성격 유형 검사하기

나만의 카카오 성격 유형 검사지를 만들려고 합니다.
성격 유형 검사는 다음과 같은 4개 지표로 성격 유형을 구분합니다. 성격은 각 지표에서 두 유형 중 하나로 결정됩니다.

지표 번호	성격 유형
1번 지표	라이언형(R), 튜브형(T)
2번 지표	콘형(C), 프로도형(F)
3번 지표	제이지형(J), 무지형(M)
4번 지표	어피치형(A), 네오형(N)

4개의 지표가 있으므로 성격 유형은 총 16(=2 x 2 x 2 x 2)가지가 나올 수 있습니다. 예를 들어, "RFMN"이나 "TCMA"와 같은 성격 유형이 있습니다.

검사지에는 총 n개의 질문이 있고, 각 질문에는 아래와 같은 7개의 선택지가 있습니다.

• 매우 비동의
• 비동의
• 약간 비동의
• 모르겠음
• 약간 동의
• 동의
• 매우 동의

각 질문은 1가지 지표로 성격 유형 점수를 판단합니다.

예를 들어, 어떤 한 질문에서 4번 지표로 아래 표처럼 점수를 매길 수 있습니다.

선택지	성격
매우 비동의	네오형 3점
비동의	네오형 2점
약간 비동의	네오형 1점
모르겠음	어떤 성격 유형도 점수를 얻지 않습니다
약간 동의	어피치형1점
동의	어피치형 2점
매우 동의	어피치형 3점

이때 검사자가 질문에서 약간 동의 선택지를 선택할 경우 어피치형(A) 성격 유형 1점을 받게 됩니다. 만약 검사자가 매우 비동의 선택지를 선택할 경우 네오형(N) 성격 유형 3점을 받게 됩니다.

위 예시처럼 네오형이 비동의, 어피치형이 동의인 경우만 주어지지 않고, 질문에 따라 네오형이 동의, 어피치형이 비동의인 경우도 주어질 수 있습니다.
하지만 각 선택지는 고정적인 크기의 점수를 가지고 있습니다.

• 매우 동의나 매우 비동의 선택지를 선택하면 3점을 얻습니다.
• 동의나 비동의 선택지를 선택하면 2점을 얻습니다.
• 약간 동의나 약간 비동의 선택지를 선택하면 1점을 얻습니다.
• 모르겠음 선택지를 선택하면 점수를 얻지 않습니다.

검사 결과는 모든 질문의 성격 유형 점수를 더하여 각 지표에서 더 높은 점수를 받은 성격 유형이 검사자의 성격 유형이라고 판단합니다. 단, 하나의 지표에서 각 성격 유형 점수가 같으면, 두 성격 유형 중 사전 순으로 빠른 성격 유형을 검사자의 성격 유형이라고 판단합니다.

질문마다 판단하는 지표를 담은 1차원 문자열 배열 survey와 검사자가 각 질문마다 선택한 선택지를 담은 1차원 정수 배열 choices가 매개변수로 주어집니다. 이때, 검사자의 성격 유형 검사 결과를 지표 번호 순서대로 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

제한사항

• 1 ≤ survey의 길이 ( = n) ≤ 1,000
  - survey의 원소는 "RT", "TR", "FC", "CF", "MJ", "JM", "AN", "NA" 중 하나입니다.
  - survey[i]의 첫 번째 캐릭터는 i+1번 질문의 비동의 관련 선택지를 선택하면 받는 성격 유형을 의미합니다.
  - survey[i]의 두 번째 캐릭터는 i+1번 질문의 동의 관련 선택지를 선택하면 받는 성격 유형을 의미합니다.
• choices의 길이 = survey의 길이
  - choices[i]는 검사자가 선택한 i+1번째 질문의 선택지를 의미합니다.
  - 1 ≤ choices의 원소 ≤ 7
  

choices	뜻
1	매우 비동의
2	비동의
3	약간 비동의
4	모르겠음
5	약간 동의
6	동의
7	매우 동의

입출력 예

survey	choices	result
["AN", "CF", "MJ", "RT", "NA"]	[5, 3, 2, 7, 5]	"TCMA"
["TR", "RT", "TR"]	[7, 1, 3]	"RCJA"

입출력 예 설명

입출력 예 #1

1번 질문의 점수 배치는 아래 표와 같습니다.

