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코딩 테스트는 개발자의 문제 해결 능력을 평가하는 도구이며 알고리즘과 자료구조 이해도를 측정합니다. 주어진 제약 조건 내에서 효율적인 해법을 찾는 능력을 확인하고, 코드 작성 속도와 정확성을 검증하며 복잡한 문제를 작은 단위로 분해하는 사고력을 평가합니다. 대부분의 IT 기업이 채용 과정에 포함하여 객관적인 평가 기준으로 지원자를 비교할 수 있고 실무 능력과 직접적 연관은 적지만 기초 역량을 확인합니다. 코딩 테스트 준비는 논리적 사고와 최적화 감각을 기르며, 온라인 플랫폼으로 장소와 시간 제약 없이 진행됩니다.
배열은 연속된 메모리에 데이터를 저장하는 구조로 인덱스로 빠른 접근이 가능하지만 크기 변경이 어렵습니다. 리스트는 노드들이 포인터로 연결된 구조로 삽입과 삭제가 유연하지만 탐색은 순차적으로 진행되며, 스택은 후입선출 방식으로 동작하여 함수 호출, 괄호 검증, 백트래킹에 활용됩니다. 큐는 선입선출 방식으로 동작하며 너비 우선 탐색과 작업 스케줄링에 사용되고, 해시 테이블은 키-값 쌍을 저장하며 평균 O(1) 시간에 접근하여 중복 제거와 빠른 검색이 필요할 때 효과적입니다. 자료구조 선택은 문제 특성에 따라 달라집니다.
트리는 계층적 구조로 부모-자식 관계를 표현하며, 이진 트리는 각 노드가 최대 두 자식을 가집니다. 이진 탐색 트리는 정렬된 데이터를 효율적으로 관리하고, 균형 트리는 높이를 최소화하여 성능을 보장하며 힙은 우선순위 큐 구현에 활용되는 완전 이진 트리입니다. 트라이는 문자열 검색과 자동 완성에 사용되고, 그래프는 노드와 간선으로 관계를 모델링하며 인접 행렬과 인접 리스트로 표현합니다. 방향 그래프와 무방향 그래프를 구분하고, 가중치 그래프는 간선에 비용을 부여하며 순환 그래프와 비순환 그래프의 특성을 이해해야 합니다.
정렬은 데이터를 특정 순서로 배열하는 과정으로, 버블 정렬과 선택 정렬은 간단하지만 O(n²) 시간이 걸립니다. 병합 정렬과 퀵 정렬은 분할 정복으로 O(n log n)을 달성하고, 힙 정렬은 힙 자료구조를 활용하여 안정적인 성능을 제공하며 계수 정렬과 기수 정렬은 특정 조건에서 선형 시간에 동작합니다. 이진 탐색은 정렬된 배열에서 O(log n) 시간에 검색하고, 매개변수 탐색은 최적값을 찾는 문제에 적용하며 너비 우선 탐색은 최단 경로 문제에 활용됩니다. 깊이 우선 탐색은 모든 경로를 탐색하거나 백트래킹에 사용되고, 탐색 공간 크기에 따라 적절한 알고리즘을 선택합니다.
동적 프로그래밍은 중복 계산을 제거하여 효율성을 높이며, 큰 문제를 작은 하위 문제로 분해합니다. 하위 문제의 해를 저장하고 재사용하며, 탑다운 방식은 재귀와 메모이제이션을 사용하고 바텀업 방식은 반복문으로 작은 문제부터 해결합니다. 피보나치 수열, 최장 공통 부분 수열, 배낭 문제가 대표적이며 점화식을 세우는 것이 핵심입니다. 상태 정의와 전이를 명확히 파악해야 하고, 테이블 크기를 최적화하여 메모리를 절약하며 경로 복원이 필요하면 추가 정보를 저장합니다.
각 단계에서 최선의 선택을 하는 접근입니다. 동전 거스름돈, 회의실 배정, 최소 신장 트리 문제에 적용됩니다. 항상 최적해를 보장하지는 않으므로 증명이 필요합니다. 선택이 이후 결정에 영향을 주지 않는 조건을 확인합니다. 부분 문제의 최적해가 전체 최적해를 구성하는지 검증합니다.
정렬을 활용하여 선택 기준을 명확히 합니다. 우선순위 큐로 다음 선택 대상을 효율적으로 관리합니다. 투 포인터 기법과 결합하여 문제를 해결합니다. 간단한 구현으로 빠르게 동작하는 장점이 있습니다. 반례를 찾아 그리디가 적합한지 판단합니다.
그리디는 빠르지만 적용 범위가 제한적입니다. 동적 프로그래밍은 일반적이지만 시간과 메모리를 더 사용합니다. 문제 특성을 분석하여 적절한 방법을 선택합니다. 때로는 그리디로 근사해를 빠르게 구할 수 있습니다. 최적화 증명이 어려우면 동적 프로그래밍을 고려합니다.
최단 경로 알고리즘은 두 지점 간 최소 비용을 찾으며 다익스트라 알고리즘은 음수 가중치가 없을 때 사용하고 우선순위 큐로 구현하여 효율성을 높입니다. 벨만-포드 알고리즘은 음수 가중치를 처리하며 음수 사이클을 탐지하고 플로이드-워셜 알고리즘은 모든 쌍의 최단 경로를 구하며 위상 정렬은 방향 비순환 그래프의 순서를 결정합니다. 선수 과목과 작업 순서 문제에 적용되고 최소 신장 트리는 모든 노드를 최소 비용으로 연결하며 크루스칼과 프림 알고리즘이 대표적입니다. 유니온-파인드로 사이클을 효율적으로 검사합니다.
