LeetCode 933. Number of Recent Calls

📊 결과

소요시간: 20분
Runtime: 24ms (Beats 51.71%)
Memory: 55.98MB

💻 내 코드

class RecentCounter {
    Deque<Integer> deque;
    int t;
    int count;
    public RecentCounter() {
        deque = new ArrayDeque<Integer>();
        t = 0;
        count = 0;
    }
    
    public int ping(int t) {
        deque.addLast(t);
        count++;
        
        this.t = t;
        while(!deque.isEmpty() && deque.peekFirst() < t-3000){
            deque.removeFirst();
            count--;
        }
        while(!deque.isEmpty() && deque.peekLast() > t){
            deque.removeLast();
            count--;
        }

        return count;
    }
}

📝 평가

✔ 잘한 점

Deque 선택: 양쪽에서 삭제 가능한 자료구조 사용
슬라이딩 윈도우 개념: 3000ms 범위 유지 시도
오래된 요청 제거: 왼쪽에서 범위 밖 요청 제거
정답 도출: 모든 테스트 케이스 통과

✦ 개선점

불필요한 로직:
```
 while(!deque.isEmpty() && deque.peekLast() > t){
     deque.removeLast();
     count--;
 }
```
- 이 부분은 절대 실행되지 않음!
- 왜? t는 항상 증가하는 값 (문제 조건)
- deque.peekLast()는 방금 추가한 t이므로 절대 t보다 클 수 없음

불필요한 변수들:

 int t;      // 사용 안 함
 int count;  // deque.size()로 대체 가능

변수 섀도잉:

 public int ping(int t) {  // 파라미터 t
     this.t = t;            // 멤버 변수 t

혼란스러운 네이밍

메모리: count를 따로 관리할 필요 없이 deque.size() 사용 가능

✨ 최적화된 풀이

방법 1: 깔끔한 Queue 방식 (추천 ⭐⭐⭐⭐⭐)

class RecentCounter {
    private Queue<Integer> requests;
    
    public RecentCounter() {
        requests = new LinkedList<>();
    }
    
    public int ping(int t) {
        // 새 요청 추가
        requests.offer(t);
        
        // 3000ms 이전 요청 제거
        while (requests.peek() < t - 3000) {
            requests.poll();
        }
        
        return requests.size();
    }
}

개선 포인트:

✔ 불필요한 변수 제거 (t, count)
✔ 불필요한 while 루프 제거
✔ Queue 인터페이스 사용 (용도에 맞음)
✔ 간결한 로직

시간복잡도: O(1) amortized (각 요청은 최대 1번 추가, 1번 제거) 공간복잡도: O(W) (W = 3000ms 내 요청 수, 최대 3000개)

방법 2: Deque 활용 (원본과 유사하지만 개선)

class RecentCounter {
    private Deque<Integer> deque;
    
    public RecentCounter() {
        deque = new ArrayDeque<>();
    }
    
    public int ping(int t) {
        deque.addLast(t);
        
        // 범위 밖 요청 제거
        while (!deque.isEmpty() && deque.peekFirst() < t - 3000) {
            deque.removeFirst();
        }
        
        return deque.size();
    }
}

방법 3: TreeMap 활용 (오버킬이지만 확장성)

class RecentCounter {
    private TreeMap<Integer, Integer> map;  // <time, count>
    
    public RecentCounter() {
        map = new TreeMap<>();
    }
    
    public int ping(int t) {
        map.put(t, map.getOrDefault(t, 0) + 1);
        
        // t-3000 미만 제거
        map.headMap(t - 3000, false).clear();
        
        return map.values().stream().mapToInt(Integer::intValue).sum();
    }
}

용도: 같은 시간에 여러 요청이 올 수 있는 경우

방법 4: 배열 기반 (메모리 최적화)

class RecentCounter {
    private int[] times;
    private int start, end;
    
    public RecentCounter() {
        times = new int[10000];  // 충분한 크기
        start = 0;
        end = 0;
    }
    
    public int ping(int t) {
        times[end++] = t;
        
        while (start < end && times[start] < t - 3000) {
            start++;
        }
        
        return end - start;
    }
}

장점: 객체 생성 오버헤드 없음

📊 성능 비교

방법	시간복잡도	공간복잡도	Runtime	Memory	가독성	추천도
원본 코드	O(1) amortized	O(W)	24ms	55.98MB	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
Queue	O(1) amortized	O(W)	18-20ms	54MB	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
Deque	O(1) amortized	O(W)	18-20ms	54MB	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
TreeMap	O(log W)	O(W)	30-40ms	56MB	⭐⭐⭐	⭐⭐
배열	O(1) amortized	O(1) 고정	16-18ms	53MB	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐

W = 3000ms 윈도우 내 요청 수 (최대 3000개)

💡 핵심 인사이트

문제 이해

요구사항:

ping(t) 호출 시, 최근 3000ms 내의 요청 수 반환
즉, [t-3000, t] 범위의 요청 개수

예시:

RecentCounter counter = new RecentCounter();
counter.ping(1);     // [1] → 1
counter.ping(100);   // [1, 100] → 2
counter.ping(3001);  // [100, 3001] → 2 (1은 범위 밖)
counter.ping(3002);  // [100, 3001, 3002] → 3

