Joo kangsan

JooKangSan/[week7]Graph/Find_Center_of_Star_Graph.js

@@ -0,0 +1,10 @@
+/**
+ * @param {number[][]} edges
+ * @return {number}
+ */
+function findCenter(edges) {
+  const [a, b] = edges[0];
+  const [c, d] = edges[1];
+
+  return a === c || a === d ? a : b;
+}

JooKangSan/[week7]Graph/Find_if_Path_Exists_in_Graph.js

@@ -0,0 +1,40 @@
+/**
+ * @param {number} n
+ * @param {number[][]} edges
+ * @param {number} source
+ * @param {number} destination
+ * @return {boolean}
+ */
+function validPath(n, edges, source, destination) {
+  const graph = new Map();
+
+  for (let i = 0; i < n; i++) {
+      graph.set(i, []);
+  }
+
+  for (const [u, v] of edges) {
+      graph.get(u).push(v);
+      graph.get(v).push(u);
+  }
+
+  const visited = new Array(n).fill(false);
+  const queue = [source];
+  visited[source] = true;
+
+  while (queue.length > 0) {
+      const current = queue.shift();
+
+      if (current === destination) {
+          return true;
+      }
+
+      for (const neighbor of graph.get(current)) {
+          if (!visited[neighbor]) {
+              visited[neighbor] = true;
+              queue.push(neighbor);
+          }
+      }
+  }
+
+  return false;
+}

JooKangSan/[week7]Graph/Find_the_Town_Judge.js

@@ -0,0 +1,21 @@
+/**
+ * @param {number} n
+ * @param {number[][]} trust
+ * @return {number}
+ */
+function findJudge(n, trust) {
+  const trustScores = new Array(n + 1).fill(0);
+
+  for (const [a, b] of trust) {
+      trustScores[a] -= 1;
+      trustScores[b] += 1;
+  }
+
+  for (let i = 1; i <= n; i++) {
+      if (trustScores[i] === n - 1) {
+          return i;
+      }
+  }
+
+  return -1; 
+}

