코딩테스트 합격자 되기 연말강의자료(프로그래머스 콜라보)

코딩 테스트 합격을 위한
2023년 연말 특강
1
×

영상은 차주 유투브에 업로
드될 예정입니다.
https://www.youtube.com/channel/UCulplOST7XpLnc6xxNFE
AoQ
2

3
발표자 소개
introduce presenter

4
● 이 책의 저자 박경록입니다.
● 코딩 테스트 외의 지식을 나누는 것을 좋아합
니다.
● MBTI가 ESTJ 입니다.
● 게으른 개발자를 좋아합니다.
저는…

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오늘 할 이야기
What to talk about today

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1. 이 책을 쓰게 된 이유
2. 이 책의 특징과 장점, 대상 독자
3. 코딩 테스트 마인드셋
4. 2023 코딩 테스트 트렌드, 2024는?
5. 자료구조 + 알고리즘 주요 개념 4가지
6. 코딩 테스트 주요 문제 풀이 5가지

“친절한 책을 쓰고 싶었습니다.”
7

“선배의 머릿 속이 궁금했습니다.”
8

“다시 꺼낼 수 있는 책을 만들고 싶었습니다.”
9

10
4. 2023 코딩 테스트 트렌드, 2024는?

● 파이썬의 기본 문법을 이해한 사람 대상으로 집필
○ 파이썬 기본 문법이 약해도 충분히 공부할 수 있도록 지원
○ 깃허브에 충분한 자료를 지원
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기본적인 자료구조/알고리즘 코드
꼭 알아야 할 개념이 포함된 코드
(성능측정/자주실수하는 코드 등)
책에 있는 문제의 정답코드

● 그림을 충분히 사용
○ 알고리즘, 입력값을 받고 원하는 출력값을 만드는 과정
○ 이 과정을 충분히 도식화
12

● 바로 정답 코드를 해석하지 않았음
○ 중요한 건 문제를 분석하고 해석하는 능력
■ 데이터가 제어되는 과정
■ 문제 분석, 설계할 수 있는 능력을 공부할 수 있도록 배려
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● 알고리즘 및 자료구조 설명
○ 연산의 흐름을 충분히 파악할 수 있도록 각 과정들을 상세히 설명
● 개념 설명
○ 바로 기출 문제로 가지 않음, 중간 문제를 반드시 배치(저자 기출 문제)
■ 개념을 충분히 익히면서 구현해볼 수 있도록 배려
○ 실전 문제는 프로그래머스에서 검수한 문제를 다루고 있음
■ 트렌드를 반영하고 있어 감각을 익히기 좋음
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15
4. 2023 코딩 테스트 트렌드, 2024는?

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● 조급하게 하지 말자
○ 어차피 단기간에 할 수 없음
○ 조급하면 소중한 시간만 낭비할 따름
○ 최소한 3개월은 필요, 시간이 충분히 필요함을 인정하고 인내를 가지고 준비

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● 모든 알고리즘을 다 알아야 한다는 생각을 버리자
○ 많이 알면 좋음(당연)
○ but… 알고리즘은 끝이 없고, 공부 시간은 제한되어 있음
■ 전략적으로 접근 ➝ 트렌드는 많이 바뀌지 않음 ➝ 빈출 알고리즘 위주로 공부

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● 사공이 많으면 배가 산으로 가죠
○ 주변 친구의 말 너무 따르지 말 것
○ 주관을 가지고 공부
○ 대부분 나와 실력 차이가 그렇게 많이 나지 않음
○ 목표를 명확히, 내가 할 것들에 집중, 꾸준히

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● 피드백 받기를 두려워 하지 말자
○ 내가 공부한 내용을 많이 공개하자, 피드백을 많이 받자
○ 질문을 많이 하자(질문 가이드)
■ 질문을 정리하고 공유하는 건 귀찮다, 근데 공부가 원래 귀찮다(인정하자)
○ 피드백을 위해 들이는 시간을 아까워 하지 말자
■ 피드백을 통해 잃는 것보다 얻는 게 더 크다
■ 질문/요청을 작성하면 본인이 한번 읽어보자

20
4. 2023 코딩 테스트 트렌드, 2024는?

