서론: 코딩 테스트, 왜 피할 수 없는가

2026년 현재, 코딩 테스트는 IT 업계 취업의 사실상 필수 관문이 되었습니다. 삼성전자, 카카오, 네이버, 라인 등 국내 주요 IT 기업은 물론이고, 쿠팡, 배달의민족, 토스 등 유니콘 스타트업까지 채용 과정에서 코딩 테스트를 필수적으로 시행하고 있습니다. 한국경제연구원의 2025년 조사에 따르면, 국내 IT 기업의 약 92%가 신입 채용 시 코딩 테스트를 실시하며, 경력직 채용에서도 약 65%가 기술 면접과 함께 코딩 테스트를 병행하고 있습니다.

코딩 테스트의 중요성이 이처럼 높아진 배경에는 명확한 이유가 있습니다. 단순히 프로그래밍 언어의 문법을 아는 것과, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 알고리즘적 사고력을 갖추는 것은 전혀 다른 차원의 역량입니다. 기업들은 코딩 테스트를 통해 지원자의 논리적 사고력, 문제 분해 능력, 최적화 감각, 그리고 제한된 시간 내에 동작하는 코드를 작성하는 실무 역량을 종합적으로 평가합니다.

비전공자도 충분히 도전할 수 있습니다. 실제로 2025년 프로그래머스 통계에 따르면, 코딩 테스트 합격자의 약 30%가 비전공자 출신이며, 체계적인 학습 계획과 꾸준한 연습만 있다면 전공 여부는 결정적인 변수가 아닙니다. 이 글에서는 2026년 코딩 테스트를 체계적으로 준비하는 방법을 알고리즘, 자료구조, 언어 선택, 학습 플랫폼, 실전 전략까지 빠짐없이 다루겠습니다.

1. 코딩 테스트 유형과 출제 경향

1.1 기업별 코딩 테스트 유형

각 기업은 고유한 코딩 테스트 스타일을 가지고 있으며, 이를 파악하는 것이 효율적 준비의 첫걸음입니다.

기업 시험 형태 문제 수 / 시간 출제 특징 난이도
삼성 SW 역량테스트 오프라인 (사내 PC) 2문제 / 3시간 구현, 시뮬레이션, BFS/DFS 중심 중상
카카오 블라인드 온라인 (프로그래머스) 7문제 / 5시간 문자열, 구현, DP, 그래프 골고루 출제 중~최상
네이버/라인 온라인 4~6문제 / 2~3시간 알고리즘 효율성 중시, 최적화 필수 중상
쿠팡 온라인 (HackerRank) 3~4문제 / 90분 자료구조, 그래프, 문자열 중
스타트업 (일반) 과제형 / 라이브 코딩 다양 실무 코드 작성, API 구현, 코드 리뷰 다양

삼성 SW 역량테스트는 구현력을 극한으로 테스트합니다. 2문제를 3시간 안에 풀어야 하며, 문제 자체의 알고리즘 난이도보다는 복잡한 조건을 정확하게 코드로 구현하는 능력이 핵심입니다. 격자(Grid) 기반 시뮬레이션, BFS/DFS 탐색, 비트마스킹 등이 자주 출제됩니다.

카카오 블라인드 채용은 다양한 알고리즘 영역에서 골고루 출제하며, 앞쪽 문제는 비교적 쉽지만 뒤쪽 문제는 상당한 난이도를 자랑합니다. 2025년 카카오 블라인드에서는 문자열 파싱, 트리 DP, 네트워크 플로우 응용 문제가 출제되어 화제가 되었습니다.

스타트업은 알고리즘 문제 풀이보다 실제 프로젝트를 구현하는 과제형 테스트나 면접관과 함께 코드를 작성하는 라이브 코딩을 선호하는 경향이 강합니다. REST API 구현, 데이터베이스 설계, 간단한 웹 애플리케이션 제작 등이 대표적입니다.

1.2 2026년 출제 트렌드

2026년 코딩 테스트에서는 몇 가지 새로운 트렌드가 관찰되고 있습니다.

