코딩 테스트의 벽을 허무는 마법: 프로그래머스 간단하게 해결하는 방법 완벽 가이드
알고리즘 문제 풀이의 정석으로 불리는 프로그래머스, 하지만 막막한 문제 앞에서 시간만 보내고 계신가요? 복잡한 로직에 갇혀 헤매는 개발자들을 위해 효율적이고 직관적인 문제 해결 전략을 공개합니다.
목차
- 문제 해석의 기술: 요구사항을 한눈에 파악하기
- 핵심 라이브러리 활용: 바퀴를 다시 발명하지 마라
- 코드의 단순화: 가독성이 곧 정답이다
- 시간 복잡도 관리: 효율적인 루프 설계법
- 실전 테스트 케이스 활용과 디버깅 전략
문제 해석의 기술: 요구사항을 한눈에 파악하기
문제를 읽자마자 타이핑을 시작하는 것은 실패의 지름길입니다. 프로그래머스 간단하게 해결하는 방법의 첫 단추는 철저한 분석입니다.
- 입출력 제한 사항 확인: 데이터의 크기()를 먼저 확인하여 사용할 수 있는 알고리즘의 시간 복잡도를 유추합니다.
- 핵심 키워드 추출: 정렬, 탐색, 합계, 중복 제거 등 문제에서 요구하는 핵심 동작을 명사형으로 정리합니다.
- 예시 케이스 손으로 풀기: 제공된 입출력 예시를 직접 따라가며 로직의 흐름을 머릿속에 시각화합니다.
- 제약 조건의 이면 읽기: ‘단, 중복은 허용하지 않는다’와 같은 문구는 Set 자료구조 사용을 암시하는 강력한 힌트입니다.
핵심 라이브러리 활용: 바퀴를 다시 발명하지 마라
파이썬이나 자바스크립트 등 현대적인 언어들은 강력한 표준 라이브러리를 제공합니다. 이를 잘 쓰는 것이 실력을 가르는 척도입니다.
- Collections 모듈(Python):
Counter: 리스트 내 요소의 개수를 셀 때 반복문 없이 한 줄로 해결 가능합니다.deque: 큐(Queue) 구조가 필요할 때 리스트보다 훨씬 빠른 속도를 보장합니다.
- Itertools 활용: 순열(
permutations)과 조합(combinations) 구현에 시간을 낭비하지 마세요. - 고차 함수 사용(JS/Python):
map,filter,reduce를 적절히 조합하면 수십 줄의for문을 간결하게 압축할 수 있습니다.
- 정렬의 옵션 활용: 단순히
sort()를 쓰는 것을 넘어key인자를 사용하여 다중 조건 정렬을 한 줄에 끝내세요.
코드의 단순화: 가독성이 곧 정답이다
코드가 복잡해질수록 버그가 생길 확률이 높아집니다. 프로그래머스 간단하게 해결하는 방법은 코드를 최대한 덜 작성하는 것입니다.
- 삼항 연산자의 적극 활용: 단순한 if-else 조건문은 한 줄로 정리하여 코드의 깊이(Depth)를 줄입니다.
- 컴프리헨션(Comprehension): 리스트나 딕셔너리를 생성할 때 반복문을 내부에 포함시켜 직관성을 높입니다.
- 초기값 설정의 지혜: 루프 내부에서 예외 처리를 하기보다 변수의 초기값을 적절히 설정하여 예외 상황을 자연스럽게 포함시킵니다.
- 변수명에 의미 부여:
a,b,c대신count,is_exist,target_index와 같이 의도가 드러나는 이름을 사용합니다.
시간 복잡도 관리: 효율적인 루프 설계법
정확성 테스트는 통과해도 효율성 테스트에서 탈락한다면 의미가 없습니다. 최소한의 계산으로 결과를 도출해야 합니다.
- 중복 계산 제거: 메모이제이션(Memoization)을 활용하여 이미 계산한 값은 다시 계산하지 않도록 저장합니다.
- 조기 종료(Early Exit): 원하는 값을 찾은 즉시
break나return을 사용하여 불필요한 연산을 중단합니다. - 적절한 자료구조 선택:
- 탐색이 빈번하다면 List(O(N)) 대신 Hash Map 또는 Set(O(1))을 사용합니다.
- 최솟값/최댓값을 자주 추출해야 한다면 Heap 자료구조가 필수적입니다.
- 슬라이딩 윈도우와 투 포인터: 선형 시간(O(N)) 안에 범위를 탐색해야 할 때 이 기법들을 우선적으로 고려합니다.
실전 테스트 케이스 활용과 디버깅 전략
프로그래머스 환경에서는 자체 테스트 케이스를 추가하는 기능이 매우 유용합니다. 이를 100% 활용해야 합니다.
- 경계값 테스트: 데이터의 크기가 0일 때, 1일 때, 혹은 최대치일 때의 케이스를 반드시 수동으로 추가합니다.
- Print 디버깅의 규칙: 무작정 변수를 찍기보다 ‘단계별 핵심 변수’만 출력하여 로직의 붕괴 지점을 찾습니다.
- 에러 메시지 해석: 리스트 범위를 벗어난
IndexError인지, 타입 불일치인지를 보고 즉각적으로 수정 범위를 좁힙니다. - 질문하기 탭 활용: 도저히 풀리지 않을 때는 다른 사람들의 힌트를 참고하되, 정답 코드를 보기 전 로직의 아이디어만 얻는 연습을 합니다.
자료구조와 알고리즘의 매칭 전략
문제 유형에 따라 바로 떠올려야 하는 도구들을 정리해 두면 해결 속도가 비약적으로 상승합니다.
- 최단 경로: 다익스트라(Dijkstra) 또는 BFS(너비 우선 탐색)를 먼저 떠올리세요.
- 연결성 및 그룹화: Union-Find(서로소 집합) 자료구조가 가장 효율적입니다.
- 계층 구조 또는 경로 탐색: DFS(깊이 우선 탐색)를 재귀 함수로 구현하는 것이 유리합니다.
- 연속된 구간의 합: 누적 합(Prefix Sum) 개념을 도입하면 연산량을 획기적으로 줄일 수 있습니다.
마지막 점검: 제출 전 반드시 확인해야 할 사항
코드 작성을 마쳤다면 최종적으로 다음 사항들을 체크하며 마무리합니다.
- 불필요한 출력문 제거:
print()함수는 실행 속도를 늦추는 주범입니다. 제출 전 모두 삭제하거나 주석 처리하세요. - 변수 범위 확인: 정수 오버플로우가 발생할 가능성이 있는지, 문제에서 제시한 자료형 제한을 준수했는지 확인합니다.
- 문제 재독: ‘오름차순’인지 ‘내림차순’인지, ‘이상’인지 ‘초과’인지와 같은 세부 조건을 놓치지 않았는지 다시 봅니다.
- 메모리 제한 준수: 대규모 배열을 여러 개 생성하고 있지는 않은지 검토하여 메모리 초과를 방지합니다.