4. 2023 코딩 테스트 트렌드, 2024는?
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● 코딩 테스트 경향은 바뀌지 않음
● 코딩 테스트는 개발자의 기본 능력을 평가하는 시험
● 특정 알고리즘을 알아야 풀 수 있는 문제 X
● 문제를 정확히 이해하고 요구사항을 빠짐없이 구현하는 문제 O

4. 2023 코딩 테스트 트렌드, 2024는?
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● 탐색
○ 단순한 반복 탐색 多
○ DFS(스택, 재귀) / BFS / 백트래킹 多
● 대표 문제(풀어보면 좋음)(책에도 있음)
○ 반복 탐색 문제 : 모의고사(문제 4, 정답코드)
○ DFS 문제 : 네트워크(문제 43, 정답코드) , 전력망 둘로 나누기(문제 46, 정답코드)
○ BFS 문제 : 경주로 건설(문제 45, 정답코드)
○ 백트래킹 문제 : 스도쿠 퍼즐(문제 48,정답코드), 피로도(문제 49, 정답코드)

4. 2023 코딩 테스트 트렌드, 2024는?
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● 시뮬레이션
○ 특정 알고리즘 적용 X
○ 이해한 대로 구현 O
○ 좌표 / 배열 / 구현
○ 좌표 문제 : 캐릭터의 좌표(문제 69, 정답 코드)
○ 배열 문제 : 배열 회전(문제 62, 정답 코드), 전치 행렬(문제 63, 정답 코드)
○ 구현 문제 : 카펫(문제 67, 정답 코드), 점프와 순간이동(문제 68, 정답 코드)

4. 2023 코딩 테스트 트렌드, 2024는?
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● 자료구조 응용
○ 스택 / 큐 / 딕셔너리 / 우선순위 큐
○ 포인트 : 동일한 동작을 하지만 성능이 다른 메서드 정리 필요
■ 메서드 선택이 당락 결정
■ 주요 메서드 : pop(0) vs popleft() , append() vs + 연산자, join() vs + 연산자
○ 스택 문제 : 짝지어 제거하기(문제 11, 정답 코드), 주식 가격(문제 12, 정답 코드)
○ 큐 문제 : 요세푸스 문제(문제 15, 정답 코드), 기능 개발(문제 16, 정답 코드)
○ 딕셔너리 문제 : 완주 하지 못한 선수(문제 20, 정답 코드), 오픈 채팅방(문제 22, 정답 코드)
○ 우선순위 큐 문제 : 지형 이동(문제 61, 정답 코드)

4. 2023 코딩 테스트 트렌드, 2024는?
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● 기타 알고리즘
○ 고득점을 위해 필요한 알고리즘, but…
○ 코딩 테스트에서 꼭 고득점을 노릴 필요는 없음
○ 만약 더 공부해야 한다면…
■ 최단 경로 / 트리 / 그리디 / 동적 계획법 등의 알고리즘
○ 최단 경로 문제 : 다익스트라 알고리즘(문제 40, 정답 코드), 배달(문제 44, 정답 코드)
○ 그리디 문제 : 거스름돈 주기(문제 80, 정답 코드), 기지국 설치(문제 85, 정답 코드)
○ 트리 문제 : 트리 순회(문제 26, 정답 코드), 예상 대진표(문제 28, 정답 코드)
○ 동적 계획법 문제 : 2xn 타일링(문제 74, 정답 코드), 도둑질(문제 77, 정답 코드)

26
4. 2023 코딩 테스트 트렌드, 2024는?

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● 시간 복잡도time complexity
● 코딩 테스트에서 왜 시간 복잡도가 중요한가?
● 시간 복잡도를 어떻게 측정할 것인가?(기본)
○ 점근적 표기법
● 시간 복잡도를 코딩 테스트에 어떻게 적용할 것인가?(실전)
○ 연산 횟수로 알고리즘 선택
○ 입력값으로 알고리즘 선택

28
● DFS and BFS
○ DFS와 BFS의 개념, 구현, 응용
○ DFS와 BFS의 비교

29
● 다익스트라
○ 최단 경로를 구한다는 것은 무엇인가?
○ 다익스트라의 목적은 무엇인가?
○ 다익스트라의 세부 동작
○ 다익스트라의 한계
■ 벨만-포드 알고리즘

30
시간 복잡도
왜 코딩 테스트에서 시간 복잡도가 중요할까?