  • AI 관련 문제 증가: 머신러닝 파이프라인의 데이터 전처리, 간단한 추천 알고리즘 구현, AI 모델의 추론 결과를 후처리하는 문제가 등장하고 있습니다. 직접 모델을 학습시키는 문제는 아니지만, AI 시대의 개발자로서 관련 로직을 이해하고 구현하는 능력을 평가합니다.
  • 실무 코드 리뷰형 문제: 기존 코드의 버그를 찾아 수정하거나, 비효율적인 코드를 최적화하는 유형의 문제가 증가하고 있습니다. 이는 실무에서 실제로 필요한 역량을 평가하려는 기업의 의도를 반영합니다.
  • 시스템 디자인 문제 부상: 특히 경력직 채용에서, 대규모 트래픽을 처리하는 시스템의 설계, 캐싱 전략, 데이터베이스 샤딩 등 시스템 디자인 관련 코딩 문제가 출제되고 있습니다.
  • 복합 유형 문제: 하나의 알고리즘만으로 풀리는 문제보다, 그래프 탐색 + DP, 이진 탐색 + 그리디 등 여러 알고리즘을 조합해야 하는 복합 유형 문제의 비중이 높아지고 있습니다.

2. 필수 자료구조 마스터

2.1 선형 자료구조

선형 자료구조는 코딩 테스트의 기초 중의 기초입니다. 각 자료구조의 특성과 시간복잡도를 정확히 이해해야 합니다.

자료구조 접근 탐색 삽입 삭제 주요 활용
배열 (Array) O(1) O(n) O(n) O(n) 인덱스 기반 접근, 정렬
연결 리스트 O(n) O(n) O(1) O(1) 빈번한 삽입/삭제
스택 (Stack) O(n) O(n) O(1) O(1) 괄호 매칭, DFS, 후위 표기식
큐 (Queue) O(n) O(n) O(1) O(1) BFS, 작업 스케줄링
덱 (Deque) O(n) O(n) O(1) O(1) 슬라이딩 윈도우, 양방향 처리

스택은 LIFO(Last In First Out) 구조로, 괄호 유효성 검사, DFS 구현, 히스토그램에서 가장 큰 직사각형 등의 문제에서 핵심적으로 활용됩니다. 큐는 FIFO(First In First Out) 구조로, BFS 탐색의 기본 도구이며, 프린터 큐, 캐시 관리 등의 문제에 사용됩니다. 덱은 양쪽에서 삽입과 삭제가 가능하며, 슬라이딩 윈도우 최솟값/최댓값 문제에서 매우 유용합니다.

Python에서 스택과 큐를 구현하는 기본 패턴을 살펴보겠습니다.

# 스택 구현 (리스트 활용)
stack = []
stack.append(1)    # push
stack.append(2)
stack.append(3)
top = stack.pop()  # pop: 3

# 큐 구현 (collections.deque 활용 - 리스트보다 빠름)
from collections import deque
queue = deque()
queue.append(1)       # enqueue
queue.append(2)
queue.append(3)
front = queue.popleft()  # dequeue: 1

# 덱 활용 - 슬라이딩 윈도우 최댓값
def max_sliding_window(nums, k):
    dq = deque()  # 인덱스를 저장
    result = []
    for i in range(len(nums)):
        # 윈도우 범위를 벗어난 인덱스 제거
        while dq and dq[0] < i - k + 1:
            dq.popleft()
        # 현재 값보다 작은 값의 인덱스 제거
        while dq and nums[dq[-1]] < nums[i]:
            dq.pop()
        dq.append(i)
        if i >= k - 1:
            result.append(nums[dq[0]])
    return result

2.2 비선형 자료구조

비선형 자료구조는 중급 이상의 코딩 테스트에서 핵심적으로 출제됩니다.

트리(Tree)는 계층적 데이터를 표현하는 자료구조로, 이진 트리(Binary Tree), 이진 탐색 트리(BST), 힙(Heap)이 가장 중요합니다. 이진 탐색 트리는 탐색/삽입/삭제 모두 평균 O(log n)의 시간복잡도를 가지며, 힙은 우선순위 큐 구현에 사용되어 다익스트라 최단 경로, 작업 스케줄링 등의 문제에서 필수적입니다.

