引言：为什么编程考试不可避免

截至2026年，编程考试已成为IT行业求职的必经之路。不仅三星电子、Kakao、NAVER、LINE等韩国主要IT企业，就连Coupang、外卖民族（Woowa Brothers）、Toss等独角兽初创公司也在招聘流程中必须进行编程考试。根据韩国经济研究院2025年的调查，韩国国内约92%的IT企业在校招时实施编程考试，社招中也有约65%在技术面试的同时进行编程考试。

编程考试重要性日益提升的背后有着明确的原因。仅仅了解编程语言的语法，与具备能够高效解决问题的算法思维能力，是完全不同层面的能力。企业通过编程考试综合评估应聘者的逻辑思维能力、问题分解能力、优化意识，以及在有限时间内编写可运行代码的实务能力。

非计算机专业的人同样可以挑战。根据2025年Programmers的统计数据，约30%的编程考试通过者来自非计算机专业，只要有系统的学习计划和持续的练习，专业背景并非决定性因素。本文将全面涵盖2026年编程考试的系统备考方法，包括算法、数据结构、语言选择、学习平台和实战策略。

1. 编程考试类型与出题趋势

1.1 各企业编程考试类型

每家企业都有其独特的编程考试风格，了解这些是高效备考的第一步。

企业 考试形式 题目数/时间 出题特点 难度
三星 SW 能力测试 线下（公司电脑） 2题 / 3小时 实现、模拟、BFS/DFS为主 中上
Kakao 盲招 线上（Programmers） 7题 / 5小时 字符串、实现、DP、图均衡出题 中～最高
NAVER/LINE 线上 4～6题 / 2～3小时 注重算法效率，必须优化 中上
Coupang 线上（HackerRank） 3～4题 / 90分钟 数据结构、图、字符串 中
初创公司（一般） 作业型 / 现场编码 多样 实务代码编写、API实现、代码审查 多样

三星 SW 能力测试将实现能力推向极限。需要在3小时内解决2道题，关键不在于题目本身的算法难度，而在于准确地将复杂条件用代码实现的能力。基于网格的模拟、BFS/DFS搜索、位掩码等是常见题型。

Kakao 盲招从各个算法领域均衡出题，前面的题目相对简单，但后面的题目难度相当高。2025年Kakao盲招中出现了字符串解析、树形DP、网络流应用等题目，引起了广泛关注。

初创公司倾向于采用实际项目实现的作业型测试或与面试官一起编写代码的现场编码，而非单纯的算法题。REST API实现、数据库设计、简单Web应用开发等是典型题目。

1.2 2026年出题趋势

2026年的编程考试中观察到了以下几个新趋势。

  • AI相关题目增加：机器学习管道的数据预处理、简单推荐算法的实现、AI模型推理结果的后处理等题目正在出现。虽然不需要直接训练模型，但评估的是作为AI时代开发者理解和实现相关逻辑的能力。
  • 实务代码审查型题目：查找并修复现有代码中的bug，或优化低效代码的题型正在增加。这反映了企业评估实际工作中所需技能的意图。
  • 系统设计题目兴起：特别是在社招中，涉及处理大规模流量的系统设计、缓存策略、数据库分片等系统设计相关的编程题目正在出现。
  • 复合型题目：相比单一算法即可解决的题目，需要结合图搜索+DP、二分搜索+贪心等多种算法的复合型题目比重正在增加。

2. 掌握必备数据结构

2.1 线性数据结构

线性数据结构是编程考试的基础中的基础。必须准确理解每种数据结构的特性和时间复杂度。

数据结构 访问 搜索 插入 删除 主要用途
数组（Array） O(1) O(n) O(n) O(n) 基于索引的访问、排序
链表 O(n) O(n) O(1) O(1) 频繁的插入/删除
栈（Stack） O(n) O(n) O(1) O(1) 括号匹配、DFS、后缀表达式
队列（Queue） O(n) O(n) O(1) O(1) BFS、任务调度
双端队列（Deque） O(n) O(n) O(1) O(1) 滑动窗口、双向处理

