diff --git "a/week03/taewoo/Programmers_\355\203\200\352\262\237_\353\204\230\353\262\204.py" "b/week03/taewoo/Programmers_\355\203\200\352\262\237_\353\204\230\353\262\204.py"
new file mode 100644
index 0000000..d32a832
--- /dev/null
+++ "b/week03/taewoo/Programmers_\355\203\200\352\262\237_\353\204\230\353\262\204.py"
@@ -0,0 +1,16 @@
+def solution(numbers, target):
+    answer = 0
+
+    def dfs(idx, total):
+        nonlocal answer
+
+        if idx == len(numbers):
+            if total == target:
+                answer += 1
+            return
+
+        dfs(idx + 1, total + numbers[idx])
+        dfs(idx + 1, total - numbers[idx])
+
+    dfs(0, 0)
+    return answer
diff --git a/week03/taewoo/README.md b/week03/taewoo/README.md
new file mode 100644
index 0000000..8aa33f4
--- /dev/null
+++ b/week03/taewoo/README.md
@@ -0,0 +1,177 @@
+# Week 1~4 개념 정리
+
+코딩 테스트에서 자주 쓰는 1주차부터 4주차까지의 핵심 개념을 빠르게 복습할 수 있도록 정리했습니다.
+
+---
+
+## 1주차: 시간복잡도 & 배열/문자열
+
+### 시간복잡도(Big-O)
+- **O(1)**: 입력 크기와 상관없이 연산 횟수가 거의 일정
+- **O(log N)**: 탐색 범위를 절반씩 줄이는 방식(이분 탐색)
+- **O(N)**: 입력을 한 번 순회
+- **O(N log N)**: 정렬 기반 알고리즘에서 자주 등장
+- **O(N^2)**: 이중 반복문, 완전 비교
+
+실전 팁:
+- `N`이 큰데 이중 반복문이면 시간 초과 가능성이 큼
+- 파이썬에서는 `list in` 탐색보다 `set`, `dict` 조회를 우선 고려
+
+### 배열(Array)
+- 인덱스로 빠르게 접근 가능
+- 삽입/삭제 위치에 따라 비용 차이 큼
+- 투 포인터, 슬라이딩 윈도우 패턴이 자주 사용됨
+
+### 문자열(String)
+- 불변(immutable) 자료형이라 반복 연결(`+`)은 비효율적일 수 있음
+- 누적 조합은 `list`에 담고 `''.join()`을 활용
+- 문자 빈도는 `dict`, `collections.Counter` 사용
+
+### 1주차 기초 문제
+- 프로그래머스: `같은 숫자는 싫어`
+- 프로그래머스: `K번째수`
+- 백준: `10818 최소, 최대`
+- 백준: `1152 단어의 개수`
+- 백준: `2908 상수`
+
+---
+
+## 2주차: 스택, 큐, 해시맵
+
+### 스택(Stack, LIFO)
+- 나중에 넣은 값을 먼저 꺼냄
+- 괄호 짝 맞추기, 되돌리기(undo), 단조 스택 문제에 활용
+- 파이썬: `append`, `pop`
+
+### 큐(Queue, FIFO)
+- 먼저 넣은 값을 먼저 꺼냄
+- BFS, 작업 스케줄링, 순차 처리에 활용
+- 파이썬: `collections.deque`의 `append`, `popleft`
+
+### 해시맵(HashMap, dict)
+- 평균적으로 빠른 삽입/조회/삭제
+- 빈도수 계산, 중복 체크, 인덱스 저장 문제에 강함
+- 키 존재 여부 확인: `if key in dict`
+
+### 2주차 기초 문제
+- 프로그래머스: `올바른 괄호`
+- 프로그래머스: `기능개발`
+- 프로그래머스: `완주하지 못한 선수`
+- 백준: `10828 스택`
+- 백준: `10845 큐`
+
+---
+
+## 3주차: 재귀 & 완전 탐색
+
+### 재귀(Recursion)
+- 함수가 자기 자신을 호출해 문제를 작은 단위로 분해
+- **종료 조건(base case)**이 반드시 필요