그래프(Graph)는 코딩 테스트에서 가장 자주 출제되는 자료구조 중 하나입니다. 인접 행렬(Adjacency Matrix)과 인접 리스트(Adjacency List) 두 가지 표현 방식의 차이점을 명확히 이해해야 합니다. 정점(Vertex) 수가 많고 간선(Edge)이 적은 희소 그래프에서는 인접 리스트가, 정점 수가 적고 간선이 많은 밀집 그래프에서는 인접 행렬이 효율적입니다.

해시맵/딕셔너리는 키-값 쌍을 O(1)에 저장하고 검색할 수 있어, 빈도수 계산, 중복 체크, 두 수의 합(Two Sum) 등 수많은 문제에서 활용됩니다. Python의 dict와 collections.Counter, collections.defaultdict를 능숙하게 사용할 수 있어야 합니다.

# 해시맵 활용 - Two Sum 문제
def two_sum(nums, target):
    seen = {}
    for i, num in enumerate(nums):
        complement = target - num
        if complement in seen:
            return [seen[complement], i]
        seen[num] = i
    return []

# 힙 활용 - K번째 큰 수 찾기
import heapq

def find_kth_largest(nums, k):
    # 최소 힙을 사용하여 크기 k의 힙 유지
    min_heap = nums[:k]
    heapq.heapify(min_heap)
    for num in nums[k:]:
        if num > min_heap[0]:
            heapq.heapreplace(min_heap, num)
    return min_heap[0]

# 그래프 표현 - 인접 리스트
from collections import defaultdict

graph = defaultdict(list)
edges = [(0, 1), (0, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4)]
for u, v in edges:
    graph[u].append(v)
    graph[v].append(u)  # 무방향 그래프

2.3 자료구조별 활용 빈도 (코딩 테스트 출제율)

2025년 주요 기업 코딩 테스트 기출 문제를 분석한 결과, 자료구조별 출제 빈도는 다음과 같습니다.

자료구조 출제 빈도 대표 기업 학습 우선순위
배열/리스트 매우 높음 (95%) 전 기업 필수
해시맵/딕셔너리 매우 높음 (85%) 카카오, 네이버 필수
스택/큐 높음 (75%) 삼성, 카카오 필수
그래프 높음 (70%) 삼성, 네이버 필수
트리 중간 (55%) 카카오, 라인 높음
힙/우선순위 큐 중간 (50%) 네이버, 쿠팡 높음
트라이(Trie) 낮음 (15%) 카카오 선택

3. 핵심 알고리즘 패턴 10선

코딩 테스트에서 반복적으로 출제되는 알고리즘 패턴을 숙달하면, 처음 보는 문제도 기존 패턴에 매핑하여 빠르게 풀 수 있습니다.

3.1 정렬과 탐색

정렬은 모든 알고리즘의 기초이며, 코딩 테스트에서 정렬 자체보다는 정렬을 활용한 문제가 자주 출제됩니다. Python의 sorted()와 .sort()는 TimSort(O(n log n))를 사용하므로 대부분의 경우 직접 정렬 알고리즘을 구현할 필요는 없지만, 정렬 알고리즘의 원리를 이해하는 것은 중요합니다.

이진 탐색(Binary Search)은 정렬된 배열에서 O(log n)으로 원소를 찾는 알고리즘으로, 단순 탐색뿐 아니라 '조건을 만족하는 최솟값/최댓값 찾기'(매개변수 탐색)에 광범위하게 활용됩니다.