31
● 코딩테스트에서 합격하려면 “정확성”뿐 아니라 “효율성”까지 만족해야 함, 시간복잡도는 “효율성”을 측정하는 수단
○ “정확성”은 각 입력값에 대해 실행한 코드와 테스트 케이스의 출력값을 비교해서 일치하는지 확인
○ “효율성”은 출제자가 의도하는 시간복잡도 내로 코드가 수행되는지 확인
기준 수행시간
코드제출 수행시간 측정
비교

32
시간 복잡도
어떻게 측정할 것인가?

33
● 성능은 “연산 횟수”를 기준으로 측정
코드 실행
입력 출력
코드 실행하는 동안 연산횟수를 측정

34
● 성능은 “연산 횟수”를 기준으로 측정 - 간단한 예시(순차탐색으로 배열 원소 찾기)
1 4 2 3 7 8 9 5
배열 원소에 내가 원하는 값이 있는지 탐색
케이스 연산 횟수
찾는 원소가 맨 처음에 있는 경우 1
찾는원소가 중간에 있는 경우 4
찾는 원소가 없는 경우 8
연산횟수 측정
어느정도 연산이 소요되는지는 알수있다. 하지만 그래서 성능이 정
확히 어떻다는 것인가?

35
● 시간 복잡도는 “연산 횟수”를 기준으로 성능을 일반화 함
● 세부적인 “연산 횟수”를 모두 표기하는 것보다 “영향을 가장 많이 끼치는 상한”을 표시(점근적 표기법의 Big-O 표기법)
연산횟수는 n^2 + 3n + 5
n^2
3n
1. n이 커질수록 차수는 의미없음
2. n이 커질수록 3n과 5는 무시할 수 있음
즉 n^2이 절대적으로 많은 영향을 미침
시간 복잡도는 Big-O 표기로 O(n^2)가
됨

36
● 진짜 “영향을 끼치는 부분”만 표시해도 문제 없을까?
복잡도 사용되는 예시 연산횟수
10 20
O(1) 배열의 인덱스를 통해서 원소접
근
1 1
O(logn) 이진탐색 1 1
O(n) 순차탐색 10 20
O(nlogn) 정렬 10 26
O(n^2) 행렬곱셈, 다항식 계산 100 400
O(2^n) 부분집합 구하기, 하노이 1024 1,048,576
O(N!) 순열 생성, 외판원 문제(TSP) 3,628,800 2,432,902,008,176,640,000
x좌표가 다름을 유의
전체 그래프
복잡도 O(nlogn 미만 그래프)

37
● 빅오 표기법을 연습해 봅시다.
선형탐색,O(x)
행렬곱셈O(x^2)
부분 집합,O(2^x)
트리탐색, O(logx)

38
시간 복잡도
어떻게 사용할 것인가?

● 문제에 주어지는 입력값으로 사용할 수 있는 알고리즘 추정 가능
● 입력값은 많은 힌트를 제공 함. 하지만 시간복잡도를 알아야 이 힌트를 활용할 수 있음.
39
O(N^2) 알고리즘으로 풀면 통과하지 못하겠구나!
정답 코드
복잡한 알고리즘을 생각하지 않고, 그냥 구현하
면 되겠구나!
정답 코드

● 책에 있는 각 자료구조/알고리즘의 시간복잡도를 정리하는게 최우선 입니다!
● 동일한 동작을 하는데 성능이 다른 메서드도 정리가 필요합니다!
● 문제 입력값 분석시 여유 있게 초당 연산횟수를 1,000만 ~ 3,000만 이라고 생각하면 됩니다.
40
연산 복잡도
문자열에 문자 추가 append()는 O(1)
+연산자는 O(N)
맨 앞의 원소삭제 리스트의 pop(0)는 O(N)
덱의 popleft()는 O(1)
기존 데이터에 원소 삽입시 정렬
유지
리스트는 O(NlogN)
힙큐는 O(logN)
원소 존재여부 확인 리스트는 O(N)
집합/딕셔너리는 O(1)
문자열 여러개를 한번에 합칠때 +연산자는 O(N^2)
join()은 O(N)

