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코딩 테스트의 벽을 허무는 프로그래머스 레벨3 간단하게 해결하는 방법 가이드
목차
- 프로그래머스 레벨3의 특징과 난이도 체감
- 문제 해결을 위한 핵심 알고리즘 유형 파악
- 시간 복잡도를 줄이는 효율적인 접근 방식
- 복잡한 문제를 단순화하는 단계별 전략
- 레벨3 통과를 위한 실전 구현 팁
- 자주 실수하는 예외 케이스 및 디버깅 방법
프로그래머스 레벨3의 특징과 난이도 체감
- 레벨2와의 결정적 차이: 레벨2가 문법과 기본적인 자료구조 활용 능력을 본다면, 레벨3는 최적화된 알고리즘 설계 능력을 요구합니다.
- 문제의 복잡도: 단순한 구현보다는 여러 개념이 복합적으로 얽혀 있는 경우가 많으며, 입력 데이터의 크기가 급격히 커집니다.
- 시간 제한의 엄격함: 정확성 테스트뿐만 아니라 효율성 테스트가 본격적으로 포함되어 있어 이상의 시간 복잡도로는 해결이 불가능한 경우가 대다수입니다.
- 변별력의 핵심: 동적 계획법(DP), 그래프 이론, 고급 탐색 기법 등 특정 알고리즘을 정확히 알고 적용해야만 풀 수 있도록 설계되어 있습니다.
문제 해결을 위한 핵심 알고리즘 유형 파악
- 동적 계획법 (Dynamic Programming):
- 최소 비용, 최대 이익, 경로의 개수 산출 문제의 단골 메뉴입니다.
- 큰 문제를 작은 문제로 쪼개고, 중복 계산을 막기 위해 메모이제이션을 활용합니다.
- 그래프와 네트워크:
- 다익스트라(Dijkstra)를 이용한 최단 경로 탐색이 자주 출제됩니다.
- 네트워크 연결 상태를 확인하는 플로이드-워셜이나 유니온 파이프(Union-Find) 자료구조를 익혀야 합니다.
- 그리디 (Greedy):
- 현재 시점에서 가장 최선의 선택을 하는 방식입니다.
- 주로 정렬(Sorting)과 결합하여 최소/최대값을 찾아내는 문제에 적용됩니다.
- 힙 (Heap) 및 우선순위 큐:
- 데이터의 삽입과 삭제가 빈번하면서 동시에 정렬된 상태를 유지해야 할 때 필수적입니다.
- DFS/BFS 깊이 및 너비 우선 탐색:
- 모든 경우를 탐색해야 하거나 최단 거리를 구해야 할 때 사용합니다.
- 레벨3에서는 탐색의 범위를 줄이는 ‘가지치기’가 핵심입니다.
시간 복잡도를 줄이는 효율적인 접근 방식
- 제한 사항 확인:
- 입력값 의 크기가 이상이라면 이하의 알고리즘을 설계해야 합니다.
- 이 이하인 경우 $O(N^2)$까지 고려해볼 수 있습니다.
- 자료구조의 적재적소 활용:
- List의
contains 연산은 $O(N)$이지만, Set이나 Hash의 조회 연산은 $O(1)$입니다.
- 중복 체크나 존재 여부를 확인할 때는 반드시 Hash 구조를 활용합니다.
- 불필요한 계산 제거:
- 반복문 내부에서 동일한 연산이 수행되지 않도록 변수를 미리 계산하여 저장합니다.
- 조건문을 통해 탐색이 더 이상 의미 없는 구간은 즉시 중단(Break/Return)합니다.
복잡한 문제를 단순화하는 단계별 전략
- 문제 요약 및 모델링:
- 긴 지문에서 요구하는 ‘출력값’이 무엇인지 명확히 정의합니다.
- 주어진 상황을 수학적 모델이나 그래프 구조로 치환하여 생각합니다.
- 예제 직접 시뮬레이션:
- 제공된 입출력 예시를 손으로 직접 따라가며 규칙을 발견합니다.
- 이 과정에서 예외 상황(데이터가 1개일 때, 모두 동일할 때 등)을 미리 파악합니다.
- 수식화 및 점화식 도출:
- DP 문제의 경우 $f(n) = f(n-1) + f(n-2)$와 같은 관계식을 먼저 찾아냅니다.
- 규칙이 보이지 않는다면 작은 숫자부터 차례대로 대입하여 나열해 봅니다.
- 의사 코드(Pseudo Code) 작성:
- 실제 코딩 전 로직의 흐름을 한글이나 영어로 짧게 적어 봅니다.
- 전체적인 구조가 잡힌 상태에서 코딩을 시작해야 논리적 오류를 줄일 수 있습니다.
레벨3 통과를 위한 실전 구현 팁
- 정렬의 기준 설정:
- 대부분의 레벨3 문제는 정렬을 어떻게 하느냐에 따라 난이도가 급변합니다.
- 커스텀 정렬(Comparator) 기능을 숙달하여 다중 조건 정렬을 자유자재로 사용해야 합니다.
- 이분 탐색(Binary Search)의 활용:
- ‘최댓값의 최솟값’ 혹은 ‘최솟값의 최댓값’을 구하라는 문제는 이분 탐색(Parametric Search) 문제일 확률이 매우 높습니다.
- 답의 범위를 설정하고 역으로 조건을 만족하는지 확인하는 방식으로 접근합니다.
- 누적 합(Prefix Sum) 활용:
- 배열의 특정 구간 합을 반복적으로 구해야 할 때 사용합니다.
- 2차원 배열에서의 누적 합 계산법도 익혀두면 매우 유용합니다.
- 비트 마스킹(Bitmasking):
- 상태의 개수가 적고 방문 여부를 체크해야 할 때 메모리를 극도로 절약하며 속도를 높일 수 있습니다.
자주 실수하는 예외 케이스 및 디버깅 방법
- 정수 오버플로우 주의:
- 계산 과정에서 숫자가 커질 경우
int 대신 long 타입을 사용해야 합니다.
- 나머지 연산(Modulo)이 포함된 문제라면 연산 단계마다 나머지 처리를 해줍니다.
- 인덱스 범위 에러 (Index Out Of Bounds):
- 배열의 시작(0)과 끝() 처리를 꼼꼼하게 확인합니다.
- 특히 DP 테이블을 만들 때
+1 크기로 생성하여 인덱스 에러를 방지하는 것이 좋습니다.
- 시간 초과 발생 시 체크리스트:
- 재귀 함수를 사용했다면 재귀 깊이 제한을 확인하고 메모이제이션이 적용되었는지 봅니다.
- 데이터 읽기 속도가 느리다면 언어별 빠른 입출력 함수를 사용합니다.
- 극단적인 입력값 테스트:
- 입력이 0인 경우, 1인 경우, 혹은 허용되는 최대치인 경우를 별도로 테스트합니다.
- 모든 데이터가 동일한 값으로 들어올 때 무한 루프에 빠지지 않는지 점검합니다.
요약 및 결론
- 프로그래머스 레벨3는 단순 암기보다는 문제의 의도를 파악하고 적절한 알고리즘을 매칭하는 훈련이 필요합니다.
- 반복적인 연습을 통해 정형화된 패턴(DP 점화식, 그래프 탐색 템플릿 등)을 몸에 익히는 것이 중요합니다.
- 한 번에 해결하려 하기보다 문제를 잘게 쪼개어 부분 점수를 확보하는 전략으로 접근하십시오.
- 가장 효율적인 자료구조를 선택하는 안목을 기른다면 레벨3도 충분히 ‘간단하게’ 해결할 수 있는 영역이 될 것입니다.
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