# 이진 탐색 - 매개변수 탐색 패턴
# 예: 나무 자르기 - 절단기 높이의 최댓값 구하기
def parametric_search(trees, target):
    lo, hi = 0, max(trees)
    result = 0
    while lo <= hi:
        mid = (lo + hi) // 2
        # mid 높이로 잘랐을 때 얻는 나무 총량
        total = sum(max(0, t - mid) for t in trees)
        if total >= target:
            result = mid
            lo = mid + 1
        else:
            hi = mid - 1
    return result

3.2 완전 탐색과 백트래킹

완전 탐색(Brute Force)은 모든 경우의 수를 탐색하는 방법으로, 문제의 입력 크기가 작을 때 가장 확실한 접근법입니다. 백트래킹(Backtracking)은 완전 탐색에서 유망하지 않은 경우를 조기에 가지치기(pruning)하여 효율성을 높이는 기법입니다. 순열, 조합, 부분집합 생성, N-Queen 문제 등이 대표적입니다.

# 백트래킹 - 조합 구하기
def combinations(n, k):
    result = []
    def backtrack(start, path):
        if len(path) == k:
            result.append(path[:])
            return
        for i in range(start, n + 1):
            path.append(i)
            backtrack(i + 1, path)
            path.pop()  # 백트래킹
    backtrack(1, [])
    return result

3.3 BFS/DFS (그래프 탐색)

그래프 탐색은 코딩 테스트에서 가장 빈출되는 알고리즘 유형입니다. BFS(너비 우선 탐색)는 최단 거리를 구할 때, DFS(깊이 우선 탐색)는 경로 탐색, 연결 요소 찾기, 사이클 탐지 등에 사용됩니다.

# BFS - 미로 최단 거리
from collections import deque

def bfs_shortest_path(grid, start, end):
    rows, cols = len(grid), len(grid[0])
    queue = deque([(start[0], start[1], 0)])  # (행, 열, 거리)
    visited = set()
    visited.add((start[0], start[1]))
    dx = [-1, 1, 0, 0]
    dy = [0, 0, -1, 1]

    while queue:
        x, y, dist = queue.popleft()
        if (x, y) == (end[0], end[1]):
            return dist
        for i in range(4):
            nx, ny = x + dx[i], y + dy[i]
            if 0 <= nx < rows and 0 <= ny < cols:
                if grid[nx][ny] == 0 and (nx, ny) not in visited:
                    visited.add((nx, ny))
                    queue.append((nx, ny, dist + 1))
    return -1  # 도달 불가

# DFS - 연결 요소 개수 세기
def count_components(n, edges):
    graph = defaultdict(list)
    for u, v in edges:
        graph[u].append(v)
        graph[v].append(u)
    visited = set()
    count = 0

    def dfs(node):
        visited.add(node)
        for neighbor in graph[node]:
            if neighbor not in visited:
                dfs(neighbor)

    for i in range(n):
        if i not in visited:
            dfs(i)
            count += 1
    return count

3.4 다이나믹 프로그래밍 (DP)

다이나믹 프로그래밍은 코딩 테스트에서 가장 어려운 유형으로 꼽히지만, 패턴을 익히면 접근이 한결 수월해집니다. 핵심은 최적 부분 구조(Optimal Substructure)와 중복 부분 문제(Overlapping Subproblems)를 식별하는 것입니다. 하향식(Top-Down, 메모이제이션)과 상향식(Bottom-Up, 타뷸레이션) 두 가지 접근법이 있습니다.

# DP - 최장 증가 부분 수열 (LIS)
# 하향식 (메모이제이션)
def lis_top_down(nums):
    n = len(nums)
    memo = {}
    def dp(i):
        if i in memo:
            return memo[i]
        result = 1
        for j in range(i):
            if nums[j] < nums[i]:
                result = max(result, dp(j) + 1)
        memo[i] = result
        return result
    return max(dp(i) for i in range(n))

# 상향식 (타뷸레이션)
def lis_bottom_up(nums):
    n = len(nums)
    dp = [1] * n
    for i in range(1, n):
        for j in range(i):
            if nums[j] < nums[i]:
                dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
    return max(dp)

# O(n log n) 최적화 - 이진 탐색 활용
import bisect

def lis_optimized(nums):
    tails = []
    for num in nums:
        pos = bisect.bisect_left(tails, num)
        if pos == len(tails):
            tails.append(num)
        else:
            tails[pos] = num
    return len(tails)

3.5 그리디 알고리즘

그리디(Greedy) 알고리즘은 매 단계에서 지역적으로 최적인 선택을 하여 전역적 최적해에 도달하는 방법입니다. 그리디가 올바른 해를 보장하려면 그리디 선택 속성과 최적 부분 구조가 성립해야 합니다. 활동 선택 문제, 동전 교환, 구간 스케줄링 등이 대표적입니다.

