boj-review

백준 솔루션 코드를 심층 분석하고, 코딩테스트 실력 향상을 위한 실질적인 피드백을 제공합니다.

Triggers

• •/boj-review
• •"코드 리뷰"
• •"review code"
• •"백준 리뷰"

Workflow

Step 1: Find Recent Python Files

Search for recently modified Python files:

• •Look in Greedy_Algorithm/, Dynamic_Programming/, problems/, and root directory
• •Filter for bj_*.py or solution.py patterns
• •Sort by modification time (most recent first)

Step 2: Select File to Review

Use AskUserQuestion to confirm which file to review:

question: "Which file do you want to review?"
header: "Select File"
options:
  - label: "[most recent file]"
    description: "Modified: [timestamp]"
  - label: "[second recent file]"
    description: "Modified: [timestamp]"
  - label: "[third recent file]"
    description: "Modified: [timestamp]"

Step 3: Load Problem Context

Extract problem number and load context:

• •bj_1234.py → problem number: 1234
• •problems/1234/solution.py → problem number: 1234

If problems/[number]/description.md exists:

• •Read problem constraints (N 범위, 시간 제한, 메모리 제한)
• •This is CRITICAL for complexity analysis

Step 4: Identify Algorithm Type

Analyze the code to determine algorithm type(s):

Step 5: Deep Analysis

5.1 Complexity Analysis

## 복잡도 분석

### 시간 복잡도
- 현재: O(...)
- 근거: [구체적인 루프/재귀 분석]
- 제한 시간 내 통과 가능 여부: ✅/❌

### 공간 복잡도
- 현재: O(...)
- 메모리 제한 내 통과 가능 여부: ✅/❌

5.2 Algorithm-Specific Review

Apply the relevant checklist based on Step 4:

• •

  상태 정의가 명확한가?

  • •dp[i]가 정확히 무엇을 의미하는지 설명 가능해야 함
  • •상태 전이가 모든 케이스를 커버하는가?
• •

  점화식이 올바른가?

  • •수학적으로 증명 가능한가?
  • •초기값(base case) 설정이 올바른가?
• •

  메모이제이션 vs 타뷸레이션 선택

  • •Top-down: 필요한 상태만 계산 (희소한 경우 유리)
  • •Bottom-up: 전체 테이블 채움 (캐시 효율적)
• •

  상태 공간 최적화 가능한가?

  • •2차원 → 1차원 (이전 행만 필요한 경우)
  • •슬라이딩 윈도우로 공간 절약
• •

  재귀 깊이 확인

  • •N > 1000이면 sys.setrecursionlimit() 필요
  • •또는 반복문으로 변환 권장

• •

  그래프 표현 방식

  • •인접 리스트 vs 인접 행렬
  • •간선 수가 적으면 인접 리스트 권장
• •

  방문 체크 타이밍

  • •BFS: 큐에 넣을 때 방문 체크 (중복 방문 방지)
  • •DFS: 방문할 때 체크해도 됨
• •

  인덱스 일관성

  • •0-indexed vs 1-indexed 혼용하지 않기
  • •입력이 1-indexed면 그대로 사용하거나 변환 통일
• •

  양방향 간선 처리

  • •무방향 그래프면 양쪽 모두 추가
  • •graph[a].append(b) + graph[b].append(a)
• •

  가중치 그래프 주의점

  • •음수 가중치: Dijkstra ❌, Bellman-Ford ✅
  • •모든 쌍 최단경로: Floyd-Warshall

• •

  그리디 선택 속성 증명

  • •현재 최선의 선택이 전체 최적해를 보장하는가?
  • •반례가 존재하지 않는가?
• •

  정렬 기준이 올바른가?

  • •여러 기준일 때 우선순위 확인
  • •key=lambda x: (x[0], -x[1]) 패턴
• •

  경계 조건 처리

  • •같은 값일 때 처리 방식
  • •빈 입력 처리

• •

  탐색 범위 설정

  • •left, right 초기값이 모든 가능한 답을 포함하는가?
  • •정수 범위: 오버플로우 주의
• •

  mid 계산

  • •mid = (left + right) // 2 (오버플로우 안전)
  • •mid = left + (right - left) // 2 (큰 수일 때)
• •

  종료 조건

  • •left <= right vs left < right
  • •무한 루프 방지: left, right가 반드시 수렴하는지
• •

  Parametric Search인 경우

  • •결정 함수가 단조성을 가지는가?
  • •"X 이하로 가능한가?" → 이분 탐색 적용

• •

  인덱스 경계 확인

  • •배열 범위 벗어나는 접근 없는지
  • •2D 배열: 행/열 순서 혼동 주의
• •

  조건문 완전성

  • •모든 경우의 수 처리했는가?
  • •else 케이스 누락 없는가?
• •

  반복 종료 조건

  • •무한 루프 가능성 확인
  • •최대 반복 횟수 제한 필요한가?