栈是LIFO（后进先出）结构，在括号有效性验证、DFS实现、直方图最大矩形等问题中被核心使用。队列是FIFO（先进先出）结构，是BFS搜索的基本工具，用于打印机队列、缓存管理等问题。双端队列支持从两端插入和删除，在滑动窗口最小值/最大值问题中非常实用。

下面来看Python中栈和队列的基本实现模式。

# Stack implementation (using list)
stack = []
stack.append(1)    # push
stack.append(2)
stack.append(3)
top = stack.pop()  # pop: 3

# Queue implementation (using collections.deque - faster than list)
from collections import deque
queue = deque()
queue.append(1)       # enqueue
queue.append(2)
queue.append(3)
front = queue.popleft()  # dequeue: 1

# Deque usage - Sliding window maximum
def max_sliding_window(nums, k):
    dq = deque()  # stores indices
    result = []
    for i in range(len(nums)):
        # Remove indices outside the window range
        while dq and dq[0] < i - k + 1:
            dq.popleft()
        # Remove indices of values smaller than current
        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 非线性数据结构

非线性数据结构在中级及以上的编程考试中是核心考点。

树（Tree）是表示层次数据的数据结构，其中二叉树（Binary Tree）、二叉搜索树（BST）、堆（Heap）最为重要。二叉搜索树的查找/插入/删除平均时间复杂度均为O(log n)，堆用于实现优先队列，在Dijkstra最短路径、任务调度等问题中必不可少。

图（Graph）是编程考试中出现频率最高的数据结构之一。必须清楚理解邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）两种表示方式的区别。在顶点数多而边数少的稀疏图中，邻接表更高效；在顶点数少而边数多的稠密图中，邻接矩阵更高效。

哈希表/字典能以O(1)的时间复杂度存储和检索键值对，因此在频率统计、重复检测、两数之和（Two Sum）等众多问题中被广泛使用。需要熟练使用Python的dict、collections.Counter和collections.defaultdict。

# HashMap usage - Two Sum problem
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 []

# Heap usage - Finding the Kth largest element
import heapq

def find_kth_largest(nums, k):
    # Maintain a min-heap of size k
    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]

# Graph representation - Adjacency list
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)  # undirected graph

2.3 各数据结构使用频率（编程考试出题率）

通过分析2025年主要企业编程考试的历年真题，各数据结构的出题频率如下。

数据结构 出题频率 代表企业 学习优先级
数组/列表 非常高（95%） 所有企业 必学
哈希表/字典 非常高（85%） Kakao、NAVER 必学
栈/队列 高（75%） 三星、Kakao 必学
图 高（70%） 三星、NAVER 必学
树 中等（55%） Kakao、LINE 高
堆/优先队列 中等（50%） NAVER、Coupang 高
字典树（Trie） 低（15%） Kakao 选学

3. 十大核心算法模式

掌握编程考试中反复出现的算法模式后，即使面对从未见过的题目，也能快速将其映射到已知模式并高效求解。

3.1 排序与搜索

排序是所有算法的基础，编程考试中利用排序解题的问题比排序本身更常见。Python的sorted()和.sort()使用TimSort（O(n log n)），因此大多数情况下不需要自己实现排序算法，但理解排序算法的原理仍然很重要。

二分搜索（Binary Search）是在有序数组中以O(log n)查找元素的算法，不仅用于简单搜索，还广泛应用于"查找满足条件的最小值/最大值"（参数搜索）。

# Binary Search - Parametric Search pattern
# Example: Cutting trees - finding the maximum cutter height
def parametric_search(trees, target):
    lo, hi = 0, max(trees)
    result = 0
    while lo <= hi:
        mid = (lo + hi) // 2
        # Total wood obtained when cutting at height mid
        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 暴力搜索与回溯

