Create taurus09318976.py

construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/taurus09318976.py

@@ -0,0 +1,93 @@
+"""
+문제의도: 이 문제는 트리 순회의 특성을 이해하고 재귀적 분할정복을 연습하는 문제임.
+-> preorder로 루트 찾고, inorder로 좌우 나누고, 재귀로 반복
+- 전위 순회(preorder): 루트 -> 왼쪽 -> 오른쪽
+- 중위 순회(inorder): 왼쪽 -> 루트 -> 오른쪽
+
+해결 방법:
+1. preorder의 첫 번째 원소가 현재 트리의 루트임을 이용
+2. inorder에서 루트의 위치를 찾아 왼쪽/오른쪽 서브트리 분할
+3. preorder에서도 대응하는 부분을 분할
+4. 왼쪽/오른쪽 서브트리에 대해 재귀적으로 같은 과정 반복
+-> - 루트를 알면 inorder에서 왼쪽/오른쪽을 구분할 수 있음!
+
+시간복잡도: O(n²)
+- index() 메서드: 배열에서 값을 찾기 위해 최악의 경우 전체 배열을 순회 → O(n)
+- 재귀 호출 횟수: 모든 노드에 대해 한 번씩 호출 → n번
+- 전체 시간복잡도: n번의 호출 × 각 호출마다 O(n) = O(n²)
+
+공간복잡도: O(n)
+- 재귀 호출 스택의 깊이: O(n) (편향 트리일 때)
+- 새로 생성하는 배열들: O(n)
+
+예시 설명 :
+예시1의 경우
+
+1단계: preorder의 첫 번째는 항상 루트
+[3, 9, 20, 15, 7] → 3이 루트
+
+2단계: inorder에서 루트 위치로 좌우 분할
+[9, 3, 15, 20, 7] → 3 기준으로 [9] | [15, 20, 7]
+- 왼쪽: [9] (인덱스 0까지)
+- 오른쪽: [15, 20, 7] (인덱스 2부터)
+
+3단계: 왼쪽 서브트리 크기로 preorder 분할
+왼쪽 크기가 1이면 preorder에서도 1개만 가져옴
+- 루트 제외: [9, 20, 15, 7]
+- 왼쪽 크기(1)만큼: [9]
+- 나머지: [20, 15, 7]
+
+4단계: 재귀적으로 같은 과정 반복
+- 왼쪽: buildTree([9], [9]) → 노드 9
+- 오른쪽: buildTree([20, 15, 7], [15, 20, 7]) → 서브트리
+
+최종 결과:
+      3
+     / \
+    9   20
+       /  \
+      15   7
+
+
+주의사항:
+- 배열 슬라이싱 범위 조심하기
+- 빈 배열일 때 None 반환하기
+- inorder에서 루트 위치 정확히 찾기
+
+"""
+
+# Definition for a binary tree node.
+class TreeNode:
+    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
+        self.val = val
+        self.left = left
+        self.right = right
+
+
+class Solution:
+    def buildTree(self, preorder, inorder):
+        # 1. 기본 케이스: 빈 배열이면 None 반환
+        if not preorder or not inorder:
+            return None
+
+        # 2. preorder의 첫 번째가 루트
+        root_val = preorder[0]
+        root = TreeNode(root_val)
+
+        # 3. inorder에서 루트 위치 찾기
+        root_index = inorder.index(root_val)
+
+        # 4. inorder를 루트 기준으로 분할
+        left_inorder = inorder[:root_index]
+        right_inorder = inorder[root_index + 1:]
+
+        # 5. preorder도 해당 크기만큼 분할
+        left_preorder = preorder[1:1 + len(left_inorder)]
+        right_preorder = preorder[1 + len(left_inorder):]
+
+        # 6. 재귀적으로 왼쪽과 오른쪽 서브트리 구성
+        root.left = self.buildTree(left_preorder, left_inorder)
+        root.right = self.buildTree(right_preorder, right_inorder)
+
+        return root
+