41
DFS와 BFS
왜 코딩테스트에 많이 나오는가?

42
● 코딩테스트는 “알고리즘 지식 평가”가 목적이 아닌, “문제 해결 능력”을 평가하는 시험
● “DFS와 BFS”는 기본적인 자료구조 지식만 있으면 구현할 수 있는 알고리즘이면서, 문제 분석이 제대로 되지 않으면 실수하
는 경우가 많아서 시험에 적합
스택 큐
def a():
a()
재귀
먼저 공부하기
DFS와 BFS중 어떤걸 사용할 것인가?
- 최단경로를 찾는 문제는 BFS
- 백트레킹이 필요한 문제는 DFS
문제 분석하기

43
DFS와 BFS
반드시 알아야 할 사전지식

● 사진 지식 공부하기 - 스택과 큐
44
스택
FILO
코드 푸시 푸시 푸시 팝 팝 팝
큐
FIFO
코드
푸시 푸시 푸시 팝 팝 팝

● 사진 지식 공부하기 - 함수호출흐름 및 재귀함수
① functionA 호출
② functionB 호출
③ functionB 다음으
로 감
함수호출 흐름 재귀함수
재귀호출
종료조건

46
DFS와 BFS
DFS 알고리즘

● DFS(깊이우선탐색)
○ 시작 노드를 정합니다.
○ 더 이상 탐색할 노드가 없을 때 까지 갑니다.
○ 더 이상 탐색할 노드가 없으면 최근에 방문할 노드로 되돌아가서 가지 않은 노드로 탐색을 계속 합니다.(백트래킹)
백트래킹
백트래킹

● DFS(깊이우선탐색) 구현하기
○ DFS의 핵심인 백트래킹 부터 봅시다.
○ 백트래킹을 어떻게 구현해야 할까요? -> 스택을 활용 -> 콜스택 자체가 스택이므로 재귀를 활용!
스택을 활용한 DFS 예시코드 재귀를 활용한 DFS 예시코드
A
B
D
A
B
D
D
A
B
B
최근 방문 노드
최근 방문 노드

● DFS(깊이우선탐색) 구현하기
○ DFS를 재귀로 구현해봅시다
■ 시작노드를 정하고, 아직 방문하지 않은 노드를 탐색하는 과정을 재귀적으로 반복합니다.
■ 더이상 방문할 노드가 없다면, 최근방문한 노드를 방문해서 위 과정을 반복합니다.
그래프로 나타내면
1번 노드를 시작으로 DFS
방문
인정한 노드가 있을 경우 해
당 노드를 dfs(재귀)

● DFS(깊이우선탐색) 실제동작(cont’d 1/4)

54
DFS와 BFS
BFS 알고리즘

● BFS(너비우선탐색)
○ 시작 노드를 정합니다.
○ 방문한 노드와 인접한 노드를 방문합니다.
○ 각 방문한 노드의 인접한 노드를 모두 방문하고, 이를 반복합니다.

● BFS(너비우선탐색) 구현하기
○ BFS의 핵심인 인접한 노드를 모두 방문하는 걸 봅시다.
○ 인정합 노드를 방문하는 동작은-> 큐를 활용 하면 됩니다.
큐를 활용한 BFS 예시코드
B
C
B
D
B
E
D
E
C
C D D
E
E

● BFS(너비우선탐색) 구현하기
○ BFS를 재귀로 구현해봅시다
■ 시작노드를 큐에 넣고 방문 처리합니다.
■ 큐에에 노드를 하나꺼내고 방문X 한 노드중 인접한 노드를 방문처리하고 푸시합니다. 이를 반복합니다.
그래프로 표현하면
1번 노드를 시작으로 BFS

● BFS(너비우선탐색) 실제동작(cont’d 1/2)

● BFS(너비우선탐색) 실제동작(cont’d 2/2)

60
DFS와 BFS
DFS vs BFS

● DFS(깊이우선탐색) vs BFS(너비우선탐색)
○ DFS만 백트래킹이 있다.
○ BFS가 찾은 해는 시작노드와 가장 가까운 해 라는 것이 보장 된다. (최단 경로)
○ BFS는 인접한 노드를 모두 큐에 담는 방식이다(메모리를 더 많이 사용함)
해
해
BFS가 찾는해
DFS가 찾는해
앞 뒤
앞 뒤 앞 뒤
2개 동전 앞뒤 모든 경우 확인-백트래킹 해가 2개있는 경우 DFS vs BFS

62
다익스트라 알고리즘
최단경로란 무엇인가?

