@DaleStudy 리뷰해줘

먼저, 여러 문제에 대해 깔끔하게 코드를 작성하셨고, 적절한 자료구조를 활용하셨네요! 특히 mergeKLists에서 우선순위 큐를 사용한 접근은 효율적입니다. 다만, 몇 가지 개선 포인트를 제안드리겠습니다.

1. 시간/공간 복잡도 분석
   각 솔루션에 대한 시간과 공간 복잡도 분석이 포함되면 좋겠습니다. 예를 들어, invertTree는 BFS로 구현되어 있으며, TC: O(n), SC: O(n) (최악의 경우 큐 크기)임을 명확히 표기하는 것이 좋습니다. search에서는 이진 탐색으로 TC: O(log n), SC: O(1)로 분석할 수 있겠네요.

2. invertTree (이진 트리 반전)
   현재 큐를 사용하는 BFS 방식입니다. 재귀 방식에 비해 스택 또는 큐를 사용하는 것은 명확하고 좋지만, 재귀 버전과 비교해 가독성과 스택 오버플로우 가능성도 고려할 수 있습니다. 또한, 변수명 que 대신 queue가 더 직관적입니다.

3. Jump Game
   DFS 방식은 간단하지만, 최악의 경우 시간 복잡도가 높아질 수 있습니다. greedy 접근법을 사용하면 더 깔끔하고 효율적입니다(TC: O(n)). 예를 들어, maxReach 변수로 최댓값을 갱신하며 진행하는 방법이 더 권장됩니다.

4. Merge K Sorted Lists
   우선순위 큐 사용은 효과적입니다. 하지만 현재 curr.next = new ListNode(temp.val)으로 새 노드를 생성하는 대신, 기존 노드를 연결하는 방식이 더 메모리 효율적입니다. 즉, curr.next = temp로 바로 연결하는 것이 좋습니다.

5. Search in Rotated Sorted Array
   이진 탐색 구현이 깔끔하며, 주석이나 변수명에 조금 더 설명을 추가하면 더 좋겠습니다. 예를 들어, binarySearch 메서드에 return -1이 의미하는 바를 명확히 해 주세요.

전체적으로 가독성이 좋고 깔끔한 코드입니다! 다음 단계로는 각 솔루션별 복잡도 분석을 추가하고, 일부 구현을 더 효율적이거나 간결하게 개선하면 더욱 완성도 높은 PR이 될 것 같습니다. 계속해서 좋은 작업 기대합니다!

@DaleStudy approve