3.6 투 포인터/슬라이딩 윈도우

투 포인터(Two Pointer)는 정렬된 배열에서 두 개의 포인터를 이동시키며 조건을 만족하는 쌍을 찾는 기법으로, O(n^2)을 O(n)으로 줄일 수 있습니다. 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)는 고정 또는 가변 크기의 윈도우를 배열 위에서 이동시키며 부분 배열의 합, 최대/최소 등을 효율적으로 구하는 기법입니다.

3.7 구현/시뮬레이션

구현 문제는 특별한 알고리즘 지식보다 문제에 기술된 조건을 정확하게 코드로 옮기는 능력을 평가합니다. 삼성 역량테스트에서 가장 많이 출제되는 유형이며, 격자 회전, 뱀 게임, 로봇 청소기 시뮬레이션 등이 대표적입니다. 실수를 줄이기 위해 입력 파싱, 경계 조건 처리, 방향 전환 로직을 꼼꼼히 구현하는 연습이 필요합니다.

3.8 문자열 처리

카카오 코딩 테스트에서 특히 자주 출제되며, 파싱, 정규표현식, 문자열 비교, 압축/복원 등이 핵심입니다. Python의 문자열 슬라이싱, re 모듈, str 내장 메서드를 능숙하게 활용해야 합니다. KMP, 라빈-카프 등의 고급 문자열 알고리즘은 출제 빈도가 낮지만, 알아두면 도움이 됩니다.

3.9 최단 경로 (다익스트라, 플로이드)

다익스트라(Dijkstra) 알고리즘은 하나의 출발점에서 모든 정점까지의 최단 경로를 구하는 알고리즘으로, 음이 아닌 가중치 그래프에서 사용됩니다. 플로이드-워셜(Floyd-Warshall)은 모든 정점 쌍 간의 최단 경로를 구하며, O(V^3)의 시간복잡도를 가집니다.

# 다익스트라 - 최단 경로
import heapq

def dijkstra(graph, start, n):
    dist = [float('inf')] * n
    dist[start] = 0
    pq = [(0, start)]  # (거리, 노드)

    while pq:
        d, u = heapq.heappop(pq)
        if d > dist[u]:
            continue
        for v, w in graph[u]:
            if dist[u] + w < dist[v]:
                dist[v] = dist[u] + w
                heapq.heappush(pq, (dist[v], v))
    return dist

3.10 유니온 파인드/MST

유니온 파인드(Union-Find, Disjoint Set)는 서로소 집합을 효율적으로 관리하는 자료구조로, 집합의 합치기(Union)와 같은 집합인지 확인(Find) 연산을 거의 O(1)에 수행합니다. MST(최소 신장 트리)의 크루스칼(Kruskal) 알고리즘에서 핵심적으로 사용되며, 네트워크 연결, 도시 연결 비용 최소화 등의 문제에 출제됩니다.

# 유니온 파인드 (경로 압축 + 랭크 최적화)
class UnionFind:
    def __init__(self, n):
        self.parent = list(range(n))
        self.rank = [0] * n

    def find(self, x):
        if self.parent[x] != x:
            self.parent[x] = self.find(self.parent[x])  # 경로 압축
        return self.parent[x]

    def union(self, x, y):
        px, py = self.find(x), self.find(y)
        if px == py:
            return False
        if self.rank[px] < self.rank[py]:
            px, py = py, px
        self.parent[py] = px
        if self.rank[px] == self.rank[py]:
            self.rank[px] += 1
        return True

# 크루스칼 알고리즘 - 최소 신장 트리
def kruskal(n, edges):
    edges.sort(key=lambda x: x[2])  # 가중치 기준 정렬
    uf = UnionFind(n)
    mst_cost = 0
    mst_edges = 0
    for u, v, w in edges:
        if uf.union(u, v):
            mst_cost += w
            mst_edges += 1
            if mst_edges == n - 1:
                break
    return mst_cost

4. 언어 선택 가이드

코딩 테스트에서 어떤 언어를 선택하느냐는 합격 여부에 직접적인 영향을 미칩니다. 각 언어의 특성을 이해하고, 자신의 상황에 맞는 최적의 선택을 해야 합니다.