63
● 최단경로란 무엇인가?
○ 출발지 부터 목적지 까지 가는데 필요한 가중치의 합이 최소인 경로
A C
B
E
D
2
5
6 8
4
1
2
4
왼쪽 그래프는 이렇게 해석 할수 있다
- A에서 D까지 최단 경로는 {A, E, C, D}이다.
- A에서 D까지 최단 경로 길이는 11이다.
- A에서 D까지 최단 경로로 갈때 C의 직전
노드는 E이다.
- A에서 C까지 최단 경로는 {A,E,C}이다.
- A에서 D까지 최단 경로는
A에서 C까지 최단 경로에 C에서 D까지
가중치를 더한 것과 같다.

● 최단경로 구하기전 고민할 것(과정을 어떻게 표기할 것인가?)
○ 효율적으로 구하기 위해 그래프에 아래와 같이 (최단경로길이/최단경로)를 표기
64
A D
B
C
20
15 900
50
노드 길이 직전
노드
A 0 A
B INF X
C INF X
D INF X
최단경로를 구하기 위해 초기화!

65
최단경로를 어떻게 구할 것인가?

● 최단경로를 실제 구해보자(어떻게 구할 것인가? 1/2)
○ 최단경로 배열에서 길이가 최소인 정점은 추후 갱신될 여지가 없음
■ 이를 “거치는 노드”로 정의
○ 현재까지 구한 최단경로의 길이와, 거치는 노드를 통한 최단경로를 비교해서 최소로 갱신
66
A F
B
C
20
15 900
50
노드
A 0 A
B INF X
C INF X
D INF X
현재 최단경로 배열에서 길이가 최소,”거치는 노드”
-> 거치는 노드를 통한 경로를 체크하는게 최선(그리디적 선택)
각 최단경로는 “거치는 노드”보다 적을수 없음
-> 조합해도 “거치는 노드”보다 적어질수 없음

● 최단경로를 실제 구해보자(어떻게 구할 것인가? 2/2)
○ 최단경로 배열에서 길이가 최소인 정점은 추후 갱신될 여지가 없음
■ 이를 “거치는 노드”로 정의
○ 현재까지 구한 최단경로의 길이와, 거치는 노드를 통한 최단경로를 비교해서 최소로 갱신
67
A D
B
C
20
15 900
50
노드
A 0 A
B INF X
C INF X
D INF X

● 최단경로를 실제 구해보자(실제 구하는 과정 1/3)
○ 현재 시작노드로 부터 최단 거리의 노드는 “A”이므로 이를 거치는 노드로 선정
○ 거치는 노드를 통해 {B,D} 최단경로 정보 갱신
68
A D
B
C
20
15 900
50
노드
A 0 A
B INF X
C INF X
D INF X
① 현재까지 구한 최단거리중 “A”가 최소
② A가 “거치는 노드”가 됨
B 15 A
C 20 A
INF > (0 + 15)
INF > (0 + 20)

○ 현재 시작노드로 부터 최단 거리의 노드는 “B”이므로 이를 거치는 노드로 선정
○ 거치는 노드를 통해 {B,D} 최단경로 정보 갱신
69
A D
B
C
20
15 900
50
노드
A 0 A
B 15 A
C 20 A
D INF X
① 현재까지 구한 최단거리중 “B”가 최소
② A가 “거치는 노드”가 됨
* “A”를 거치는건 이미 했으므로 제외
D 915 B
INF > (15 + 900)

○ 이전과 같이 반복하면 최종적으로 아래와 같은 테이블이 완성 됨
○ 시작 노드부터 모든 노드까지 최단 경로 및 길이가 구해짐
70
A D
B
C
20
15 900
50
노드
A 0 A
B 15 A
C 20 A
D 70 C
D <- C <- A
C <- A
B <- A
A <- A

