만약 코딩테스트에 어느정도 익숙하신 분들은 바로 코딩 테스트 점검하기 로 넘어가시는 것이 좋습니다.
코딩 테스트는 응시자의 프로그래밍 능력을 평가하기 위해 주어지는 시험입니다. 주로 소프트웨어 개발을 포함하는 기술 직군에서 요구됩니다. 코딩 테스트는 주어진 문제를 해결하기 위해 알고리즘을 결정하고, 이를 코드로 구현하는 과정을 통해 지원자의 문제 해결 능력, 코드 작성 능력, 알고리즘 이해도 등을 평가합니다.
코딩 테스트는 온라인 플랫폼을 통해 비대면으로 진행되기도 하고, 현장에서 직접 주어지는 경우도 있습니다. 주로 기업의 채용 과정에서 기술 면접의 일부로 활용되며, 지원자의 기본적인 코딩 능력을 확인하는 중요한 단계입니다.
코딩 테스트를 준비할 때, 기초를 다지는 것이 중요합니다. 기본적인 문법, 함수, 변수, 자료형 등을 잘 이해하고 있어야 합니다. 주요 프로그래밍 언어로는 Python, Java, C++, JavaScript 등이 있으며, 이 중 하나를 선택하여 깊이 있게 학습하는 것이 좋습니다.
코딩 테스트의 핵심은 자료 구조와 알고리즘입니다. 문제를 해결하기 위해서는 적절한 자료 구조를 선택하고, 효율적인 알고리즘을 구현할 수 있어야 합니다. 자주 사용되는 자료 구조와 알고리즘을 충분히 이해하고, 이를 활용할 수 있도록 연습해야 합니다.
이론을 이해하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 다양한 문제를 직접 풀어보며 연습하는 것이 중요합니다. 온라인 코딩 플랫폼에서 제공하는 문제를 풀면서 연습하는 것이 효과적입니다.
효과적으로 코딩 테스트를 준비하기 위해서는 좋은 학습 자료와 사이트를 활용하는 것이 중요합니다. 다음은 코딩 테스트 준비에 유용한 추천 학습 자료 및 사이트입니다.
코딩 테스트에서 자주 출제되는 알고리즘과 자료 구조를 이해하고, 이를 활용할 수 있는 능력을 갖추는 것이 중요합니다. 아래는 코딩 테스트 준비를 위해 반드시 학습해야 하는 주요 알고리즘과 자료 구조입니다.
배열은 동일한 타입의 요소들이 연속적으로 저장된 자료 구조입니다. 배열의 주요 특징은 인덱스를 통해 요소에 빠르게 접근할 수 있다는 점입니다. 배열은 고정된 크기를 가지며, 요소를 삽입하거나 삭제할 때는 크기를 재조정해야 합니다.
문자열은 문자들이 연속적으로 저장된 배열로 볼 수 있습니다. 문자열의 주요 연산으로는 길이 측정, 특정 문자 접근, 부분 문자열 추출, 문자열 비교 등이 있습니다. 문자열을 다루기 위해 자주 사용하는 알고리즘으로는 문자열 검색(KMP, Rabin-Karp), 문자열 정렬 등이 있습니다.
연결 리스트는 각 노드가 데이터와 다음 노드에 대한 참조를 가지고 있는 자료 구조입니다. 연결 리스트의 주요 장점은 동적으로 크기를 조정할 수 있으며, 삽입과 삭제가 빠르다는 점입니다.
스택은 후입선출(LIFO) 방식의 자료 구조입니다. 주로 함수 호출의 저장, 역순 문자열 생성, 괄호 검증 등에 사용됩니다. 스택의 주요 연산은 푸시(push), 팝(pop), 피크(peek)입니다.
큐는 선입선출(FIFO) 방식의 자료 구조입니다. 주로 너비 우선 탐색(BFS), 작업 스케줄링 등에 사용됩니다. 큐의 주요 연산은 인큐(enqueue), 디큐(dequeue), 프런트(front)입니다.
트리는 계층적인 자료 구조로, 루트 노드와 자식 노드로 구성됩니다. 이진 트리는 각 노드가 최대 두 개의 자식을 가지는 트리입니다. 트리의 주요 연산으로는 삽입, 삭제, 탐색 등이 있으며, 깊이 우선 탐색(DFS)과 너비 우선 탐색(BFS)이 자주 사용됩니다.
그래프는 노드와 노드를 연결하는 간선으로 구성된 자료 구조입니다. 방향 그래프와 무방향 그래프, 가중 그래프와 비가중 그래프가 있습니다. 그래프의 주요 연산으로는 탐색(DFS, BFS), 최단 경로 찾기(Dijkstra, Bellman-Ford), 최소 신장 트리(Prim, Kruskal) 등이 있습니다.
해시 테이블은 키를 값에 매핑하는 자료 구조로, 빠른 탐색, 삽입, 삭제를 지원합니다. 해시 함수는 키를 해시값으로 변환하여 저장 위치를 결정합니다. 충돌 해결 방법으로는 체이닝(Chaining)과 개방 주소법(Open Addressing)이 있습니다.
정렬 알고리즘은 데이터를 일정한 순서대로 정렬하는 방법입니다. 주요 정렬 알고리즘으로는 다음과 같습니다:
탐색 알고리즘은 데이터 내에서 원하는 값을 찾는 방법입니다. 주요 탐색 알고리즘으로는 다음과 같습니다:
동적 프로그래밍은 복잡한 문제를 작은 부분 문제로 나누어 해결하는 방법입니다. 중복되는 부분 문제를 저장하여 계산을 줄이는 메모이제이션(Memoization)과 상향식 접근법을 사용합니다. 동적 프로그래밍은 최적화 문제를 해결하는 데 유용하며, 대표적인 예제로는 피보나치 수열, 배낭 문제, 최장 공통 부분 수열(LCS) 등이 있습니다.
내가 코딩테스트를 잘 준비했을까? 라는 의문점이 든다면 아래 정리된 내용중 부족하거나 모르는 부분을 보충합니다. 예시는 Python을 기준으로 설명됩니다.
arr = []
arr = [1, 2, 3]
arr = [1, 2, 3]
arr.append(4) # [1, 2, 3, 4]
arr = [1, 2, 3, 4]
arr.remove(2) # [1, 3, 4]
del arr[1] # [1, 4]
arr = [1, 2]
length = len(arr) # 2
arr = [1, 2, 3, 4]
sub_arr = arr[0:2] # [1, 2]
arr = [1, 2, 3]
for element in arr:
print(element)
# 출력:
# 1
# 2
# 3
arr = [1, 2, 3]
# 뒤집는 두 가지 방법
arr.reverse() # [3, 2, 1]
arr = arr[::-1] # [1, 2, 3]
# in-place 정렬
arr = [3, 1, 2]
arr.sort() # [1, 2, 3]
# non in-place 정렬
arr = [3, 1, 2]
sorted_arr = sorted(arr) # [1, 2, 3]
s = "hello"
s = "hello"
sub_str = s[1:4] # "ell"
s = "hello"
length = len(s) # 5
s = "hello"
s2 = "world"
s3 = s + " " + s2 # "hello world"
s = "hello world"
words = s.split() # ['hello', 'world']
strs = ["hi", "hello", "bye"]
"".join(strs) # hihellobye
" ".join(strs) # hi hello bye
"-".join(strs) # hi-hello-bye
s = "hello"
index = s.find("e") # 1
s = "hello"
s1 = s.replace("l", "r") # "herro"
s = "hello"
s_rev = s[::-1] # "olleh"