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3 Answers
Mila
도우미
기자
다이나믹 프로그래밍(DP) 문제는 코딩테스트의 꽃이라고 불릴 정도로 빈출돼요. '피보나치 수열'이나 '배낭 문제'가 전형적인 예시죠. DP는 점화식 세우기가 관건인데, 처음에는 어렵게 느껴져도 비슷한 유형을 여러 번 풀다 보면 자연스럽게 패턴이 눈에 들어오더라구요. 특히 프로그래머스 레벨 3~4 문제에서 자주 마주치는 유형이에요.
2026-03-07 01:47:04
6
Valeria
조언러
어부
정렬 알고리즘 문제도 프로그래머스에서 단골로 등장해요. 특히 '퀵 정렬'이나 '병합 정렬' 같은 고급 정렬 기법보다는 기본적인 '버블 정렬'이나 '선택 정렬' 구현을 요구하는 경우가 많아요. 실제 시험에서는 시간 복잡도를 고려한 효율적인 코드 작성이 평가 기준이 되죠.
이진 탐색 문제도 자주 출제되는데, 특히 rotated array(회전된 배열)에서 특정 값 찾기 같은 변형 문제들이 인기 있어요. 기본적인 이진 탐색 로직에 약간의 트릭을 더하는 방식이라 문제를 읽자마자 패턴을 파악하는 게 핵심이에요.
2026-03-08 16:17:54
3
Zane
소설통
직원
프로그래머스 코딩테스트에서 자주 등장하는 알고리즘 문제 유형 중 하나는 '그리디 알고리즘'이에요. 특히 동전 거스름돈 문제나 회의실 배정 같은 실생활과 밀접한 문제들이 출제되곤 하죠. 이 유형은 문제 해결 과정에서 가장 최적의 선택을 반복하는 방식이라 개념 이해만 잘해도 쉽게 접근할 수 있어요.
또 다른 단골 문제는 'BFS/DFS'를 활용한 탐색 문제예요. 미로 찾기나 네트워크 연결 상태 확인 같은 문제들이 대표적이죠. 이 알고리즘들은 재귀 호출이나 큐/스택 구현 능력을 요구하기 때문에 코드 작성 전에 논리 구조를 그림으로 그려보는 습관이 중요해요.
2026-03-12 12:54:20
3
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그럼 차라리 나도...
파이썬으로 코딩테스트를 준비할 때 가장 중요한 건 문제 유형을 파악하고 적절한 라이브러리를 활용하는 거야. 예를 들어, 리스트 관련 문제는 슬라이싱과 컴프리헨션을 적극 사용하면 코드가 간결해져. '백준'이나 '프로그래머스'에서 자주 나오는 그리디 문제는 반복문과 조건문을 조합하는 연습이 필수야.
시간 복잡도를 고려하면서 풀어야 하는 문제도 많아. 이럴 땐 파이썬의 'heapq'나 'bisect' 모듈을 활용하면 효율성을 높일 수 있지. 특히 최단 경로 문제는 다익스트라 알고리즘 구현에 'heapq'가 유용해. 코드 작성 후에는 반드시 edge case를 직접 만들어 테스트해 보는 습관이 중요해.
레벨3 문제를 풀 때 가장 중요한 건 기본기를 탄탄히 다지는 거라고 생각해요. 처음엔 쉬운 문제부터 꾸준히 풀면서 알고리즘 패턴을 익히는 게 좋더라구요. '프로그래머스' 같은 플랫폼에서 레벨1, 레벨2 문제를 반복하다 보면 자연스럽게 문제 해결 능력이 향상되는 걸 느낄 수 있을 거예요.
특히 동적 프로그래밍이나 그래프 탐색 같은 유형은 자주 출제되는 만큼 집중적으로 공부해야 해요. 온라인 강의나 커뮤니티에서 다른 사람들의 풀이법을 참고하는 것도 도움이 되는데, 단순히 답만 보는 게 아니라 논리를 이해하려고 노력하는 게 핵심이에요. 실전 감각을 키우려면 시간을 재면서 풀어보는 습관을 들이는 것도 추천하고 싶네요.