暴力搜索（Brute Force）是遍历所有可能情况的方法，在输入规模较小时是最可靠的方法。回溯（Backtracking）是在穷举搜索中通过提前剪枝（pruning）排除无望的情况来提高效率的技术。排列、组合、子集生成、N皇后问题等是典型代表。

# Backtracking - Generating combinations
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()  # backtrack
    backtrack(1, [])
    return result

3.3 BFS/DFS（图搜索）

图搜索是编程考试中出现频率最高的算法类型。BFS（广度优先搜索）用于求最短距离，DFS（深度优先搜索）用于路径搜索、连通分量查找、环检测等。

# BFS - Shortest path in a maze
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)])  # (row, col, distance)
    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  # unreachable

# DFS - Counting connected components
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 动态规划（DP）

动态规划被公认为编程考试中最难的题型，但一旦掌握了模式，解题就会轻松许多。核心是识别最优子结构（Optimal Substructure）和重叠子问题（Overlapping Subproblems）。有自顶向下（记忆化）和自底向上（制表法）两种方法。

# DP - Longest Increasing Subsequence (LIS)
# Top-down (Memoization)
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))

# Bottom-up (Tabulation)
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) optimization - Using binary search
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 贪心算法

贪心（Greedy）算法通过在每一步做出局部最优选择来达到全局最优解。贪心算法要保证正确性，必须满足贪心选择性质和最优子结构。活动选择问题、零钱兑换、区间调度等是典型代表。

3.6 双指针/滑动窗口

双指针（Two Pointer）是在有序数组中移动两个指针来查找满足条件的配对的技术，可以将O(n^2)降低到O(n)。滑动窗口（Sliding Window）是在数组上移动固定或可变大小的窗口，高效计算子数组的和、最大/最小值等的技术。

3.7 实现/模拟

实现题考查的不是特殊的算法知识，而是将题目描述的条件准确转化为代码的能力。这是三星能力测试中出题最多的类型，网格旋转、贪吃蛇游戏、扫地机器人模拟等是典型代表。为减少失误，需要练习仔细处理输入解析、边界条件和方向转换逻辑。

3.8 字符串处理

在Kakao编程考试中尤为常见，解析、正则表达式、字符串比较、压缩/解压等是核心内容。需要熟练使用Python的字符串切片、re模块和str内置方法。KMP、Rabin-Karp等高级字符串算法出题频率较低，但了解它们会有所帮助。

3.9 最短路径（Dijkstra、Floyd）

Dijkstra算法用于求单源到所有顶点的最短路径，适用于非负权重图。Floyd-Warshall算法求所有顶点对之间的最短路径，时间复杂度为O(V^3)。

# Dijkstra - Shortest path
import heapq

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

    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 并查集 / MST

并查集（Union-Find，不相交集合）是高效管理互不相交集合的数据结构，合并（Union）和查询（Find）操作几乎为O(1)。它是最小生成树（MST）的Kruskal算法的核心组件，出现在网络连接、城市连接成本最小化等问题中。

# Union-Find (Path compression + Rank optimization)
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])  # path compression
        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

# Kruskal's Algorithm - Minimum Spanning Tree
def kruskal(n, edges):
    edges.sort(key=lambda x: x[2])  # sort by weight
    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. 语言选择指南

编程考试中选择哪种语言会直接影响能否通过。应了解每种语言的特性，做出最适合自己情况的选择。

比较项目 Python Java C++
代码量 少（1x） 多（2～3x） 中等（1.5～2x）
执行速度 慢 快 非常快
学习难度 低 中等 高
内置库 非常丰富 丰富 丰富（STL）
大数处理 自动支持 需要BigInteger 需自行实现
时间限制补偿 3～5倍余量 2倍余量 基准
调试便利性 非常好 好 一般