+- 깊이가 매우 깊어지면 재귀 한도 이슈를 고려해야 함
+
+### 완전 탐색(Brute Force)
+- 가능한 모든 경우를 시도
+- 정답 보장 장점이 있지만 경우의 수가 크면 비효율적
+- 순열/조합/부분집합을 재귀(백트래킹)로 구현하는 경우가 많음
+
+### 백트래킹(Backtracking)
+- 조건에 맞지 않으면 더 깊게 가지 않고 되돌아감(가지치기)
+- 완전 탐색의 탐색 공간을 줄이는 핵심 전략
+
+### 3주차 기초 문제
+- 프로그래머스: `모의고사`
+- 프로그래머스: `소수 찾기`
+- 백준: `2798 블랙잭`
+- 백준: `2309 일곱 난쟁이`
+- 백준: `9663 N-Queen` (입문 이후 도전)
+
+---
+
+## 4주차: DFS & BFS
+
+### DFS(깊이 우선 탐색)
+- 한 경로를 끝까지 탐색한 뒤 되돌아옴
+- 구현: 재귀 또는 스택
+- 경로 탐색, 연결 요소 개수, 조합형 탐색에 적합
+
+### BFS(너비 우선 탐색)
+- 가까운 노드부터 레벨 순으로 탐색
+- 구현: 큐(`deque`)
+- **최단 거리(간선 가중치가 동일할 때)** 문제에 강함
+
+### 그래프/격자 탐색 핵심
+- 방문 체크(`visited`)를 정확히 관리
+- 이동 방향 벡터(`dx`, `dy`) 패턴을 습관화
+- 범위 검사(인덱스 유효성) 누락 방지
+
+### 4주차 기초 문제
+- 프로그래머스: `타겟 넘버`
+- 프로그래머스: `게임 맵 최단거리`
+- 백준: `1260 DFS와 BFS`
+- 백준: `2606 바이러스`
+- 백준: `2178 미로 탐색`
+
+---
+
+## 문제 풀이 공통 루틴
+
+1. 입력 크기로 시간복잡도 상한 먼저 판단
+2. 자료구조 선택(배열/해시/스택/큐)
+3. 탐색 방식 선택(완탐/DFS/BFS)
+4. 예외 케이스(빈 입력, 경계값) 점검
+5. 작은 예제로 손코딩 검증 후 구현
+
+이 루틴을 반복하면 문제 유형이 달라도 풀이 속도와 정확도를 안정적으로 올릴 수 있습니다.
+
+---
+
+## 파이썬 기초 (코테용)
+
+### 1) 자주 쓰는 자료형
+- `list`: 순서 있음, 수정 가능
+  - 예: `arr = [1, 2, 3]`, `arr.append(4)`, `arr.pop()`
+- `tuple`: 순서 있음, 수정 불가
+  - 예: `point = (x, y)`
+- `dict`: 키-값 저장, 조회 빠름
+  - 예: `d = {"a": 1}`, `d["b"] = 2`
+- `set`: 중복 제거, 포함 여부 확인 빠름
+  - 예: `s = {1, 2, 2}` -> `{1, 2}`
+
+### 2) 반복문/조건문
+```python
+for x in [1, 2, 3]:
+    if x % 2 == 0:
+        print("짝수")
+    else:
+        print("홀수")
+```
+- 범위 반복: `for i in range(n):`
+- 역순 반복: `for i in range(n - 1, -1, -1):`
+
+### 3) 함수
+```python
+def add(a, b):
+    return a + b
+```
+- 코테에서는 작은 기능 단위로 함수 분리하면 디버깅이 쉬움
+- 재귀 함수는 종료 조건(base case)을 반드시 작성
+
+### 4) 코테 필수 문법
+- 정렬: `arr.sort()`, `sorted(arr, key=...)`
+- 최댓값/최솟값: `max(arr)`, `min(arr)`
+- 합계: `sum(arr)`
+- 문자열 합치기: `"".join(list_of_str)`
+- 개수 세기: `dict` 또는 `collections.Counter`
+
+### 5) 자주 쓰는 라이브러리
+- 큐: `from collections import deque`
+  - `q.append(x)`, `q.popleft()`
+- 우선순위 큐(최소 힙): `import heapq`
+  - `heapq.heappush(h, x)`, `heapq.heappop(h)`
+
+### 6) 자주 하는 실수
+- 리스트 복사 시 `b = a`는 같은 객체 참조
+  - 복사는 `b = a[:]` 또는 `b = list(a)`
+- 2차원 배열 생성 시 `[[0] * m] * n`은 같은 행 참조
+  - `[[0] * m for _ in range(n)]` 사용
+- `in list` 탐색이 많으면 `set` 변환을 고려