선택지	성격 유형 점수
매우 비동의	어피치형 3점
비동의	어피치형 2점
약간 비동의	어피치형 1점
모르겠음	어떤 성격 유형도 점수를 얻지 않습니다
약간 동의	네오형 1점
동의	네오형 2점
매우 동의	네오형 3점

1번 질문에서는 지문의 예시와 다르게 비동의 관련 선택지를 선택하면 어피치형(A) 성격 유형의 점수를 얻고, 동의 관련 선택지를 선택하면 네오형(N) 성격 유형의 점수를 얻습니다.
1번 질문에서 검사자는 약간 동의 선택지를 선택했으므로 네오형(N) 성격 유형 점수 1점을 얻게 됩니다.

2번 질문의 점수 배치는 아래 표와 같습니다.

선택지	성격 유형 점수
매우 비동의	콘형 3점
비동의	콘형 2점
약간 비동의	콘형 1점
모르겠음	어떤 성격 유형도 점수를 얻지 않습니다
약간 동의	프로도형 1점
동의	프로도형 2점
매우 동의	프로도형 3점

2번 질문에서 검사자는 약간 비동의 선택지를 선택했으므로 콘형(C) 성격 유형 점수 1점을 얻게 됩니다.

3번 질문의 점수 배치는 아래 표와 같습니다.

선택지	성격 유형 점수
매우 비동의	무지형 3점
비동의	무지형 2점
약간 비동의	무지형 1점
모르겠음	어떤 성격 유형도 점수를 얻지 않습니다
약간 동의	제이지형 1점
동의	제이지형 2점
매우 동의	제이지형 3점

3번 질문에서 검사자는 비동의 선택지를 선택했으므로 무지형(M) 성격 유형 점수 2점을 얻게 됩니다.

4번 질문의 점수 배치는 아래 표와 같습니다.

선택지	성격 유형 점수
매우 비동의	라이언형 3점
비동의	라이언형 2점
약간 비동의	라이언형 1점
모르겠음	어떤 성격 유형도 점수를 얻지 않습니다
약간 동의	튜브형 1점
동의	튜브형 2점
매우 동의	튜브형 3점

4번 질문에서 검사자는 매우 동의 선택지를 선택했으므로 튜브형(T) 성격 유형 점수 3점을 얻게 됩니다.

5번 질문의 점수 배치는 아래 표와 같습니다.

선택지	성격 유형 점수
매우 비동의	네오형 3점
비동의	네오형 2점
약간 비동의	네오형 1점
모르겠음	어떤 성격 유형도 점수를 얻지 않습니다
약간 동의	어피치형 1점
동의	어피치형 2점
매우 동의	어피치형 3점

5번 질문에서 검사자는 약간 동의 선택지를 선택했으므로 어피치형(A) 성격 유형 점수 1점을 얻게 됩니다.

1번부터 5번까지 질문의 성격 유형 점수를 합치면 아래 표와 같습니다.

지표 번호	성격 유형 점수	성격 유형	점수
1번 지표	라이언형(R)	0	튜브형(T)
2번 지표	콘형(C)	1	프로도형(F)
3번 지표	제이지형(J)	0	무지형(M)
4번 지표	어피치형(A)	1	네오형(N)

각 지표에서 더 점수가 높은 T,C,M이 성격 유형입니다.
하지만, 4번 지표는 1점으로 동일한 점수입니다. 따라서, 4번 지표의 성격 유형은 사전순으로 빠른 A입니다.

따라서 "TCMA"를 return 해야 합니다.

입출력 예 #2

1번부터 3번까지 질문의 성격 유형 점수를 합치면 아래 표와 같습니다.