비교 항목 Python Java C++
코드 길이 짧음 (1x) 김 (2~3x) 중간 (1.5~2x)
실행 속도 느림 빠름 매우 빠름
학습 난이도 낮음 중간 높음
내장 라이브러리 매우 풍부 풍부 풍부 (STL)
큰 수 처리 자동 지원 BigInteger 필요 직접 구현 필요
시간 제한 보정 3~5배 여유 2배 여유 기준
디버깅 편의성 매우 좋음 좋음 보통

각 기업이 허용하는 언어 목록도 반드시 확인해야 합니다. 삼성 SW 역량테스트는 C/C++, Java만 허용하며 Python을 허용하지 않습니다. 반면 카카오, 네이버, 라인 등은 Python을 포함한 다양한 언어를 허용합니다. 삼성을 지원한다면 반드시 C++ 또는 Java로 준비해야 합니다.

2026년 추천 언어 가이드

Python 추천 대상: 비전공자, 코딩 테스트 입문자, 카카오/네이버/스타트업 지원자. 코드가 짧고 직관적이며, collections, itertools, heapq 등 강력한 내장 라이브러리가 있어 구현 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

C++ 추천 대상: 삼성 지원자, 알고리즘 대회 준비자, 실행 속도가 중요한 경우. STL(vector, map, set, priority_queue 등)을 활용하면 효율적으로 코드를 작성할 수 있으며, 시간 초과 위험이 가장 적습니다.

Java 추천 대상: 삼성 지원자(C++ 미숙 시), Spring 기반 백엔드 포지션 지원자. 타입 안정성이 높아 런타임 에러가 적고, 기업 실무에서 많이 사용되어 면접 시 추가 이점이 있습니다.

최적 전략: Python을 주 언어로 익히되, 삼성 지원 시 C++ 또는 Java를 병행하세요. 두 언어 모두 능숙하면 가장 유리합니다.

5. 학습 플랫폼 및 로드맵

5.1 추천 플랫폼

플랫폼 언어 문제 수 특징 추천 대상
프로그래머스 한국어 2,000+ 카카오 기출, 난이도별 분류, 실전 환경과 동일 국내 취업 준비자
백준 (BOJ) 한국어 27,000+ 방대한 문제 수, 단계별 문제집, solved.ac 연동 체계적 학습자
LeetCode 영어 3,000+ 글로벌 표준, FAANG 기출, 토론 활발 외국계 기업 지원자
코드포스 영어 8,000+ 정기 대회, 레이팅 시스템, 고난도 문제 알고리즘 대회 준비자
SWEA (삼성) 한국어 3,000+ 삼성 기출 유형, 모의 역량테스트 제공 삼성 지원자

5.2 4주/8주/12주 학습 로드맵

자신의 현재 수준과 목표 시점에 따라 적절한 로드맵을 선택하세요.

4주 집중 코스 (일 3~4시간, 하루 2~3문제)

  • 1주차: 자료구조 기초 (배열, 문자열, 스택, 큐, 해시맵) - 20문제
  • 2주차: 핵심 알고리즘 (정렬, 이진 탐색, 완전 탐색, BFS/DFS) - 20문제
  • 3주차: 중급 알고리즘 (DP, 그리디, 투 포인터) - 15문제
  • 4주차: 실전 모의고사 및 기출 풀이 - 15문제

8주 표준 코스 (일 2~3시간, 하루 1~2문제)