还必须确认各企业允许使用的语言列表。三星 SW 能力测试仅允许C/C++和Java，不允许使用Python。而Kakao、NAVER、LINE等则允许包括Python在内的多种语言。如果申请三星，必须用C++或Java准备。

2026年推荐语言指南

推荐使用Python的人群：非计算机专业者、编程考试初学者、申请Kakao/NAVER/初创公司者。代码简短直观，collections、itertools、heapq等强大的内置库可以大幅缩短实现时间。

推荐使用C++的人群：申请三星者、算法竞赛准备者、执行速度重要的情况。利用STL（vector、map、set、priority_queue等）可以高效编写代码，超时风险最低。

推荐使用Java的人群：申请三星者（不熟悉C++时）、申请Spring后端职位者。类型安全性高，运行时错误少，且企业实务中广泛使用，面试时有额外优势。

最优策略：以Python作为主要语言学习，如果申请三星则同时准备C++或Java。两种语言都精通的话最为有利。

5. 学习平台与路线图

5.1 推荐平台

平台 语言 题目数 特点 推荐对象
Programmers 韩语 2,000+ Kakao历年真题、按难度分类、与实际考试环境相同 韩国国内求职者
Baekjoon (BOJ) 韩语 27,000+ 海量题库、分阶段题集、solved.ac联动 系统学习者
LeetCode 英语 3,000+ 全球标准、FAANG历年真题、讨论活跃 外企求职者
Codeforces 英语 8,000+ 定期比赛、评分系统、高难度题目 算法竞赛准备者
SWEA（三星） 韩语 3,000+ 三星真题题型、模拟能力测试 三星求职者

5.2 4周/8周/12周学习路线图

根据自己当前的水平和目标时间选择合适的路线图。

4周集中课程（每天3～4小时，每天2～3题）

  • 第1周：数据结构基础（数组、字符串、栈、队列、哈希表）- 20题
  • 第2周：核心算法（排序、二分搜索、暴力搜索、BFS/DFS）- 20题
  • 第3周：中级算法（DP、贪心、双指针）- 15题
  • 第4周：模拟考试及历年真题练习 - 15题

8周标准课程（每天2～3小时，每天1～2题）

  • 第1～2周：编程语言语法 + 基础数据结构 - 25题
  • 第3～4周：基本算法（排序、搜索、暴力搜索）- 25题
  • 第5～6周：图（BFS/DFS）、DP、贪心 - 30题
  • 第7周：高级算法（最短路径、并查集、字符串）- 15题
  • 第8周：各企业历年真题 + 模拟考试 - 15题

12周从基础开始课程（每天1～2小时，每天1题）

  • 第1～3周：编程语言基础 + 基础题目练习 - 20题
  • 第4～6周：基本数据结构 + 基本算法 - 30题
  • 第7～9周：中级算法（DP、图、贪心）- 30题
  • 第10～11周：高级算法 + 复合题目 - 20题
  • 第12周：实战备考 + 弱点补强 - 10题

5.3 推荐书籍与课程

  • 书籍：《这就是就业的编程考试 with Python》（罗东彬 著）- 韩国最系统的编程考试入门书，理论讲解和历年真题均衡收录。
  • 书籍：《Python算法面试》（朴相吉 著）- 基于LeetCode题目用Python进行讲解，详细介绍代码优化技巧。
  • 书籍：《算法问题解决策略》（具钟万 著）- 基于C++的高级算法书籍，涵盖竞赛级别的深度教材。
  • 在线课程：跟随Baekjoon的"分阶段解题"并利用solved.ac的难度系统，可以系统地练习适合自己水平的题目。
  • YouTube："戴眼镜的开发者罗东彬"频道以可视化方式讲解算法概念，易于理解；"无代码编程"频道详细展示实战解题过程。

