2025-10-22 문제 풀었어요

[uyeon0]

User description

오늘도 멋져요 👍✨

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PR Type

Enhancement

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Description

• 프로그래머스 Level 3 '미로 탈출 명령어' 문제 해결 코드 추가

• DFS를 활용한 최적화된 경로 탐색 구현

• 남은 거리와 최단 거리를 이용한 시간 복잡도 개선

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[github-actions]

PR Reviewer Guide 🔍

🧪 PR contains tests

⚡ Recommended focus areas for review 성능 최적화 DFS 탐색 중 불필요한 경로를 더 일찍 가지치기할 수 있습니다. 현재 위치에서 목적지까지 사전순으로 가장 빠른 경로를 미리 계산하여 남은 이동 횟수로 도달 불가능한 경우를 즉시 제외할 수 있습니다. function dfs(pos, path) { if (answer !== "impossible") { return; } // 도착한 경우 if (pos[0] === E[0] && pos[1] === E[1]) { if (path.length === k) { // 도착하기까지의 경로가 k와 같다면 이것이 답! answer = path; return; } } // 남은 거리를 이용해서 시간 단축하기 (몰랐어;) const remaining = k - path.length; // k까지 남은 거리 const minDist = Math.abs(pos[0] - E[0]) + Math.abs(pos[1] - E[1]); // case 1. 현 위치부터 목적지까지 최단 거리보다 남은 거리가 더 작다면 목적지까지 도달할 수 없다. if (minDist > remaining) { return; } // case 2. 남은 거리가 양수일 때 그 남은 거리가 짝수가 아니면 답이 아니다. (왔다갔다로 남은 거리를 소비할 수 없음) // 도착 지점에 도달했을 때 "k보다 일찍 도착했다!" → "남은 거리가 짝수가 아니군" 을 검사하기엔 늦다 (시간 초과 발생함) // 도착 지점까지의 최단거리보다 남은 거리가 더 길기 때문에, 잉여 거리를 예측하고, 그 잉여 거리가 짝수인지를 확인한다. // 좀 더 가지를 칠 수 있다. (이걸 어떻게 생각해내는것임;) if ((remaining - minDist) % 2 !== 0) { return; } for (const [dx, dy, dirName] of dir) { const nx = pos[0] + dx; const ny = pos[1] + dy; if (nx >= 1 && nx <= n && ny >= 1 && ny <= m) { dfs([nx, ny], path + dirName); if (answer !== "impossible") { return; } } } } 메모리 사용량 재귀적 DFS 호출로 인한 콜 스택 메모리 사용이 큽니다. 반복문 기반의 스택을 사용하거나 BFS로 전환하여 메모리 사용량을 개선할 수 있습니다. function dfs(pos, path) { if (answer !== "impossible") { return; } // 도착한 경우 if (pos[0] === E[0] && pos[1] === E[1]) { if (path.length === k) { // 도착하기까지의 경로가 k와 같다면 이것이 답! answer = path; return; } } // 남은 거리를 이용해서 시간 단축하기 (몰랐어;) const remaining = k - path.length; // k까지 남은 거리 const minDist = Math.abs(pos[0] - E[0]) + Math.abs(pos[1] - E[1]); // case 1. 현 위치부터 목적지까지 최단 거리보다 남은 거리가 더 작다면 목적지까지 도달할 수 없다. if (minDist > remaining) { return; } // case 2. 남은 거리가 양수일 때 그 남은 거리가 짝수가 아니면 답이 아니다. (왔다갔다로 남은 거리를 소비할 수 없음) // 도착 지점에 도달했을 때 "k보다 일찍 도착했다!" → "남은 거리가 짝수가 아니군" 을 검사하기엔 늦다 (시간 초과 발생함) // 도착 지점까지의 최단거리보다 남은 거리가 더 길기 때문에, 잉여 거리를 예측하고, 그 잉여 거리가 짝수인지를 확인한다. // 좀 더 가지를 칠 수 있다. (이걸 어떻게 생각해내는것임;) if ((remaining - minDist) % 2 !== 0) { return; } for (const [dx, dy, dirName] of dir) { const nx = pos[0] + dx; const ny = pos[1] + dy; if (nx >= 1 && nx <= n && ny >= 1 && ny <= m) { dfs([nx, ny], path + dirName); if (answer !== "impossible") { return; } } } } 엣지 케이스 격자 크기가 최대일 때(50x50)와 k가 최대값(2500)일 때의 성능 및 메모리 사용량을 고려해야 합니다. 또한 시작점과 도착점이 같은 경우의 처리가 필요합니다. function solution(n, m, x, y, r, c, k) { let answer = "impossible"; const S = [x, y]; const E = [r, c]; const dir = [ [1, 0, "d"], [0, -1, "l"], [0, 1, "r"], [-1, 0, "u"], ]; function dfs(pos, path) { if (answer !== "impossible") { return; } // 도착한 경우 if (pos[0] === E[0] && pos[1] === E[1]) { if (path.length === k) { // 도착하기까지의 경로가 k와 같다면 이것이 답! answer = path; return; } } // 남은 거리를 이용해서 시간 단축하기 (몰랐어;) const remaining = k - path.length; // k까지 남은 거리 const minDist = Math.abs(pos[0] - E[0]) + Math.abs(pos[1] - E[1]); // case 1. 현 위치부터 목적지까지 최단 거리보다 남은 거리가 더 작다면 목적지까지 도달할 수 없다. if (minDist > remaining) { return; } // case 2. 남은 거리가 양수일 때 그 남은 거리가 짝수가 아니면 답이 아니다. (왔다갔다로 남은 거리를 소비할 수 없음) // 도착 지점에 도달했을 때 "k보다 일찍 도착했다!" → "남은 거리가 짝수가 아니군" 을 검사하기엔 늦다 (시간 초과 발생함) // 도착 지점까지의 최단거리보다 남은 거리가 더 길기 때문에, 잉여 거리를 예측하고, 그 잉여 거리가 짝수인지를 확인한다. // 좀 더 가지를 칠 수 있다. (이걸 어떻게 생각해내는것임;) if ((remaining - minDist) % 2 !== 0) { return; } for (const [dx, dy, dirName] of dir) { const nx = pos[0] + dx; const ny = pos[1] + dy; if (nx >= 1 && nx <= n && ny >= 1 && ny <= m) { dfs([nx, ny], path + dirName); if (answer !== "impossible") { return; } } } } dfs(S, ""); return answer; }