subtree-of-another-tree/taurus09318976.py

@@ -0,0 +1,90 @@
+"""
+문제의 본질: "큰 트리 안에 작은 트리와 똑같은 부분이 있나?"
+
+해결 아이디어:
+1. 큰 트리의 모든 위치를 하나씩 확인해보기
+2. 각 위치에서 "여기서 시작하는 서브트리가 찾는 트리와 완전히 같은가?" 확인하기
+
+해결 방법:
+1. 큰 트리의 모든 노드를 순회
+2. 각 노드에서 시작하는 서브트리가 찾는 트리와 같은지 확인
+3. 같은 트리인지 확인하는 것은 별도 함수로 분리
+
+헤결에 필요한 두 개의 함수:
+1. isSubtree 함수 (메인 로직): "어디서 찾을 수 있나?" (탐색 담당)
+   - root가 None이면 False 반환 (빈 트리에선 찾을 수 없음)
+   - 현재 위치에서 완전히 같은 트리인지 확인
+   - 같지 않다면 왼쪽, 오른쪽 자식에서 재귀적으로 찾기
+
+2. isSameTree 함수 (보조 로직): "여기서 완전히 같나?" (비교 담당)
+   - 두 트리가 완전히 같은지 확인
+   - 구조와 값이 모두 같아야 함
+   - 재귀적으로 모든 노드 비교
+
+왜 이렇게 풀까?
+- 서브트리는 어느 노드에서든 시작할 수 있음
+- 따라서 모든 가능한 시작점을 확인해야 함
+- 각 시작점에서 완전히 같은 트리인지 확인하면 됨
+
+기억하기 쉬운 방법:
+1. "모든 노드에서 시도해보기" (isSubtree)
+2. "완전히 같은지 확인하기" (isSameTree)
+이 두 가지 기능을 분리해서 생각하기!
+
+시간복잡도: O(m × n)
+- m: root 트리의 노드 개수
+- n: subRoot 트리의 노드 개수
+- 최악의 경우 root의 모든 노드에서 subRoot와 비교
+
+공간복잡도: O(max(m, n))
+- 재귀 호출 스택의 깊이는 트리의 높이와 같음
+- 균형 트리라면 O(log n), 편향 트리라면 O(n)
+"""
+
+
+# 1. 먼저 TreeNode 클래스 정의 (이진 트리의 노드를 나타냄)
+class TreeNode:
+    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
+        self.val = val      # 노드의 값
+        self.left = left    # 왼쪽 자식 노드
+        self.right = right  # 오른쪽 자식 노드
+
+
+class Solution:
+    # 2. 메인 함수: root 트리에서 subRoot와 같은 서브트리가 있는지 확인
+    def isSubtree(self, root, subRoot):
+
+        # 기본 케이스 1: 큰 트리가 비어있으면 서브트리를 찾을 수 없음
+        if not root:
+            return False
+
+        # 기본 케이스 2: 현재 노드에서 서브트리와 완전히 일치하는지 확인
+        if self.isSameTree(root, subRoot):
+            return True
+
+        # 재귀 케이스: 왼쪽 서브트리 또는 오른쪽 서브트리에서 찾기
+        # 왼쪽 서브트리에서 찾거나 OR 오른쪽 서브트리에서 찾으면 True
+        return (self.isSubtree(root.left, subRoot) or 
+                self.isSubtree(root.right, subRoot))
+
+
+    # 3. 보조 함수: 두 트리가 완전히 같은지 확인 (구조와 값 모두)
+    def isSameTree(self, tree1, tree2):
+
+        # 기본 케이스 1: 둘 다 비어있으면 같음
+        if not tree1 and not tree2:
+            return True
+
+        # 기본 케이스 2: 하나만 비어있으면 다름
+        if not tree1 or not tree2:
+            return False
+
+        # 기본 케이스 3: 현재 노드의 값이 다르면 다름
+        if tree1.val != tree2.val:
+            return False
+
+        # 재귀 케이스: 왼쪽 서브트리와 오른쪽 서브트리가 모두 같아야 함
+        # 왼쪽끼리 같고 AND 오른쪽끼리 같아야 전체가 같음
+        return (self.isSameTree(tree1.left, tree2.left) and 
+                self.isSameTree(tree1.right, tree2.right))
+