코딩 테스트는 프로그래밍 능력을 평가하기 위해 주어진 문제를 해결하는 과정이다. 일반적으로 알고리즘, 자료구조, 수학적 사고, 문제 해결 능력을 측정하며 주어진 시간 내에 코드로 문제를 해결해야 한다. 온라인 플랫폼을 통해 진행되거나 대면 시험 형태로 이루어질 수 있으며 기업에서는 이를 통해 지원자의 기술적 역량과 논리적 사고를 평가한다. 코딩 테스트 문제는 배열, 문자열, 그래프 탐색, 정렬, 동적 프로그래밍, 또는 기타 컴퓨터 과학 개념을 활용한 문제로 구성되며, 효율성과 정확성이 중요하다.
코딩 테스트에 주로 이용되는 언어는 C++과 Python이다. C++과 파이썬은 각각의 장단점이 뚜렷하다. C++은 빠른 실행 속도와 세밀한 메모리 관리, STL(Standard Template Library)을 활용한 강력한 자료구조 및 알고리즘 지원으로 시간 복잡도가 중요한 문제에 유리하다. 특히 벡터, 맵, 우선순위 큐 등의 STL은 효율적인 구현을 돕는다. 그러나 C++은 상대적으로 복잡한 문법과 엄격한 타입 체계를 가져 초보자에게는 진입 장벽이 높고, 코드 작성 및 디버깅 시간이 길어질 수 있다. 반면, 파이썬은 간결하고 읽기 쉬운 문법과 방대한 내장 라이브러리로 빠른 프로토타이핑과 직관적인 코딩이 가능하다. 리스트와 딕셔너리 같은 기본 자료구조가 강력하며, 특히 문자열 처리와 수학 계산 문제에 적합하다. 하지만 파이썬은 인터프리터 언어로 실행 속도가 느려 시간 제한이 빡빡한 문제에서는 불리할 수 있다. 따라서 C++은 최적화가 중요한 고난도 문제에, 파이썬은 개발 속도와 가독성이 요구되는 문제에 적합한 선택지로 활용된다.
1. 코딩 테스트 팁
코딩 테스트에서 성공적인 문제 해결을 위해서는 단순히 코드를 작성하는 것뿐만 아니라, 문제 이해, 계획, 구현, 테스트 전반에 걸친 체계적인 접근이 중요하다. 아래는 제시된 팁을 더욱 자세히 설명한 내용이다.
1) 테스트 케이스에 집중
테스트 케이스는 코드가 모든 상황에서 올바르게 작동하는지 검증하는 데 매우 중요하다. 특히, 아래와 같은 다양한 케이스를 고려해야 한다.
a. 기본 테스트 케이스
문제에서 제공된 기본 입력과 출력에 대한 검증을 먼저 수행한다. 기본 케이스가 성공해야 더 복잡한 케이스로 넘어갈 수 있다.
b. 엣지 케이스
입력의 경계 조건을 테스트하라. 예를 들어:
- 배열의 크기가 0일 때.
- 최대 크기 또는 최소 크기일 때.
- 값이 최대/최소일 때 (INT_MAX, INT_MIN).
- 중복 요소, 동일 값 등이 입력될 때.
c. 예외 케이스
잘못된 입력, 의도하지 않은 상황에서도 코드가 제대로 작동하거나 적절히 실패해야 한다.
- 예: 분모가 0인 상황, 배열 인덱스가 범위를 벗어날 때 등.
d. 성능 테스트 케이스
입력 크기가 매우 클 때 시간과 메모리 효율성을 검증한다.
- 예: 백만 개의 요소로 구성된 배열.
- 최대한의 연산이 필요한 경우(최악의 경우 시간 복잡도).
// 예를 들어 배열에서 최대값을 찾는 문제
vector<int> testCase1 = {1, 2, 3}; // 기본 테스트 케이스
vector<int> testCase2 = {1000000000}; // 최대 값 테스트
vector<int> testCase3 = {}; // 빈 배열 (엣지 케이스)
vector<int> testCase4 = {INT_MIN, INT_MAX}; // 경계값 테스트
2) 문제를 읽고 계획
문제 이해와 계획은 시간을 절약하고 실수를 줄이는 데 필수적이다. 아래 단계를 거쳐야 한다.
a. 문제의 의도를 정확히 파악하라
문제에서 무엇을 묻고 있는지, 어떤 출력이 요구되는지를 명확히 이해하라. 잘못된 가정을 하면 문제를 잘못 해결할 수 있다.
- 문제의 입력 조건, 출력 형식을 확인하라.
- 문제를 분해하고 논리적으로 해결 방식을 설계하라.
b. 예제 분석
주어진 예제 입력과 출력을 철저히 분석하고, 어떤 로직이 필요한지 확인하라. 특히 예제 간의 차이점을 분석하며 공통 패턴을 찾아라.
c. 알고리즘 계획
다음 사항을 염두에 두고 알고리즘을 설계하라.
- 주어진 입력 조건에 맞는 데이터 구조를 결정.
- 시간 복잡도와 공간 복잡도를 고려.
- 예외 처리 방안을 포함.
3) 시간 복잡도 분석
알고리즘이 문제를 해결하는 데 걸리는 시간을 분석하는 것은 코딩 테스트에서 필수적이다. 테스트 입력의 크기와 알고리즘의 시간 복잡도가 적절히 맞아야 한다.
a. 입력 크기 확인
문제에서 제공된 입력 크기를 읽고, 적절한 알고리즘을 선택하라.
- 입력 크기가 작다면 단순한 완전 탐색(브루트 포스)도 가능.
- 입력 크기가 매우 크다면 효율적인 알고리즘(예: 이분 탐색, 동적 프로그래밍 등)을 선택해야 한다.
b. 시간 복잡도 계산
알고리즘의 반복문, 재귀 호출 등을 분석하여 실행 시간의 증가 속도를 파악하라.
- O(1): 상수 시간 (예: 배열의 특정 인덱스 접근)
- O(log N): 로그 시간 (예: 이분 탐색)
- O(N): 선형 시간 (예: 배열 전체 탐색)
- O(N^2): 이차 시간 (예: 이중 루프)
- O(2^N): 지수 시간 (예: 모든 부분집합 계산)
c. 공간 복잡도 분석
사용하는 데이터 구조의 메모리 사용량을 고려하라.
4) 단위 테스트
단위 테스트를 활용하면 코드의 작은 부분을 독립적으로 검증할 수 있다. 코딩 테스트 중에도 함수 단위로 구현과 테스트를 병행하면 디버깅 시간을 줄일 수 있다.
a. 작은 함수로 분리
- 문제를 해결하는 로직을 작은 함수로 분리하여 각각을 테스트하라.
- 각 함수는 하나의 작업만 수행하도록 설계하라.
b. 테스트 주도 개발
- 함수 단위로 다양한 입력값을 넣고, 예상 결과와 실제 결과를 비교하라.