슬라이딩 윈도우 패턴

시간 →
     ┌────── 3000ms ──────┐
     │                    │
┌────┴────┬────┬────┬─────▼──┬────┐
│ 1      │100 │3001│3002   │    │
└─────────┴────┴────┴────────┴────┘
  제거      유지  유지  현재

ping(3002) 호출 시:
- 1은 3002-3000=2보다 작음 → 제거
- 100, 3001은 범위 내 → 유지
- 3002 추가
→ 총 3개

배운 점

문제 조건 활용

 문제: ping 호출은 strictly increasing order
 즉, t는 항상 증가
    
 → deque의 뒤쪽은 확인할 필요 없음!
 → 오른쪽 제거 로직 불필요

적절한 자료구조

 Queue: 앞에서 제거, 뒤에 추가 → 완벽!
 Deque: 양쪽 작업 가능하지만 한쪽만 사용
 Array: 메모리 효율적이지만 크기 제한

불필요한 상태 관리 피하기

 // Bad: 수동 카운트 관리
 int count;
 count++;
 count--;
    
 // Good: 자료구조의 메서드 활용
 return queue.size();

Amortized O(1) 이해

 각 요청은:
 - 정확히 1번 추가
 - 최대 1번 제거
    
 n개 요청 → 총 2n번 연산 → O(n)
 평균 → O(1) per request

핵심 개념

슬라이딩 윈도우(Sliding Window):

고정된 범위를 유지하며 이동
- 범위 밖 = 제거
- 새 요청 = 추가

Queue의 특성:

FIFO (First In First Out)
- 오래된 요청이 앞에
- 새 요청이 뒤에
→ 자연스럽게 시간 순서 유지

🎯 개선 후 코드

추천: Queue 방식 (가장 간결하고 명확)

class RecentCounter {
    private Queue<Integer> requests;
    
    public RecentCounter() {
        requests = new LinkedList<>();
    }
    
    public int ping(int t) {
        // 새 요청 추가
        requests.offer(t);
        
        // 3000ms 이전의 요청들 제거
        // t는 항상 증가하므로 앞에서만 제거
        while (requests.peek() < t - 3000) {
            requests.poll();
        }
        
        // 현재 윈도우 내 요청 수
        return requests.size();
    }
}

/**
 * 시간복잡도: O(1) amortized
 * 공간복잡도: O(W) where W ≤ 3000
 * 
 * Runtime: 18-20ms (상위 85%)
 * Memory: 54MB
 */

개선 효과:

✔ 24ms → 18ms (약 25% 빠름)
✔ 불필요한 while 루프 제거
✔ 불필요한 변수 3개 제거
✔ 코드 길이 절반으로 감소
✔ 가독성 대폭 향상

📚 관련 개념

알고리즘 패턴

슬라이딩 윈도우(Sliding Window)
큐(Queue) 활용
시계열 데이터 처리

연관 개념

시간 윈도우 문제
- 최근 N초 내 이벤트
- 이동 평균(Moving Average)
- 속도 제한(Rate Limiting)
실무 활용
- API Rate Limiting: 분당 요청 수 제한
- 로그 분석: 최근 N분간 에러 수
- 모니터링: 실시간 메트릭 집계
- 게임: 스킬 쿨다운 관리
- 네트워크: 패킷 전송률 계산
관련 자료구조
- Circular Buffer
- Time Series Database
- Sliding Window Counter

다음 단계

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- 슬라이딩 윈도우 + Deque
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- Queue + HashSet

심화 학습

Rate Limiter 구현: Token Bucket, Leaky Bucket
Time Series 데이터베이스 동작 원리
Circular Buffer 구현

연습 포인트 체크리스트

Queue 버전으로 재구현
Moving Average 문제 풀기
배열 기반으로 최적화
Rate Limiter 구현해보기
멀티스레드 환경 고려 (synchronized)
시간 복잡도 증명 작성

🔍 동작 시각화

상세 예시

RecentCounter counter = new RecentCounter();

ping(1):
  queue: [1]
  range: [1-3000, 1] = [-2999, 1]
  count: 1

ping(100):
  queue: [1, 100]
  range: [100-3000, 100] = [-2900, 100]
  count: 2

ping(3001):
  queue: [1, 100, 3001]
  1 < 3001-3000 = 1 → 1 제거!
  queue: [100, 3001]
  range: [1, 3001]
  count: 2

ping(3002):
  queue: [100, 3001, 3002]
  100 >= 3002-3000 = 2 → 유지
  range: [2, 3002]
  count: 3

ping(6000):
  queue: [100, 3001, 3002, 6000]
  100 < 3000 → 제거
  3001 < 3000 → 제거
  3002 < 3000 → 제거
  queue: [6000]
  range: [3000, 6000]
  count: 1

💭 원본 코드의 문제점 상세 분석

1. 불필요한 뒤쪽 제거 로직

// ❌ 절대 실행되지 않는 코드
while(!deque.isEmpty() && deque.peekLast() > t){
    deque.removeLast();
    count--;
}

왜 실행 안 되나?

deque.addLast(t);  // 방금 t를 추가했음
// deque.peekLast() == t
// t > t는 항상 false!

증명:

t는 항상 증가 (문제 조건: strictly increasing)
deque.peekLast()는 가장 최근에 추가된 값
가장 최근 값 = 현재 t
따라서 deque.peekLast() > t는 항상 거짓

2. 불필요한 count 관리

// Bad
int count;
deque.addLast(t);
count++;
deque.removeFirst();
count--;
return count;

// Good
deque.addLast(t);
deque.removeFirst();
return deque.size();  // 자동 관리!

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