코딩테스트 합격을 위한 12가지 알고리즘 패턴 분석

개발자로 취업하거나 이직을 준비하는 많은 분들에게 코딩테스트는 피할 수 없는 관문입니다. 문제를 얼마나 많이 풀었는지보다 효율적으로 문제를 해결하는 사고 패턴을 익혔는지가 점점 더 중요해지고 있습니다. 이 글에서는 코딩테스트에서 자주 등장하는 알고리즘 유형들을 12가지 핵심 패턴으로 정리해 드리겠습니다. 이 패턴들을 익히면 처음 보는 문제에도 훨씬 빠르고 정확하게 대응할 수 있습니다.

정렬 알고리즘 마스터하기 위한 6가지 핵심 개념

정렬은 거의 모든 코딩테스트에서 기본적으로 등장합니다. 단순한 정렬 구현을 넘어, 다양한 문제 상황에서 어떻게 정렬을 활용해야 하는지 이해하는 것이 중요합니다.

기본 정렬 알고리즘: 버블, 선택, 삽입 정렬은 원리 이해용으로 반드시 익혀야 합니다.
고급 정렬: 퀵, 머지, 힙 정렬은 실전에서 성능을 고려할 때 중요합니다.
정렬 기준 커스터마이징: 정렬 기준을 커스텀하는 법 (key 사용 등)은 실제 문제에서 자주 등장합니다.
정렬과 이진탐색의 결합: 정렬된 배열에서 이진탐색을 함께 사용하는 패턴은 효율적입니다.
좌표 압축: 값의 범위가 크지만 갯수는 적을 때 사용하는 고급 테크닉입니다.
정렬의 안정성 이해: 동일한 값이 있을 때 순서를 유지하는지에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.

그래프 탐색 문제 해결을 위한 4가지 접근법

그래프는 현실 문제를 모델링하는 데 유용합니다. 네트워크, 경로 탐색, 연결성 검사 등 다양하게 활용됩니다.

DFS (깊이 우선 탐색): 재귀나 스택을 사용해 깊게 파고드는 방식. 백트래킹 문제에 자주 사용됩니다.
BFS (너비 우선 탐색): 큐를 활용한 탐색. 최단거리 문제에 효과적입니다.
Union-Find (서로소 집합): 연결 여부 판별에 강력하며, 사이클 판별에도 쓰입니다.
위상정렬: 작업 순서 결정 문제에서 매우 유용하며, DAG(순환 없는 방향 그래프) 구조에서 사용됩니다.

동적계획법 문제 유형별 5가지 해결 전략

동적계획법(DP)은 복잡해 보이지만, 유형별로 접근하면 훨씬 쉽게 풀 수 있습니다.

Memoization (Top-down): 재귀에 메모이제이션을 적용해 중복 계산을 방지합니다.
Tabulation (Bottom-up): 반복문 기반의 DP. 구현이 직관적이고 성능이 좋습니다.
배낭문제 (Knapsack): 최대 이익을 구하는 문제에서 자주 등장하는 전형적인 유형입니다.
문자열 비교 (LCS, Edit Distance): 문자열 관련 DP는 거의 항상 등장합니다.
점화식 도출: 대부분의 DP는 문제에서 점화식을 유추하는 것이 핵심입니다.

문자열 처리 알고리즘 8가지 필수 기법

문자열은 짧지만 복잡한 문제를 출제하기 좋은 유형입니다. 다음 기술들을 익혀두면 거의 모든 문자열 문제에 대응할 수 있습니다.

투 포인터: 부분 문자열 탐색, 중복 문자 제거 등에 효과적입니다.
슬라이딩 윈도우: 일정 구간 내 조건을 만족하는 문자열을 찾는 데 유용합니다.
KMP 알고리즘: 문자열 검색의 대표적인 알고리즘으로, 시간 복잡도가 효율적입니다.
Trie (트라이): 문자열 저장 및 검색에 특화된 트리 구조입니다.
아나그램 검사: 문자의 빈도를 기반으로 빠르게 검사할 수 있습니다.
팰린드롬 검사: 대칭 문자열 판단은 다양한 응용 문제에서 활용됩니다.
정규 표현식 사용: 복잡한 문자열 패턴을 간결하게 처리할 수 있습니다.
문자열 압축 및 해제 로직: 코딩 테스트에서 자주 등장하는 난이도 중상 문제 유형입니다.

코딩테스트 시간 단축을 위한 9가지 최적화 팁

아무리 문제를 잘 알아도 시간 내에 풀지 못하면 의미가 없습니다. 실전에서 유용한 시간 절약 전략을 소개합니다.

입출력 최적화: Python에서는 input() 대신 sys.stdin.readline()을 쓰는 것이 유리합니다.
필요 없는 연산 제거: 중복 연산, 불필요한 반복은 반드시 제거합니다.
적절한 자료구조 선택: 문제에 맞는 자료구조를 사용하면 속도가 크게 개선됩니다.
초기 조건 빠르게 확인하기: 특정 조건을 빠르게 걸러내면 탐색 시간을 줄일 수 있습니다.
부분 결과 캐싱: 이미 계산한 결과를 재사용하는 방식은 매우 유효합니다.
정렬 활용한 이진 탐색: 정렬 후 탐색이 필요한 경우 O(log N)의 탐색이 가능해집니다.
루프 최적화: 중첩 루프는 특히 조심해야 하며, 가능한 한 하나로 줄이는 전략이 필요합니다.
테스트 케이스 분류: 문제에서 요구하는 입력 조건별로 분기 처리를 하면 훨씬 효율적입니다.
문제 풀이 순서 조정: 먼저 푸는 문제를 쉬운 것으로 정하면 시간 관리가 용이합니다.

코딩테스트는 단순히 알고리즘 문제 풀이 실력을 보는 것이 아니라, 문제를 분석하고 효율적으로 해결하는 능력을 종합적으로 평가합니다. 위에서 소개한 12가지 알고리즘 패턴과 전략들을 꾸준히 연습하면, 어떤 코딩테스트든 자신감 있게 임할 수 있을 것입니다.

끝까지 읽어주셔서 감사합니다. 이 글이 여러분의 코딩테스트 준비에 도움이 되길 바랍니다!

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