코딩 테스트의 늪에서 탈출하는 비법: 프로그래머스 파이썬 간단하게 해결하는

코딩 테스트의 늪에서 탈출하는 비법: 프로그래머스 파이썬 간단하게 해결하는 방법

목차

1. 파이썬이 코딩 테스트에 최적화된 이유
2. 프로그래머스 환경 완벽 적응하기
3. 코드 길이를 획기적으로 줄이는 파이썬 핵심 문법
4. 복잡한 로직을 한 줄로 끝내는 내장 함수 활용법
5. 시간 복잡도를 해결하는 효율적인 알고리즘 패턴
6. 실전 문제 적용: 카카오 및 대기업 기출 유형 분석
7. 실수하기 쉬운 파이썬 함정 및 디버깅 팁
8. 고득점을 위한 코드 가독성과 최적화의 균형

파이썬이 코딩 테스트에 최적화된 이유

• 간결한 문법: 타 언어 대비 코드의 길이가 짧아 구현 속도가 매우 빠릅니다.
• 강력한 라이브러리: 별도의 설치 없이 제공되는 표준 라이브러리가 매우 강력합니다.
• 직관적인 자료구조: 리스트, 딕셔너리, 집합 등의 자료구조를 별도의 선언 없이 유연하게 사용 가능합니다.
• 자동 형 변환 및 큰 수 연산: 정수형 범위의 제한이 없어 오버플로우 걱정 없이 계산에 집중할 수 있습니다.

프로그래머스 환경 완벽 적응하기

• 솔루션 함수 구조: 프로그래머스는 클래스 형태가 아닌 solution 함수 내부에 코드를 작성하는 방식입니다.
• 테스트 케이스 추가: 하단의 테스트 케이스 추가 기능을 통해 엣지 케이스를 직접 검증해야 합니다.
• 표준 출력 확인: print() 함수를 사용하여 중간 변수 값을 콘솔에서 즉시 확인할 수 있습니다.
• 효율성 테스트: 정확성뿐만 아니라 시간 제한 내에 통과해야 하는 효율성 테스트가 별도로 존재합니다.

코드 길이를 획기적으로 줄이는 파이썬 핵심 문법

• 리스트 컴프리헨션(List Comprehension)
• 반복문과 조건문을 한 줄로 결합하여 리스트를 생성합니다.
• [i for i in range(10) if i % 2 == 0]와 같이 필터링이 가능합니다.

• 구조 분해 할당(Unpacking)
• a, b = b, a를 통해 임시 변수 없이 값을 교환할 수 있습니다.
• *others, last = [1, 2, 3, 4]와 같이 가변 인자 언패킹이 가능합니다.

• 람다(Lambda) 함수
• 이름 없는 익명 함수를 사용하여 정렬 기준을 정의하거나 일회성 연산을 수행합니다.
• sort(key=lambda x: x[1])와 같이 다차원 리스트 정렬 시 유용합니다.

• 삼항 연산자
• value = True if condition else False 형태로 조건부 대입을 간소화합니다.

복잡한 로직을 한 줄로 끝내는 내장 함수 활용법

• map과 filter
• 반복 가능한 객체의 모든 요소에 특정 함수를 적용하거나 조건을 걸러낼 때 사용합니다.
• list(map(int, ["1", "2", "3"]))와 같이 데이터 형 변환 시 필수적입니다.

• zip 함수
• 여러 개의 리스트를 병렬로 묶어 동시에 순회할 때 사용합니다.
• 2차원 배열의 행과 열을 뒤집는 전치 행렬 생성 시 zip(*matrix)를 활용합니다.

• enumerate
• 인덱스와 요소를 동시에 추출하여 반복문을 돌릴 때 유용합니다.

• collections.Counter
• 요소의 개수를 자동으로 세어 딕셔너리 형태로 반환합니다.
• 해시 문제나 빈도수 계산 문제에서 압도적인 효율을 보여줍니다.

• itertools 모듈
• permutations(순열), combinations(조합)를 사용하여 완전 탐색 문제를 쉽게 해결합니다.
• 중복 순열이나 중복 조합도 라이브러리 함수 호출 한 번으로 구현 가능합니다.

시간 복잡도를 해결하는 효율적인 알고리즘 패턴

• 딕셔너리를 활용한 해시 맵
• 리스트 검색(O(N))보다 빠른 딕셔너리 검색(O(1))을 적극 활용해야 합니다.

• collections.deque를 이용한 큐 구현
• 일반 리스트의 pop(0)은 O(N)의 시간이 걸리지만, deque의 popleft()는 O(1)입니다.
• BFS(너비 우선 탐색) 구현 시 필수적으로 선택해야 하는 자료구조입니다.

• heapq를 이용한 우선순위 큐
• 최소값이나 최대값을 지속적으로 추출해야 하는 경우 사용합니다.
• 정렬을 유지하며 요소를 추가/삭제할 때 효율적입니다.

• bisect를 이용한 이진 탐색
• 정렬된 리스트에서 특정 원소의 위치를 찾거나 삽입 지점을 찾을 때 사용합니다.
• 범위 탐색 문제에서 O(log N)의 성능을 보장합니다.

실전 문제 적용: 카카오 및 대기업 기출 유형 분석

• 문자열 조작 문제
• 파이썬의 split, join, replace, 슬라이싱([:])을 조합하여 정규표현식 없이도 상당수 해결 가능합니다.

• 구현 및 시뮬레이션
• 방향 벡터(dx, dy)를 정의하여 2차원 배열 내 이동을 처리합니다.
• 파이썬의 유연한 리스트 인덱싱을 활용하여 회전이나 대칭을 구현합니다.

• 그리디(Greedy) 알고리즘
• 정렬(sort) 후 가장 최적의 선택을 하는 로직을 짭니다.
• 파이썬의 다중 조건 정렬을 활용하면 복잡한 우선순위도 쉽게 처리됩니다.

• DFS/BFS 탐색
• 재귀 제한(sys.setrecursionlimit)을 설정하여 깊은 탐색 시 발생하는 런타임 에러를 방지합니다.

실수하기 쉬운 파이썬 함정 및 디버깅 팁

• 가변 객체의 복사 문제
• list_b = list_a는 주소값을 복사하므로, 독립적인 복사본이 필요할 땐 list_a[:]나 copy.deepcopy()를 사용해야 합니다.

• 나눗셈 연산자 구분
• /는 실수를 반환하고, //는 정수 몫을 반환합니다. 인덱스 계산 시 주의가 필요합니다.

• 지역 변수와 전역 변수
• 함수 내부에서 외부 변수를 수정할 때는 global 키워드를 명시해야 합니다.

• 리스트 초기화 주의사항
• [[0]*5]*5와 같이 초기화하면 내부 리스트들이 동일한 객체를 참조하게 됩니다.
• [[0 for _ in range(5)] for _ in range(5)] 방식을 권장합니다.

고득점을 위한 코드 가독성과 최적화의 균형

• 변수명 설정: a, b, c 보다는 start, end, target 등 역할이 명확한 이름을 사용합니다.
• 불필요한 연산 제거: 반복문 내부에서 len()을 호출하거나 불필요한 자료형 변환을 반복하지 않도록 주의합니다.
• 가독성 확보: 아무리 짧은 코드가 좋아도 타인이 이해하기 힘든 수준의 복잡한 컴프리헨션은 지양합니다.
• 내장 라이브러리 숙지: 직접 구현하는 것보다 검증된 표준 라이브러리를 사용하는 것이 성능과 정확도 면에서 유리합니다.