@DaleStudy 리뷰해줘

이 PR은 여러 문제에 대한 깔끔한 솔루션을 제시했고, 각각의 코드도 가독성이 좋으며 구조화가 잘 되어 있습니다. 특히, 그래프 위상 정렬, 문자열 검색, 최적화된 수열 문제 등 다양한 알고리즘을 잘 적용하셨네요. 다음은 몇 가지 개선 및 격려 포인트입니다:

1. 시간/공간 복잡도 표기 요청: 각 문제의 주석에 TC, SC를 명확히 표기하면 더 완성도 높은 문서화가 될 것 같습니다. 예를 들어, canFinish는 TC: O(V + E), SC: O(V + E) 정도로 표기 가능합니다.

2. 코드 가독성: 변수명, 주석 모두 직관적입니다. 다만, queue.iterator().hasNext() 대신 !queue.isEmpty()를 사용하는 것이 더 명확하고 권장됩니다.

3. 알고리즘 개선 제안:

   • canFinish에서, queue.iterator().hasNext() 대신 !queue.isEmpty()를 사용하세요. 이는 명확성과 성능 면에서 더 적합합니다.
   • merge 함수에서 result에 새 구간을 add() 후, remove() 후 다시 add()하는 대신에, result의 마지막 구간을 업데이트하는 방식으로 변경하면 더 깔끔할 수 있습니다.

4. 코드 스타일:

   • setNext 메서드에서 next[ch - 'a'] = new Node();를 바로 하는 것도 좋겠고, null 체크도 깔끔합니다.
   • for 루프 내부에서 변수 선언과 할당을 조금 더 일관되게 정리하면 좋겠습니다.

5. 학습 포인트:

   • 그래프 문제는 위상 정렬 개념이 아주 잘 드러나 있으며, 이진 연산을 활용한 최대 곱셈 문제는 Kadane의 알고리즘을 확장한 좋은 예입니다.
   • 문자열 검색에서 DFS와 backtracking을 적극 활용하셨고, . 와 같은 와일드카드 처리도 깔끔하게 구현하셨네요.

전반적으로 코드 품질이 높고, 다양한 알고리즘을 잘 활용하셨습니다. 앞으로도 이렇게 구조화된 문제 해결 방식을 계속 유지하고, 주석과 복잡도 표기를 통해 문서화도 신경 쓰시면 더욱 훌륭한 리포지토리 될 것 같습니다. 고생 많으셨고, 계속해서 좋은 문제 풀이 기대하겠습니다!