5.3 Common Mistake Detection

반드시 확인해야 할 실수 패턴:

5.4 Performance Optimization Check

N 범위별 허용 복잡도:

현재 코드가 제한 조건에서 통과 가능한지 판단:

• •시간 제한 1초 ≈ 1억 연산
• •시간 제한 2초 ≈ 2억 연산
• •PyPy3: Python3 대비 약 3~5배 빠름

Step 6: BOJ-Specific Optimization

필수 최적화 체크리스트:

# ❌ 느린 코드
n = int(input())
for i in range(n):
    print(result[i])

# ✅ 빠른 코드
import sys
input = sys.stdin.readline
n = int(input())
print('\n'.join(map(str, result)))

PyPy3 vs Python3 선택 기준:

• •재귀 깊은 코드: Python3 권장 (PyPy 재귀 느림)
• •반복문 무거운 코드: PyPy3 권장
• •메모리 민감한 코드: Python3 권장 (PyPy 메모리 2배)

Step 7: Edge Case Analysis

문제 유형별 필수 엣지 케이스:

Step 8: Generate Improved Code

Create an improved version:

CRITICAL CONSTRAINTS:

• •Use ONLY Python builtin libraries
• •Maintain same I/O format
• •Preserve correctness

Allowed libraries:

import sys
from collections import deque, Counter, defaultdict, OrderedDict
from itertools import permutations, combinations, product, accumulate
from functools import lru_cache, reduce
from heapq import heappush, heappop, heapify
from bisect import bisect_left, bisect_right, insort
import math
from string import ascii_lowercase, ascii_uppercase
import re  # if absolutely necessary

Step 9: Output Review to Terminal

IMPORTANT: Do NOT create any review files. Output the review directly to the terminal.

Output the following format directly as terminal text:

# Code Review: Baekjoon [NUMBER]

## 문제 정보
- **번호**: [NUMBER]
- **유형**: [알고리즘 유형]
- **난이도**: [실버/골드 등]
- **시간 제한**: X초
- **메모리 제한**: X MB

---

## 원본 코드

```python
[original code]

복잡도 분석

시간 복잡도

공간 복잡도

• •현재: O(...)
• •주요 메모리 사용: [변수명] - [크기]

제한 조건 통과 여부

• •N = [최대값] 일 때 예상 연산: [계산]
• •시간 제한 [X]초 내 통과: ✅/❌
• •메모리 제한 [X]MB 내 통과: ✅/❌

코드 리뷰

잘한 점

1. •...
2. •...

개선이 필요한 점

1. [문제점 제목]

현재 코드:

[problematic code snippet]

문제점: ...

개선 방법:

[improved code snippet]

2. [문제점 제목]

...

실수 체크리스트

• • 인덱스 범위 확인
• • 재귀 깊이 설정 필요
• • 입력 최적화 적용 ...

개선된 코드

"""
Baekjoon [NUMBER] - [TITLE]
Time: O(...), Space: O(...)
"""
import sys
input = sys.stdin.readline

[improved code with comments explaining key changes]

변경 사항 설명

대안 접근법

접근법 1: [이름]

• •아이디어: ...
• •시간 복잡도: O(...)
• •공간 복잡도: O(...)
• •장점: ...
• •단점: ...

접근법 2: [이름]

...

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이 문제에서 배울 점

1. •핵심 개념: ...
2. •테크닉: ...
3. •주의할 점: ...

디버깅 가이드

틀렸습니다가 나오면 확인할 순서:

1. • 예제 입력 직접 손으로 따라가기
2. • 경계값 테스트 (N=1, N=최대)
3. • 음수/0 처리 확인
4. • 출력 형식 확인 (공백, 개행)
5. • 정수 범위 확인 (int vs long long 해당 없음 in Python)

### Step 10: Summary

At the end, provide a brief summary:
- Key improvements identified
- Complexity comparison (before/after)

---

## Constraints

**CRITICAL - Improved code MUST:**
- Use ONLY Python builtin libraries
- Be compatible with BOJ Python3/PyPy3
- Handle same I/O format
- Be correct (same results as original)
- Include complexity comments

**NOT allowed:**
- numpy, pandas, scipy
- Any pip-installed packages
- External dependencies

---

## Quality Standards

### Good Review Includes:
- Specific line numbers when pointing out issues
- Before/After code comparisons
- Quantified improvements (e.g., "O(N²) → O(N log N)")
- Actionable suggestions
- Related problems for further practice

### Avoid:
- Vague feedback ("코드가 좋습니다")
- Over-engineering simple solutions
- Suggesting changes that don't improve correctness/performance
- Ignoring the problem's constraints

---

## Notes

- If original code is already optimal, acknowledge it clearly
- Focus on practical competitive programming improvements
- Explain WHY each change improves the code
- Consider both Python3 and PyPy3 when giving performance advice
- Link to similar problems for pattern recognition practice