  • 1~2주차: 프로그래밍 언어 문법 + 기초 자료구조 - 25문제
  • 3~4주차: 기본 알고리즘 (정렬, 탐색, 완전 탐색) - 25문제
  • 5~6주차: 그래프(BFS/DFS), DP, 그리디 - 30문제
  • 7주차: 고급 알고리즘 (최단 경로, 유니온 파인드, 문자열) - 15문제
  • 8주차: 기업별 기출 풀이 + 실전 모의고사 - 15문제

12주 기초부터 코스 (일 1~2시간, 하루 1문제)

  • 1~3주차: 프로그래밍 언어 기초 + 기초 문제 풀이 - 20문제
  • 4~6주차: 기본 자료구조 + 기본 알고리즘 - 30문제
  • 7~9주차: 중급 알고리즘 (DP, 그래프, 그리디) - 30문제
  • 10~11주차: 고급 알고리즘 + 복합 문제 - 20문제
  • 12주차: 실전 대비 + 약점 보완 - 10문제

5.3 추천 교재 및 강의

  • 교재: "이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬" (나동빈 저) - 가장 체계적인 국내 코딩 테스트 입문서로, 이론 설명과 기출 문제가 균형 있게 수록되어 있습니다.
  • 교재: "파이썬 알고리즘 인터뷰" (박상길 저) - LeetCode 기반의 문제를 Python으로 풀이하며, 코드 최적화 기법을 상세히 다룹니다.
  • 교재: "알고리즘 문제 해결 전략" (구종만 저) - C++ 기반의 고급 알고리즘 서적으로, 대회 수준의 문제까지 다루는 깊이 있는 교재입니다.
  • 온라인 강의: 백준의 "단계별로 풀어보기"를 따라가며 solved.ac의 난이도 시스템을 활용하면, 자신의 수준에 맞는 문제를 체계적으로 풀 수 있습니다.
  • 유튜브: "안경잡이개발자 나동빈" 채널은 알고리즘 개념을 시각적으로 설명하여 이해하기 쉽고, "코드없는 프로그래밍" 채널은 실전 문제 풀이 과정을 상세히 보여줍니다.

6. 실전 팁 & 시험 당일 전략

아무리 실력이 좋아도 시험 당일의 전략과 심리 상태가 결과를 좌우할 수 있습니다. 다음의 실전 팁을 반드시 숙지하세요.

시간 배분 전략

  • 전체 문제를 먼저 빠르게 훑어보고, 난이도와 예상 소요 시간을 파악합니다 (5분).
  • 쉬운 문제부터 풀어 확실한 점수를 확보합니다. 카카오 7문제 기준, 앞 3~4문제를 2시간 이내에 완료하는 것이 목표입니다.
  • 한 문제에 30분 이상 막히면 일단 넘기고 다른 문제를 풀어보세요. 다른 문제를 풀다 보면 아이디어가 떠오를 수 있습니다.
  • 마지막 20분은 반드시 제출한 코드의 엣지 케이스를 검토하는 데 사용합니다.

디버깅 팁

  • print() 디버깅을 적극 활용하세요. 핵심 변수의 값을 출력하여 논리 흐름을 추적합니다.
  • 작은 테스트 케이스를 직접 만들어 손으로 시뮬레이션한 후 코드 결과와 비교합니다.
  • Off-by-one 에러(범위를 하나 벗어나는 실수)가 가장 흔한 버그입니다. 반복문의 시작점, 끝점, 인덱스를 반드시 재확인하세요.

엣지 케이스 체크리스트

  • 입력이 비어 있는 경우 (빈 배열, 빈 문자열)
  • 입력이 최솟값 또는 최댓값인 경우
  • 모든 원소가 동일한 경우
  • 정렬되어 있는 경우와 역순 정렬된 경우
  • 음수, 0, 매우 큰 수가 포함된 경우
흔한 실수 TOP 5

1. 시간복잡도 미계산: 코드를 작성하기 전에 반드시 시간복잡도를 계산하세요. n이 100,000일 때 O(n^2)은 10^10 연산으로 시간 초과가 납니다. O(n log n) 이하의 알고리즘이 필요한지 먼저 판단하세요.

