코딩 테스트 합격률을 높이는 필승 전략: 파이썬으로 프로그래머스 정복하기
목차
- 프로그래머스 코딩 테스트의 특징과 파이썬의 강점
- 효율적인 문제 풀이를 위한 파이썬 필수 문법 최적화
- 프로그래머스 환경에 맞춘 파이썬 코드 작성 전략
- 시간 복잡도를 줄이는 파이썬 데이터 구조 활용법
- 실전에서 바로 써먹는 파이썬 알고리즘 풀이 팁
- 자주 실수하는 포인트와 디버깅 노하우
프로그래머스 코딩 테스트의 특징과 파이썬의 강점
프로그래머스는 국내 주요 기업의 채용 전형에서 가장 많이 활용되는 플랫폼입니다. 파이썬은 이 플랫폼에서 다음과 같은 강력한 이점을 제공합니다.
- 직관적인 문법: 파이썬은 인간의 언어와 유사하여 알고리즘 로직 자체에 집중하게 해줍니다.
- 방대한 표준 라이브러리: itertools, collections, heapq 등 코딩 테스트에 필수적인 도구들을 기본으로 제공합니다.
- 문자열 처리의 강력함: 프로그래머스의 많은 문제는 문자열 파싱을 요구하는데, 파이썬은 이 분야에서 압도적인 편의성을 자랑합니다.
- 동적 타이핑: 변수 선언 시 타입을 명시하지 않아도 되어 코드 작성 속도가 매우 빠릅니다.
효율적인 문제 풀이를 위한 파이썬 필수 문법 최적화
단순히 문제를 푸는 것을 넘어, ‘파이썬답게’ 작성하는 것이 합격의 지름길입니다.
- List Comprehension 활용:
- 반복문을 사용하여 리스트를 만드는 것보다 속도가 빠르고 가독성이 좋습니다.
- 조건문(if)을 포함하여 필터링된 리스트를 한 줄로 생성할 수 있습니다.
- 슬라이싱(Slicing) 적극 사용:
- 리스트나 문자열의 일부분을 추출할 때 index 범위를 지정하여 빠르게 처리합니다.
[::-1]과 같은 표현으로 간단하게 문자열이나 리스트를 뒤집을 수 있습니다.
- Unpacking 기법:
a, b = b, a를 통해 임시 변수 없이 값을 교환합니다.- 함수의 반환값이 여러 개일 때 각각의 변수로 한 번에 받습니다.
- lambda 함수 활용:
- sort 함수의 key 인자로 전달하여 정렬 기준을 커스터마이징할 때 매우 유용합니다.
프로그래머스 환경에 맞춘 파이썬 코드 작성 전략
프로그래머스는 함수 형태로 솔루션을 제출하는 구조입니다. 이에 맞는 전략이 필요합니다.
- Solution 함수 내 구조화:
- 필요한 경우 함수 내부에 중첩 함수(Nested Function)를 정의하여 전역 변수 사용을 최소화합니다.
- 전역 변수 대신 nonlocal이나 리스트 참조를 사용하여 내부 함수에서 값을 갱신합니다.
- 입력값 제한 사항 확인:
- 문제 하단의 제한 사항을 보고 시간 복잡도 허용 범위를 먼저 계산합니다.
- 데이터 개수가 개 이상이면 이하의 알고리즘을 설계해야 합니다.
- 기본 라이브러리 임포트 숙지:
from collections import deque, Counterimport heapqimport mathfrom itertools import combinations, permutations- 위의 모듈들은 코딩 테스트 시작과 동시에 머릿속에서 바로 나와야 합니다.
시간 복잡도를 줄이는 파이썬 데이터 구조 활용법
파이썬의 기본 자료구조를 잘못 사용하면 효율성 테스트에서 탈락하기 쉽습니다.
- Stack과 Queue:
- 리스트의
pop(0)은 $O(N)$의 시간이 걸리므로 절대 피해야 합니다. collections.deque를 사용하여popleft()를 호출하면 $O(1)$로 해결 가능합니다.
- Hash (Dictionary & Set):
- 특정 원소의 존재 여부를 확인할 때 리스트() 대신 세트()를 사용합니다.
- 중복 제거가 필요한 경우
set()을 활용하고, 빈도수 계산은Counter를 사용합니다.
- Priority Queue (Heap):
- 최솟값이나 최댓값을 지속적으로 추출해야 하는 경우
heapq모듈을 사용합니다. - 파이썬의
heapq는 최소 힙(Min-heap)이므로 최대 힙은 값에 마이너스(-)를 붙여 구현합니다.
실전에서 바로 써먹는 파이썬 알고리즘 풀이 팁
문제를 해결할 때 시간을 단축해주는 실전 기술들입니다.
- 정렬(Sorting)의 응용:
- 단순 정렬 외에도 다중 조건 정렬 시
key=lambda x: (x[0], -x[1])처럼 튜플을 반환하여 처리합니다.
- 이진 탐색(Binary Search):
- 직접 구현하기보다
bisect_left,bisect_right함수를 사용하여 탐색 범위와 위치를 찾습니다.
- 재귀 깊이 설정:
- DFS 등 재귀 알고리즘 사용 시
sys.setrecursionlimit()을 사용하여 재귀 깊이 제한을 늘려줍니다.
- 비트 연산:
- 부분 집합 생성이나 상태 체크 시 비트 마스킹을 사용하면 메모리와 시간을 크게 절약할 수 있습니다.
자주 실수하는 포인트와 디버깅 노하우
실수를 줄이는 것이 곧 점수로 직결됩니다.
- 얕은 복사와 깊은 복사:
- 2차원 리스트 생성 시
[[0]*n]*m은 모든 행이 같은 객체를 참조하게 됩니다. - 반드시
[[0]*n for _ in range(m)]방식을 사용하여 독립적인 리스트를 생성해야 합니다.
- 부동 소수점 오차:
- 나눗셈 결과 비교 시 아주 작은 값인 epsilon을 더하거나 빼서 비교하거나, 정수 연산으로 치환하여 해결합니다.
- 출력 확인:
print()문을 사용하여 중간 과정을 확인하되, 최종 제출 시에는 반드시 제거하거나 주석 처리해야 성능에 영향을 주지 않습니다.
- 예외 케이스 처리:
- 빈 리스트, 값이 0인 경우, 데이터가 단 하나인 경우 등 극단적인 입력값(Corner Case)을 반드시 고려합니다.
요약된 파이썬 코딩 테스트 체크리스트
시험 시작 직후 다음 사항들을 점검하며 문제를 풀어나가세요.
- 문제 읽기: 요구사항을 명확히 파악했는가?
- 제한 사항 확인: 의 크기를 보고 시간 복잡도를 정했는가?
- 자료구조 선택: 리스트, 딕셔너리, 셋, 힙 중 무엇이 최적인가?
- 구현 전략: 그리디, 완전탐색, DP, 그래프 중 어떤 유형인가?
- 코드 최적화: 파이썬의 내장 함수를 최대한 활용했는가?
- 최종 검토: 인덱스 범위와 예외 상황을 확인했는가?
이러한 전략적 접근은 파이썬이 가진 강력한 생산성과 결합되어 프로그래머스 코딩 테스트에서 높은 성적을 거두는 밑바탕이 됩니다. 각 단계를 체계적으로 훈련한다면 복잡한 알고리즘 문제도 쉽고 간결하게 해결할 수 있습니다.