6. 实战技巧与考试当天策略

无论实力多强，考试当天的策略和心理状态都可能左右结果。请务必掌握以下实战技巧。

时间分配策略

  • 先快速浏览所有题目，评估难度和预计用时（5分钟）。
  • 从简单题开始解，先确保拿到稳妥的分数。以Kakao 7题为例，目标是在2小时内完成前3～4题。
  • 如果一道题卡了超过30分钟，先跳过做其他题。解其他题时可能会想到思路。
  • 最后20分钟务必用来检查已提交代码的边界情况。

调试技巧

  • 积极使用print()调试。输出关键变量的值来追踪逻辑流程。
  • 自己构造小测试用例，手动模拟后与代码结果对比。
  • Off-by-one错误（范围偏差一位的错误）是最常见的bug。务必重新确认循环的起点、终点和索引。

边界情况检查清单

  • 输入为空的情况（空数组、空字符串）
  • 输入为最小值或最大值的情况
  • 所有元素相同的情况
  • 已排序和逆序排序的情况
  • 包含负数、0、极大数的情况
常见错误 TOP 5

1. 未计算时间复杂度：编写代码前务必计算时间复杂度。当n为100,000时，O(n^2)意味着10^10次运算，会导致超时。先判断是否需要O(n log n)或更优的算法。

2. 输入输出格式错误：仔细确认输出格式是"每行一个"还是"空格分隔"。末尾多余的空格或换行可能导致判定为错误答案。

3. 递归深度超限（Python）：Python的默认递归限制为1,000。用递归实现DFS时，需要用sys.setrecursionlimit()增加限制，或转换为基于栈的迭代方式。

4. 全局变量未初始化：处理多个测试用例时，上一个测试用例的全局变量未初始化导致错误答案的情况非常常见。

5. 整数溢出（Java/C++）：超出int范围（-2^31到2^31-1）的计算，务必使用long或long long。Python会自动处理大数，因此不存在此问题。

紧张管理方法

  • 考试前一晚不要熬夜刷题。充足的睡眠对第二天的专注力至关重要。
  • 考试开始前做3～5次深呼吸来缓解紧张。
  • 遇到难题卡住时不要慌张，保持"即使这道题做不出来，其他题也能追回分数"的心态。
  • 平时在与实际考试相同的环境下（时间限制、在线评判）反复进行模拟考试，熟悉考试环境。

结论：编程考试靠的是训练

编程考试不是天赋决定的，而是系统训练的结果。选择正确的数据结构，掌握核心算法模式，持续不断地刷题，任何人都能达到通过的水平。重要的不是一天做10道题然后休息两天，而是每天坚持做1～2道题并复习做错的题目，这种持续性的努力才是关键。

总结本指南的核心要点如下。第一，先了解目标企业的编程考试类型，制定相应策略。第二，打好数据结构和算法的基础后，再扩展到按模式刷题。第三，语言选择以目标企业允许的语言和自身的熟练程度为标准。第四，按照利用学习平台制定的系统路线图学习，同时务必在实际考试环境下进行模拟考试。

从今天开始的3个步骤

Step 1：环境搭建（今天） - 注册Programmers和Baekjoon账号，搭建主要语言的开发环境。在Programmers的"编程考试高分Kit"中尝试解第一道题。

Step 2：打好基础（第1～2周） - 每天做1～2道关于数组、字符串、哈希表、栈/队列的题目。从Baekjoon的"分阶段解题"的青铜～白银级题目开始。

Step 3：模式学习（第3周起） - 逐一学习BFS/DFS、DP、贪心等核心算法模式，每个模式至少做5～10道题。做错的题务必分析解法，1周后重新做一遍，彻底掌握。

准备编程考试确实不是一条轻松的路，但在这个过程中获得的算法思维能力和问题解决能力，将成为通过考试后在实际工作中终身受用的宝贵财富。正如"千里之行，始于足下"，一切从今天解第一道题开始。坚持就会变成实力，实力就会变成结果。现在就开始这段旅程吧。