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PR Code Suggestions ✨

Explore these optional code suggestions:

Category	Suggestion	Impact
General	경로 검증 로직 모듈화 최단 거리 계산과 유효성 검사 로직을 별도의 함수로 분리하여 코드의 의도를 명확히 하세요. 이렇게 하면 각 검사의 목적이 더 잘 드러나고 재사용성도 향상됩니다. Programmers/Level3/150365_미로_탈출_명령어.js [34-46] -const remaining = k - path.length; // k까지 남은 거리 -const minDist = Math.abs(pos[0] - E[0]) + Math.abs(pos[1] - E[1]); -if (minDist > remaining) { - return; +function calculateMinDistance(pos) { + return Math.abs(pos[0] - E[0]) + Math.abs(pos[1] - E[1]); } -if ((remaining - minDist) % 2 !== 0) { + +function isValidRemainingPath(remaining, minDist) { + if (minDist > remaining) return false; + if ((remaining - minDist) % 2 !== 0) return false; + return true; +} + +const remaining = k - path.length; +const minDist = calculateMinDistance(pos); +if (!isValidRemainingPath(remaining, minDist)) { return; } Suggestion importance[1-10]: 5 __ Why: 최단 거리 계산과 유효성 검사를 분리하는 것은 코드의 의도를 더 명확하게 만들고 각 검증 단계의 목적을 잘 드러내지만, 현재 구조도 이미 주석으로 잘 설명되어 있습니다.	Low
	함수 로직 분리로 가독성 개선 dfs 함수의 로직을 더 명확하게 분리하여 가독성을 개선하세요. 도착 지점 체크와 경로 길이 검증을 별도의 헬퍼 함수로 추출하면 코드의 의도가 더 명확해집니다. Programmers/Level3/150365_미로_탈출_명령어.js [19-31] +function isDestinationReached(pos) { + return pos[0] === E[0] && pos[1] === E[1]; +} + function dfs(pos, path) { if (answer !== "impossible") { return; } - // 도착한 경우 - if (pos[0] === E[0] && pos[1] === E[1]) { - if (path.length === k) { - // 도착하기까지의 경로가 k와 같다면 이것이 답! - answer = path; - return; - } + if (isDestinationReached(pos) && path.length === k) { + answer = path; + return; } Suggestion importance[1-10]: 4 __ Why: 도착 지점 체크를 별도 함수로 분리하는 것은 코드 가독성을 약간 개선하지만, 현재 구조도 충분히 명확하며 함수 분리가 큰 이점을 제공하지 않습니다.	Low
	방향 데이터 구조 개선 방향 배열을 객체 형태로 리팩토링하여 각 방향의 의미를 더 명확하게 표현하세요. 이는 코드의 의도를 더 잘 전달하고 유지보수성을 향상시킵니다. Programmers/Level3/150365_미로_탈출_명령어.js [12-17] -const dir = [ - [1, 0, "d"], - [0, -1, "l"], - [0, 1, "r"], - [-1, 0, "u"], -]; +const DIRECTIONS = { + down: { dx: 1, dy: 0, symbol: "d" }, + left: { dx: 0, dy: -1, symbol: "l" }, + right: { dx: 0, dy: 1, symbol: "r" }, + up: { dx: -1, dy: 0, symbol: "u" } +}; Suggestion importance[1-10]: 3 __ Why: 배열에서 객체로의 변환이 약간의 가독성 향상을 제공하지만, 현재 배열 구조도 충분히 명확하며 DFS 순회에는 배열이 더 적합할 수 있습니다.	Low