
+		popped := queue[0]
+		queue = queue[1:]
+		sb.WriteString(popped)
+
+		for nextLetter := range nextLetters[popped] {
+			prevLetterCounts[nextLetter]--
+			// if prevLetterCount for nextLetter becomes zero, we can add it to the queue
+			// append to the result string (order) in the next iteration
+			if prevLetterCounts[nextLetter] == 0 {
+				queue = append(queue, nextLetter)
+			}
+		}
+	}
+	// res is result string
+	res := sb.String()
+	// this case means that there was a cycle
+	if len(res) != len(prevLetterCounts) {
+		return ""
+	}
+	// else return res
+	return res
+}