문자열 탐색은 패턴 매칭 문제의 핵심으로, KMP 알고리즘은 실패 함수로 불필요한 비교를 건너뛰고 라빈-카프 알고리즘은 해싱으로 빠르게 비교하며 정규 표현식으로 복잡한 패턴을 표현합니다. 문자열 압축과 인코딩 문제도 자주 출제되고, 팰린드롬 판별은 투 포인터로 효율적으로 해결하며 아나그램은 정렬이나 해시로 확인합니다. 부분 문자열 문제는 슬라이딩 윈도우를 활용하고, 문자열 비교 시 대소문자와 공백 처리에 주의하며 유니코드와 인코딩 이슈를 고려해야 할 때도 있습니다.
빅오 표기법으로 알고리즘 효율성을 분석하며, O(1)은 상수 시간, O(log n)은 로그 시간으로 매우 빠릅니다. O(n)은 선형 시간으로 대부분 허용되고, O(n log n)은 효율적인 정렬 알고리즘의 복잡도이며 O(n²)는 중첩 반복문으로 소규모 입력에만 적합합니다. O(2^n)은 지수 시간으로 완전 탐색에서 나타나고, 입력 크기 제약을 보고 필요한 복잡도를 판단하며 공간 복잡도는 추가 메모리 사용량을 나타냅니다. 재귀 깊이와 자료구조 크기를 고려하고, 시간과 공간의 트레이드오프를 이해합니다.
백준, 프로그래머스, LeetCode는 대표적인 연습 플랫폼으로 난이도별로 문제를 선택하여 단계적으로 학습합니다. 다른 사람의 풀이를 참고하여 다양한 접근을 이해하고, 온라인 저지 시스템으로 즉시 채점 결과를 확인하며 시간 제한과 메모리 제한 내에서 해결해야 합니다. 언어별 입출력 방식을 숙지하고, 테스트 케이스를 추가로 만들어 검증하며 스터디 그룹에 참여하여 동기를 유지합니다. 정기적으로 문제를 풀어 감각을 유지하고, 취약한 유형을 집중적으로 연습합니다.
문제를 읽고 요구사항을 정확히 파악하며, 입력과 출력 형식을 확인하고 제약 조건을 메모합니다. 간단한 예제로 손으로 직접 풀어보고, 패턴을 발견하여 일반화하며 완전 탐색으로 먼저 접근하고 최적화를 고려합니다. 부분 문제로 나누어 해결할 수 있는지 판단하고 유사한 문제를 떠올려 응용하며 의사 코드로 전체 흐름을 설계합니다. 엣지 케이스와 예외 상황을 미리 생각하고, 구현 후 테스트 케이스로 검증하여 디버깅합니다.
표준 라이브러리를 적극 활용하여 구현 시간을 단축하고, 정렬, 이진 탐색, 자료구조는 내장 함수를 사용합니다. 변수명을 명확하게 지어 가독성을 높이고, 함수로 분리하여 복잡도를 관리하며 전역 변수보다 매개변수로 전달합니다. 디버깅을 위한 출력문을 전략적으로 배치하고, 타입 변환과 인덱스 범위에 주의하며 무한 루프와 스택 오버플로를 방지합니다. 문제에서 요구하는 정확한 형식으로 출력하고, 코드를 제출하기 전에 한 번 더 검토합니다.
시험 환경을 미리 파악하고 준비하며 IDE나 에디터 사용법을 익힙니다. 시간 배분 전략을 세워 모든 문제를 시도하고, 쉬운 문제를 먼저 풀어 점수를 확보하며 막히는 문제는 일단 넘기고 나중에 돌아옵니다. 부분 점수라도 얻을 수 있도록 시도하고, 코드 작성 중 자주 테스트하여 오류를 조기 발견하며 시간이 부족하면 완전 탐색이라도 구현합니다. 긴장을 관리하고 침착함을 유지하며, 문제를 정확히 읽고 놓친 조건이 없는지 확인합니다.
화이트보드 코딩은 면접관과 대화하며 진행하므로 문제를 이해했는지 확인하고 질문합니다. 접근 방법을 설명하고 동의를 구하며, 코드를 작성하면서 생각을 말로 표현하고 최적화 아이디어를 공유하며 트레이드오프를 논의합니다. 실수를 인정하고 수정하는 태도를 보이며, 면접관의 힌트를 주의 깊게 듣고 완벽한 코드보다 논리적 사고 과정이 중요합니다. 시간 복잡도를 분석하고 개선 방안을 제시하며, 테스트 케이스로 검증하는 습관을 보여줍니다.
코딩 테스트 실력은 꾸준한 연습으로 향상되므로 매일 조금씩이라도 문제를 풀면 도움이 됩니다. 풀이 노트를 작성하여 패턴을 정리하고, 어려운 문제는 여러 번 복습하며 알고리즘 교재와 강의로 이론을 보완합니다. 경진대회에 참여하여 실전 감각을 키우고 타인의 코드를 분석하며 새로운 기법을 배우며 약점을 파악하고 집중 훈련합니다. 목표를 설정하고 진척도를 추적하며 알체라는 채용 과정에서 코딩 테스트를 통해 알고리즘 역량을 검증합니다. 선발된 개발자들은 얼굴인식과 영상분석 알고리즘 최적화에 이러한 문제 해결 능력을 적용하여 실시간 처리가 필요한 AI 시스템의 성능을 지속적으로 개선하고 있습니다.
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