[KwonNayeon] Week 13 solutions

find-median-from-data-stream/KwonNayeon.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+"""
+Constraints:
+- -10^5 <= num <= 10^5
+- There will be at least one element in the data structure before calling findMedian.
+- At most 5 * 10^4 calls will be made to addNum and findMedian.
+
+Time Complexity: 
+- addNum(): O(nlogn)
+  - 매번 정렬하기 때문
+- findMedian(): O(1)
+  - 정렬된 리스트에서 인덱스 접근
+
+Space Complexity: O(n)
+- 입력된 모든 숫자를 리스트에 저장
+
+풀이방법:
+1. 리스트 자료구조 사용
+2. 리스트에 각 요소들 추가 후 정렬
+3. 리스트의 요소 갯수가 홀수/짝수일 때의 경우를 나눠서 median 값을 구함
+
+메모: 
+- heap이 익숙하지 않아서 일단 리스트로 문제를 풀었습니다.
+- 나중에 heap으로 다시 풀기
+"""
+class MedianFinder:
+
+    def __init__(self):
+        self.nums = []
+
+    def addNum(self, num: int) -> None:
+        self.nums.append(num)
+        self.nums.sort()
+
+
+    def findMedian(self) -> float:
+        n = len(self.nums)
+        if n % 2 == 1:
+            return self.nums[n // 2]
+        else:
+            mid1 = self.nums[n // 2 - 1]
+            mid2 = self.nums[n // 2]
+            return (mid1 + mid2) / 2.0
+

meeting-rooms/KwonNayeon.py

@@ -13,12 +13,19 @@
 
 풀이방법:
 1. Base case: 빈 배열/none일 때 True 반환
-2. intervals를 시작점 기준으로 정렬
-3. prev_end 초기화 (첫 번째 미팅의 종료 시간)
+2. 리스트(ntervals)를 시작점 기준으로 정렬
+3. prev_end(첫 번째 미팅의 종료 시간) 변수 초기화
 4. 두 번째 미팅부터 순회하면서:
   - 만약 현재 시작점 (미팅 시작 시간)이 이전 미팅의 종료 시간보다 작으면 false 반환
   - 그렇지 않으면 prev_end를 현재 미팅의 종료 시간으로 업데이트
 5. 모든 미팅을 검사한 후에도 충돌이 없으면 true 반환
+
+메모:
+1. 변수명 헷갈림
+- intervals는 리스트 -> `.end` 속성 없음
+- interval은 객체 -> `.end` 속성 있음
+2. 정렬 문법
+- list.sort(key=lambda x: x.start)
 """
 from typing import List