코딩 테스트의 벽을 허무는 마법, 프로그래머스 코테 간단하게 해결하는 방법
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취업과 이직의 필수 관문인 코딩 테스트를 준비하며 막막함을 느끼는 분들이 많습니다. 특히 국내 기업들이 가장 많이 활용하는 플랫폼인 프로그래머스(Programmers)는 특유의 인터페이스와 문제 유형이 존재합니다. 방대한 알고리즘의 늪에 빠지지 않고, 효율적이고 명확하게 문제를 해결할 수 있는 실질적인 가이드를 정리해 드립니다.
목차
- 효율적인 문제 접근을 위한 마인드셋
- 프로그래머스 플랫폼 완벽 활용법
- 코테 시간 단축을 위한 필수 문법 및 라이브러리
- 빈출 알고리즘 유형별 핵심 공략법
- 실전에서 점수를 높이는 코드 최적화 전략
- 실수 방지를 위한 디버깅 및 예외 처리 노하우
1. 효율적인 문제 접근을 위한 마인드셋
무작정 코드부터 작성하는 습관은 실패의 지름길입니다. 논리적인 설계가 우선되어야 합니다.
- 문제 지문 정독 및 제약 사항 파악
- 입력 데이터의 범위(N의 크기)를 확인하여 허용 가능한 시간 복잡도를 먼저 계산합니다.
- 예를 들어 N이 1,000,000이라면 혹은 알고리즘을 선택해야 합니다.
- 손으로 그리는 로직 설계
- 키보드에서 손을 떼고 연습장에 데이터의 흐름을 먼저 그립니다.
- 조건문과 반복문의 구조를 의사코드(Pseudo-code)로 작성해 봅니다.
- 테스트 케이스의 함정 분석
- 주어진 예시 외에 값이 0이거나, 배열이 비어있거나, 최대치인 경우를 미리 가정합니다.
2. 프로그래머스 플랫폼 완벽 활용법
프로그래머스 환경에 익숙해지는 것만으로도 긴장감을 크게 줄일 수 있습니다.
- 솔루션 함수 구조 이해
- 표준 입출력(Scanner, input)이 아닌 함수 인자값으로 데이터가 들어옴을 인지해야 합니다.
- return 타입에 맞춰 정확한 데이터 형식을 반환하는 것이 핵심입니다.
- 테스트 케이스 추가하기 기능 활용
- 기본 제공 예시 외에 본인이 생각한 엣지 케이스를 직접 입력하여 검증합니다.
- 코드 실행 결과의 디버그 메시지
- print 문을 활용해 변수값을 확인하며 로직의 중간 단계를 점검합니다. 단, 최종 제출 시에는 반드시 삭제해야 합니다.
3. 코테 시간 단축을 위한 필수 문법 및 라이브러리
언어별로 코딩 테스트에 자주 쓰이는 도구들을 미리 숙지해 두면 구현 속도가 2배 이상 빨라집니다.
- Python 활용 시
- collections.deque: 큐(Queue) 구현 시 필수적이며 속도가 빠릅니다.
- itertools: 순열(permutations)과 조합(combinations)을 손쉽게 구현합니다.
- heapq: 우선순위 큐를 활용한 최단 경로 및 정렬 문제에 유용합니다.
- Java 활용 시
- StringBuilder: 문자열 연산이 잦을 때 메모리와 시간을 절약합니다.
- Arrays.sort() 및 Collections.sort(): 정렬의 기준을 정의하는 Comparator 활용법을 익힙니다.
- HashMap / HashSet: 데이터의 존재 여부나 빈도를 체크할 때 $O(1)$의 속도를 보장합니다.
4. 빈출 알고리즘 유형별 핵심 공략법
프로그래머스 고득점 Kit에 포함된 유형들을 중심으로 학습 우선순위를 정합니다.
- 해시(Hash) 및 스택/큐
- 데이터를 그룹화하거나 선입선출/후입선출 구조가 필요한 경우 즉시 떠올려야 합니다.
- 괄호 짝 맞추기나 작업 프로세스 순서 계산에 자주 등장합니다.
- 완전 탐색 및 DFS/BFS
- 모든 경우의 수를 따져야 할 때 사용하며, 재귀 함수 혹은 큐를 사용합니다.
- 최단 거리 탐색에는 BFS를, 경로의 특징을 저장해야 하면 DFS를 선택합니다.
- 탐욕법(Greedy)
- 매 순간 최적의 선택을 하는 방식이며, 정렬과 결합되는 경우가 많습니다.
- 동적 계획법(Dynamic Programming)
- 작은 문제의 답이 큰 문제에도 포함될 때 사용하며, 점화식을 세우는 것이 관건입니다.
5. 실전에서 점수를 높이는 코드 최적화 전략
단순히 맞히는 것을 넘어 효율성 테스트까지 통과하기 위한 전략입니다.
- 불필요한 반복문 제거
- 다중 for 문을 사용할 때, 연산 횟수가 1억 번을 넘지 않는지 상시 체크합니다.
- 적절한 자료구조 선택
- List 탐색()보다 Set/Map 탐색()이 유리한 상황을 구분합니다.
- 슬라이딩 윈도우 및 투 포인터
- 연속된 구간의 합이나 범위를 구할 때 $O(N^2)$을 $O(N)$으로 줄이는 마법 같은 기법입니다.
6. 실수 방지를 위한 디버깅 및 예외 처리 노하우
정답률을 높이기 위해 마지막까지 주의해야 할 사항들입니다.
- 정수 오버플로우 주의
- 결과값이 매우 커질 수 있는 문제에서는 반드시 자료형(long long, Long 등)을 확인합니다.
- 인덱스 범위(Out of Bounds)
- 배열의 인덱스가 0부터 시작함과 마지막 요소가 N-1임을 항상 의식합니다.
- 문제의 조건 다시 읽기
- ‘오름차순 정렬’, ‘중복 제거’, ‘결과가 없을 때 -1 반환’ 등 세부 요구사항을 놓치지 않았는지 최종 검토합니다.
프로그래머스 코테 간단하게 해결하는 방법의 핵심은 유형의 반복 학습과 시간 복잡도에 대한 감각입니다. 위에서 제시한 구조화된 접근 방식을 체득한다면, 어떤 어려운 문제라도 논리적으로 분해하여 해결할 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다. 꾸준한 연습만이 합격으로 가는 유일한 지름길임을 잊지 마시기 바랍니다.