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Algorithm
코딩 면접에서 면접관이 보는 것, 자주 나오는 문제 패턴, 단계별 풀이 절차와 복잡도 설명법을 정리한 실전 전략입니다.
코딩 면접 풀이 전략은 제한된 시간 안에 알고리즘 문제를 풀면서 생각을 말로 설명하기 위한 습관과 기법의 모음입니다. 문제 확인, 예시 만들기, 무차별 대입, 최적화, 코드 작성, 테스트로 이어지는 반복 가능한 절차와, 해시 맵 · 투 포인터 · 슬라이딩 윈도우 · 누적 합처럼 자주 쓰이는 패턴으로 이루어집니다.
많은 회사가 코딩 테스트와 라이브 코딩 면접으로 개발자를 선발하며, 정답만이 아니라 문제 이해, 해결 과정, 코드 품질, 검증, 의사소통을 함께 평가합니다. 분명한 절차가 있으면 최적 풀이에 이르지 못해도 이런 역량을 보여 줄 수 있고, 같은 습관은 실무의 디버깅과 코드 리뷰에도 그대로 쓰입니다.
문제 수보다 패턴 단위로 공부하는 것이 효과적입니다. 패턴 하나를 익히고 관련 문제를 몇 개 푼 뒤, 면접관 앞에서 하듯 풀이와 복잡도를 소리 내어 설명해 봅니다. 시간을 재며 풀고, 경계 조건과 무차별 대입 결과로 코드를 검증하고, 마지막에는 모의 면접으로 마무리합니다.
입력 크기, 경계 조건, 출력 형식을 먼저 확인합니다. 그 답이 쓸 수 있는 알고리즘을 정하는 경우가 많습니다.
단순하지만 올바른 풀이와 복잡도를 먼저 말하고, 반복되는 일을 찾아 알맞은 자료 구조로 없앱니다.
‘정렬된’, ‘연속된’, ‘이미 본’ 같은 단서가 투 포인터, 슬라이딩 윈도우, 해시 맵을 가리킵니다.
판단을 말로 공유하고, 작은 예시를 손으로 따라가며 경계 조건을 확인한 뒤에 완료를 선언합니다.
longest_unique_window는 같은 문자가 반복되지 않는 가장 긴 부분 문자열의 길이를 돌려줍니다. 오른쪽 끝을 한 칸씩 늘리면서 각 문자를 마지막으로 본 위치를 기억하고, 창 안에서 중복이 나오면 왼쪽 끝을 그 위치 바로 다음으로 건너뛰므로 각 인덱스를 상수 번만 다루어 시간은 O(n)입니다. python sliding_window.py로 실행하면 예시 문자열의 결과가 출력됩니다.
sliding_window.py
def longest_unique_window(s: str) -> int:
"""Length of the longest substring without a repeated character (sliding window)."""
last_seen = {}
left = best = 0
for right, ch in enumerate(s):
if last_seen.get(ch, -1) >= left:
left = last_seen[ch] + 1
last_seen[ch] = right
best = max(best, right - left + 1)
return best
if __name__ == "__main__":
for text in ["tastedev", "abba", "interview", ""]:
print(f"{text!r}: {longest_unique_window(text)}")
python sliding_window.py설치부터 코딩 면접 풀이 전략 의 핵심 개념까지, 여섯 장으로 차근차근 따라 합니다.
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