지표 번호	성격 유형 점수	성격 유형	점수
1번 지표	라이언형(R)	6	튜브형(T)
2번 지표	콘형(C)	0	프로도형(F)
3번 지표	제이지형(J)	0	무지형(M)
4번 지표	어피치형(A)	0	네오형(N)

1번 지표는 튜브형(T)보다 라이언형(R)의 점수가 더 높습니다. 따라서 첫 번째 지표의 성격 유형은 R입니다.
하지만, 2, 3, 4번 지표는 모두 0점으로 동일한 점수입니다. 따라서 2, 3, 4번 지표의 성격 유형은 사전순으로 빠른 C, J, A입니다.

따라서 "RCJA"를 return 해야 합니다.

나의 풀이

function solution(survey, choices){
    const personality = ['RT','TR','CF','FC','JM','MJ','AN','NA'];
    let type = [0,0,0,0];
  
  	//숫자를 [1,2,3,4,5,6,7]에서 [-3,-2,-1,0,1,2,3]으로 바꿔줌
  	//만약 TR,FC,MJ,NA라면 거꾸로 된 문자와 똑같이 바꿔줌.
  	//예를 들어 RT 7, TR 1 이라면 둘다 RT 7으로 바꿔줌(8-value)
    const newScale = choices.map((v,i)=> 
                    ['TR','FC','MJ','NA'].includes(survey[i])? 4-v : v-4)
    
	//survey배열과 personality배열을 비교, 
    //값이 일치한다면 type의 0,1,2,3 인덱스에 해당하는 newScale 값을 할당
    for(let i = 0; i< survey.length; i++){
        for(let j = 0; j < personality.length; j++){
                if(survey[i] === personality[j])
                    type[Math.floor(j/2)] += newScale[i];
        }
    }
  	//만약 값이 양수라면 RT,CF,JM,AN의 뒷쪽 값을, 음수라면 앞쪽 값을 할당
    return type.map((v,i)=> v <= 0? personality[i*2][0] : personality[i*2][1])
               .join('')
}

코드 길이는 적당하다고 느꼈는데, 조금 이해하기 어려울 수도 있겠다는 생각이 들었다. 그리고 personality에 성격 유형을 나열해 줬으니까 밑에도 이것을 이용해서 중복 없이 쓰고 싶었는데, 너무 이해하기 어려울 것 같아서 그냥 중복을 허용하고 한 번 더 써 줬다.

참고할 풀이

function solution(survey, choices) {
    const MBTI = {};
    const types = ["RT","CF","JM","AN"];

  //forEach를 이용해서 types의 값 모두 실행해줌. 글자대로 나온 다음 MBTI의 인덱스로 담아 줬다. 그리고 기본값 0을 할당해 주었다. 
    types.forEach((type) =>
        type.split('').forEach((char) => MBTI[char] = 0)
    )
//구조분해 할당 사용. disagree와 agree라는 변수에 survey[idnex]값을 할당해 주었다. 
//만약 choices값이 4가 넘는다면 agree에, 넘지 않는다면 disagree에 할당해줌. 그리고 각 인덱스에 choice값에서 4를 뺀 값을 절대값으로 더해 줬다. 
    choices.forEach((choice, index) => {
        const [disagree, agree] = survey[index];
        MBTI[choice > 4 ? agree : disagree] += Math.abs(choice - 4);
    });

 //두 쪽을 비교해서 큰쪽을 리턴해주었다. 
    return types.map(([a, b]) => MBTI[b] > MBTI[a] ? b : a).join("");
}

나는 RT 3, TR 4라면 TR을 3으로 변환하는 식으로 값을 변경해 줬는데, 이 풀이에서는 아예 R과 T를 따로따로 나누어 각각의 변수에 할당해 주었다.

그리고 구조분해할당을 이용해 줬다. 구조분해할당은 배열이나 객체의 속성을 해체하여 그 값을 개별 변수에 담을 수 있게 해준다.
예를 들어,

let a, b;
[a, b] = [10, 20];

console.log(a);
// expected output: 10
console.log(b);
// expected output: 20

이런식으로 각 값을 따로 할당하지 않아도 개별 변수에 할당하게 해준다. 구조분해할당을 사용하면 코드가 더욱 간결해질 수 있다.

그리고 이 풀이에서는 MBTI라는 객체에 각 choices값을 담아 줬다. 아마 인덱스과 값이 각각 모두 필요한데, 한 변수에 담으려고 객체를 사용한 듯 하다.