JooKangSan/[week7]Graph/Graph.md

@@ -0,0 +1,148 @@
+# 그래프 (Graph) 이론
+
+## 1. 그래프의 정의
+- 정점(Vertex)과 간선(Edge)으로 구성된 데이터 구조
+- 객체 간의 관계를 표현하는 추상적 네트워크
+
+## 3. 그래프의 종류
+### 3.1 방향성에 따른 분류
+1. 방향 그래프(Directed Graph)
+   - 간선에 방향성 존재
+   - 일방향 관계 표현
+
+2. 무방향 그래프(Undirected Graph)
+   - 간선에 방향성 없음
+   - 양방향 관계 표현
+
+### 3.2 연결성에 따른 분류
+1. 연결 그래프(Connected Graph)
+   - 모든 정점이 서로 연결됨
+
+2. 비연결 그래프(Disconnected Graph)
+   - 일부 정점이 연결되지 않음
+
+### 3.3 특수한 그래프
+- 트리(Tree)
+- 완전 그래프(Complete Graph)
+- 이분 그래프(Bipartite Graph)
+
+## 4. 그래프 표현 방법
+### 4.1 인접 행렬(Adjacency Matrix)
+```javascript
+class GraphAdjacencyMatrix {
+    constructor(vertices) {
+        this.vertices = vertices;
+        this.matrix = Array(vertices).fill().map(() => Array(vertices).fill(0));
+    }
+
+    addEdge(v1, v2) {
+        this.matrix[v1][v2] = 1;
+        this.matrix[v2][v1] = 1; // 무방향 그래프의 경우
+    }
+}
+```
+
+### 4.2 인접 리스트(Adjacency List)
+```javascript
+class GraphAdjacencyList {
+    constructor() {
+        this.adjacencyList = {};
+    }
+
+    addVertex(vertex) {
+        if (!this.adjacencyList[vertex]) {
+            this.adjacencyList[vertex] = [];
+        }
+    }
+
+    addEdge(vertex1, vertex2) {
+        this.adjacencyList[vertex1].push(vertex2);
+        this.adjacencyList[vertex2].push(vertex1); // 무방향 그래프
+    }
+}
+```
+
+## 5. 그래프 탐색 알고리즘
+### 5.1 깊이 우선 탐색 (DFS)
+```javascript
+function dfs(graph, startVertex) {
+    const visited = new Set();
+
+    function explore(vertex) {
+        visited.add(vertex);
+        console.log(vertex);
+
+        for (let neighbor of graph.adjacencyList[vertex]) {
+            if (!visited.has(neighbor)) {
+                explore(neighbor);
+            }
+        }
+    }
+
+    explore(startVertex);
+}
+```
+
+### 5.2 너비 우선 탐색 (BFS)
+```javascript
+function bfs(graph, startVertex) {
+    const visited = new Set();
+    const queue = [startVertex];
+    visited.add(startVertex);
+
+    while (queue.length > 0) {
+        const currentVertex = queue.shift();
+        console.log(currentVertex);
+
+        for (let neighbor of graph.adjacencyList[currentVertex]) {
+            if (!visited.has(neighbor)) {
+                visited.add(neighbor);
+                queue.push(neighbor);
+            }
+        }
+    }
+}
+```
+
+## 6. 최단 경로 알고리즘
+### 6.1 다익스트라 알고리즘
+```javascript
+function dijkstra(graph, startVertex) {
+    const distances = {};
+    const previous = {};
+    const pq = new PriorityQueue();
+
+    // 초기화 로직
+    for (let vertex in graph.adjacencyList) {
+        if (vertex === startVertex) {
+            distances[vertex] = 0;
+            pq.enqueue(vertex, 0);
+        } else {
+            distances[vertex] = Infinity;
+        }
+        previous[vertex] = null;
+    }
+
+    // 최단 경로 탐색 로직
+    while (!pq.isEmpty()) {
+        let currentVertex = pq.dequeue().val;
+
+        for (let neighbor in graph.adjacencyList[currentVertex]) {
+            // 거리 계산 및 업데이트 로직
+        }
+    }
+
+    return { distances, previous };
+}
+```
+
+## 7. 그래프 문제 주의 사항
+1. 그래프 표현 방법 선택
+2. 적절한 탐색 알고리즘 적용
+3. 방문 체크로 무한 루프 방지
+4. 메모리 효율성 고려
+
+## 8. 시간 복잡도
+- DFS/BFS: O(V + E)
+- 다익스트라: O((V + E)logV)
+- 플로이드-워셜: O(V³)

JooKangSan/[week7]Graph/Node_With_Highest_Edge_Score.js

@@ -0,0 +1,20 @@
+function edgeScore(edges) {
+  const n = edges.length;
+  const scores = new Array(n).fill(0);
+
+  for (let i = 0; i < n; i++) {
+      scores[edges[i]] += i;
+  }
+
+  let maxScore = 0;
+  let maxNode = 0;
+
+  for (let i = 0; i < n; i++) {
+      if (scores[i] > maxScore) {
+          maxScore = scores[i];
+          maxNode = i;
+      }
+  }
+
+  return maxNode;
+}

JooKangSan/[week7]Graph/Shortest_distance_on_game_map.js

@@ -0,0 +1,37 @@
+function solution(maps) {
+  const n = maps.length;
+  const m = maps[0].length;
+
+  const visited = Array.from(Array(n), () => Array(m).fill(false));
+
+  const dx = [-1, 1, 0, 0];
+  const dy = [0, 0, -1, 1];
+
+  const queue = [[0, 0, 1]];
+  visited[0][0] = true;
+
+  while (queue.length > 0) {
+      const [x, y, count] = queue.shift();
+
+      if (x === n - 1 && y === m - 1) {
+          return count;
+      }
+
+      for (let i = 0; i < 4; i++) {
+          const nx = x + dx[i];
+          const ny = y + dy[i];
+
+          if (
+              nx >= 0 && nx < n && 
+              ny >= 0 && ny < m && 
+              maps[nx][ny] === 1 && 
+              !visited[nx][ny]
+          ) {
+              visited[nx][ny] = true;
+              queue.push([nx, ny, count + 1]);
+          }
+      }
+  }
+
+  return -1;
+}