코딩테스트 준비는 처음엔 막막할 수 있지만 체계적인 접근이 중요해요. 저도 처음 시작할 때는 어디서부터 손댈지 몰라서 헤맸던 기억이 나네요. 가장 먼저 할 일은 기초 문법과 자료구조를 탄탄히 다지는 거예요. '이것이 취업을 위한 코딩테스트다' 같은 책으로 기본기를 쌓고, 프로그래머스의 '입문' 문제부터 차근차근 풀어보세요.
문제를 풀 때는 시간 복잡도를 항상 의식하는 습관이 도움이 됩니다. 같은 문제라도 여러 방법으로 접근해 보고, 각 방식의 장단점을 분석해 보는 거죠. 하루에 한 문제라도 꾸준히 푸는 것보다 중요한 건 없어요. 실패한 문제는 오답 노트에 기록해서 나중에 다시 도전하는 게 제 방식이었답니다.
코딩테스트 합격 후 실제 개발 현장에서 느낀 점을 공유하려 해요. 처음 몇 달은 정말 혼란스러웠는데, 문제 해결 능력이 실무에서 어떻게 적용되는지 직접 체험했어요. 알고리즘 문제풀이와 실제 업무의 차이점은 의외로 컸죠. 예를 들어, '프로그래머스' 같은 플랫폼에서 풀던 문제들은 입력/출력이 명확했지만 현장에서는 요구사항 자체가 모호한 경우가 많더라구요.
하지만 코테 준비 과정에서 길러진 논리적 사고력은 분명히 도움이 됐어요. 특히 복잡한 비즈니스 로직을 설계할 때 체계적인 접근 방법이 몸에 배어있어서 감사했죠. 새로 배운 점이라면, 실무에서는 코드의 가독성과 유지보수성이 순수한 알고리즘 효율성보다 중요할 때가 많다는 사실이었어요.
코딩테스트에서 자주 등장하는 알고리즘들은 꽤 명확해요. 우선 그리디 알고리즘은 문제를 단계별로 해결하면서 최적의 선택을 하는 방식인데, '거스름돈' 문제처럼 현실에서도 유용하게 적용되는 개념이죠. 다익스트라 알고리즘 같은 최단 경로 찾기 문제도 자주 출제되는 편입니다.
DFS/BFS는 그래프 탐색의 기본 중의 기본이죠. 트리 구조나 미로 찾기 문제에서 활용도가 높아요. 특히 BFS는 큐를 이용해 레벨별 탐색이 가능해서 최단 경로 문제에 강점을 보입니다. 이진 탐색은 정렬된 데이터에서 효율적으로 값을 찾을 때 유용하죠. 'parametric search'처럼 창의적으로 응용되는 경우도 많아요.
코딩테스트를 준비하다 보면 파이썬으로 문제를 풀 때 자주 마주치는 자료구조들이 있어요. 리스트는 거의 모든 문제에서 기본적으로 사용되죠. 스택과 큐는 DFS, BFS 같은 알고리즘 구현에 필수적이고, 딕셔너리는 키-값 쌍으로 데이터를 효율적으로 관리할 때 유용해요. 집합은 중복 제거나 교집합/합집합 연산이 필요할 때 쓰이고, 힙은 우선순위 큐를 구현하는 데 적합하죠.
최근에는 트라이나 유니온 파인드 같은 고급 자료구조도 출제되는 추세인데, 문제 유형에 따라 선택하는 게 중요해요. 예를 들어 그래프 문제에서는 인접 리스트나 행렬을 자주 활용하는데, 각각 장단점이 분명하니까 상황에 맞게 골라야 해요. 시간 복잡도를 고려한 자료구조 선택이 핵심이라고 생각합니다.