2. 입출력 형식 실수: 출력 형식이 "각 줄에 하나씩"인지 "공백으로 구분"인지 정확히 확인하세요. 마지막에 불필요한 공백이나 줄바꿈이 있으면 오답 처리되는 경우가 있습니다.

3. 재귀 깊이 초과 (Python): Python의 기본 재귀 제한은 1,000입니다. DFS를 재귀로 구현할 때 sys.setrecursionlimit()으로 제한을 늘리거나, 스택 기반 반복문으로 변환하세요.

4. 전역 변수 초기화 누락: 여러 테스트 케이스를 처리할 때, 이전 테스트 케이스의 전역 변수가 초기화되지 않아 오답이 발생하는 경우가 매우 흔합니다.

5. 정수 오버플로우 (Java/C++): int 범위(-2^31 ~ 2^31-1)를 초과하는 계산에서는 반드시 long 또는 long long을 사용하세요. Python은 자동으로 큰 수를 처리하므로 이 문제가 없습니다.

긴장 관리법

  • 시험 전날 밤늦게까지 문제를 풀지 마세요. 충분한 수면이 당일 집중력에 결정적입니다.
  • 시험 시작 전 심호흡을 3~5회 하여 긴장을 완화하세요.
  • 어려운 문제에 막혔을 때 당황하지 말고, "이 문제를 못 풀어도 다른 문제로 점수를 만회할 수 있다"는 마음가짐을 가지세요.
  • 평소에 실전과 동일한 환경(시간 제한, 온라인 채점)에서 모의고사를 반복하여 시험 환경에 익숙해지세요.

결론: 코딩 테스트는 훈련이다

코딩 테스트는 타고난 재능이 아니라 체계적인 훈련의 결과입니다. 올바른 자료구조를 선택하고, 핵심 알고리즘 패턴을 익히며, 꾸준히 문제를 풀어나가면 누구나 합격 수준에 도달할 수 있습니다. 중요한 것은 하루에 10문제를 풀고 이틀 쉬는 것이 아니라, 매일 1~2문제씩 꾸준히 풀며 틀린 문제를 복습하는 지속적인 노력입니다.

이 가이드에서 다룬 핵심을 정리하면 다음과 같습니다. 첫째, 지원 기업의 코딩 테스트 유형을 먼저 파악하고 그에 맞는 전략을 수립하세요. 둘째, 자료구조와 알고리즘의 기초를 탄탄히 다진 후 패턴별 문제 풀이로 확장하세요. 셋째, 언어 선택은 지원 기업의 허용 언어와 자신의 숙련도를 기준으로 결정하세요. 넷째, 학습 플랫폼을 활용한 체계적인 로드맵을 따르되, 실전 환경에서의 모의고사를 반드시 병행하세요.

오늘부터 시작하는 3단계

Step 1: 환경 설정 (오늘) - 프로그래머스와 백준에 가입하고, 주 사용 언어의 개발 환경을 세팅하세요. 프로그래머스의 "코딩테스트 고득점 Kit"에서 첫 문제를 풀어보세요.

Step 2: 기초 다지기 (1~2주) - 배열, 문자열, 해시맵, 스택/큐 관련 문제를 매일 1~2문제씩 풀어보세요. 백준의 "단계별로 풀어보기"에서 브론즈~실버 문제부터 시작하면 됩니다.

Step 3: 패턴 학습 (3주~) - BFS/DFS, DP, 그리디 등 핵심 알고리즘 패턴을 하나씩 익히며, 각 패턴별로 최소 5~10문제를 풀어보세요. 틀린 문제는 반드시 풀이를 분석하고, 1주일 후 다시 풀어 완전히 자신의 것으로 만드세요.

코딩 테스트 준비는 분명 쉽지 않은 과정이지만, 이 과정에서 얻는 알고리즘적 사고력과 문제 해결 능력은 합격 이후 실무에서도 평생 활용할 수 있는 귀중한 자산이 됩니다. 시작이 반이라는 말처럼, 오늘 첫 문제를 풀어보는 것에서 모든 것이 시작됩니다. 꾸준함이 실력이 되고, 실력이 결과가 되는 그 여정을 지금 시작하시기 바랍니다.