JooKangSan/[week8]BackTracking/BackTracking.md

@@ -0,0 +1,102 @@
+# 백트래킹 (Backtracking)
+
+## 1. 백트래킹
+- 백트래킹은 모든 가능한 경우의 수를 탐색하는 알고리즘 기법
+- 문제 해결을 위해 모든 가능한 경우를 시도 후, 유망하지 않은 경우는 즉시 포기하는 방식
+- 깊이 우선 탐색(DFS)의 일종으로 볼 수 있음
+
+## 2. 백트래킹의 핵심 특징
+1. 완전 탐색: 모든 가능한 경우의 수를 탐색
+2. 가지치기(Pruning)**: 불필요한 경로를 빠르게 제거
+3. 재귀적 접근: 문제를 작은 하위 문제로 분해
+4. 상태 되돌리기: 탐색 후 이전 상태로 복귀
+
+## 3. 백트래킹 알고리즘의 일반적인 구조
+```javascript
+function backtrack(현재상태, 다른매개변수) {
+    // 기저 조건: 문제의 해결책을 찾았을 때
+    if (문제해결조건) {
+        결과에 추가
+        return
+    }
+
+    // 현재 상태에서 가능한 모든 선택지 탐색
+    for (각 선택지) {
+        // 선택지 추가
+        현재상태에 선택지 추가
+
+        // 재귀적 탐색
+        backtrack(변경된상태)
+
+        // 백트래킹: 상태 되돌리기
+        현재상태에서 선택지 제거
+    }
+}
+```
+
+## 4. 백트래킹의 대표적인 문제 유형
+1. **순열 생성**
+   - 모든 가능한 순서 조합 찾기
+   - 예: 숫자 배열의 모든 순열
+
+2. **조합 생성**
+   - 특정 길이의 조합 찾기
+   - 예: n개 중 k개 선택
+3. **부분집합 생성**
+   - 주어진 집합의 모든 부분집합 생성
+
+4. **제약 조건 문제**
+   - N-Queen 문제
+   - 스도쿠 풀이
+   - 괄호 생성
+
+## 5. 백트래킹 vs 완전 탐색
+- **완전 탐색**: 모든 경우의 수를 무조건 탐색
+- **백트래킹**: 불필요한 경로를 효율적으로 제거
+
+## 6. 시간 복잡도
+- 최악의 경우: O(2^n) 또는 O(n!)
+- 가지치기를 통해 실제 시간 복잡도는 줄어 들 수 있음
+
+## 7. 주의사항
+- 재귀 깊이에 주의 (스택 오버플로우 위험)
+- 상태 되돌리기(백트래킹) 로직 명확히 구현
+- 문제의 특성에 맞는 가지치기 전략 필요
+- 메모리 사용에 유의
+- 기저 조건 정확히 설정
+
+## 8. JavaScript 백트래킹 예제
+```javascript
+function solution(n, m) {
+  // 순열을 계산하고자 하는 원소가 담긴 배열 [1, 2, 3, 4]
+  let arr = Array.from({ length: n }, (v, i) => i + 1);
+  // 각 원소의 인덱스 별 방문 여부
+  let visited = new Array(n).fill(false);
+  // 현재 순열에 포함된 원소
+  let selected = [];
+
+  let answer = "";
+  function dfs(arr, depth) {
+    // 모든 순열을 확인하는 부분
+    if (depth === m) {
+      let result = []; // 순열 결과 저장
+      for (let i of selected) result.push(arr[i]);
+      for (let x of result) answer += x + " ";
+      answer += "\n"; // 줄바꿈 처리
+      return;
+    }
+    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
+      if (visited[i]) continue; // 이미 처리된 원소라면 무시하고 넘어감
+      selected.push(i); // 현재 원소 선택
+      visited[i] = true; // 방문처리
+      dfs(arr, depth + 1); // 재귀함수 호출
+      selected.pop(); // 현재 원소 선택 취소
+      visited[i] = false; // 원소 방문 처리 취소
+    }
+  }
+  dfs(arr, 0);
+  return answer;
+}
+
+console.log(solution(4, 2));
+```