● 다익스트라는 언제설명하죠? -> 지금 까지 한게 “다익스트라 알고리즘” 입니다. 특징을 정리해봅시다.
○ 시작노드에서 모든 노드까지 최단경로 및 길이를 구함
○ 매번 아직 선택하지 않은 노드에서 “거치는 노드”를 선택 후, 갱신할 최단경로가 있는지 확인하는 방
식(그리디적 선택)
○ “직전 노드” 과 “현재 노드가 동일할 때까지 계속 이어 가면 “최단 경로”를 알 수 있음
71
A D
B
C
20
15 900
50
노드
A 0 A
B 15 A
C 20 A
D 70 C
D <- C <- A
C <- A
B <- A
A <- A

72
다익스트라를 사용할때 주의할 점

● 다익스트라의 한계
○ 음의 가중치가 있는 경우, 순간 선택이 최선이라고 보장 할수 없음
○ 음의 가중치가 있을 경우, “밸만 포드 알고리즘”으로 풀이
73
A
B C
8
-500
4
D
10
맨 처음 거치는 노드는 “C”이고 이때 경로길이는 4임
하지만 추후 “C”까지 가는 더 짧은 경로가 발생 함

● 이제 정리가 되었으니, 조금 더 복잡한 그래프를 가지고 해볼까요?(1/7)
○ 시작노드의 최소비용은 0, 직전노드는 시작노드로 설정
74

○ 거치는 노드 “A”를 통해 최단경로 갱신
75

○ 거치는 노드 “E”를 통해 최단경로 갱신
76

○ 거치는 노드 “C”를 통해 최단경로 갱신
77

○ 거치는 노드 “B”를 통해 최단경로 갱신(갱신할 경로 없음)
78

○ 거치는 노드 “D”를 통해 최단경로 갱신(갱신할 경로 없음)
79

○ 시작노드 “A”에서 각 노드에 대한 최단경로 및 길이가 구해짐
80

81
4. 2023 코딩 테스트 트렌드, 2024는?

82
실전문제 #1 - 짝지어 제거하기
문제 분석

83

84
① 알파벳 2개가 붙은 짝 찾음
② 둘을 제거
③ 나머지 문자열 붙임
시간복잡도가 O((len(s)^2)일 경우 시간초과
쓸데 없는 고민은 최대한 줄일수 있음(숫자,특수문
자,대문자 고려할 필요가 없음)

● 문제 분석
○ 문제 요약
■ 소문자로 주어진 문자열의 인접한 문자를 삭제해가면서, 문자열이 전부 삭제가능한지 확인
○ 사용할 알고리즘
■ 문자 삭제 후, 가장 최근의 문자로 돌아가서 다시 탐색하므로 ‘스택”을 활용
○ 중요한 조건
■ 입력값이 최대 100만이므로 O(N^2)알고리즘 사용시 TLE 가능 O(NlogN) 내 알고리즘 고려
■ Only 소문자 이므로, 다른 문자가 들어오는건 고려하지 않음
85

86
실전문제 #1 - 짝지어 제거하기
문제 풀이

87
● 문제 접근하기(일단 도식화 해봅니다)
b a a b a a
아래 1)과 2)를 붙인다
1) 없어지는 문자열 이전 문자 중, 가장 최근 문자 ‘b’
2) 없어지는 문자열 바로 다음 문자 ‘b’
b b a a 1) 없어지는 문자열 이전 문자가 없으므로, 없어지는 문자열 이후 문자 ‘a’ 부터 시작
a a
1) 없어지는 문자열 이전 문자가 없으므로, 없어지는 문자열 이후 문자 ‘b’ 부터 시작

88
● 문제 접근하기(어떻게 구현할지 고민 해봅시다)
○ 중간 문자열이 삭제된 후 처리를 어떻게 할 것인가?(1 / 3)
■ copy-move 방식은 사람에게 쉬우나, 컴퓨터가 수행시 연산횟수가 많아짐
뒤에 있는 문자열을 그대로 붙이면 .. copy-move가 됩니다. O(N^2), TLE 가능성 존재
b a a x
…..
a
0 1 2 3 N

89
● 문제 접근하기(어떻게 구현할지 고민 해봅시다)
○ 중간 문자열이 삭제된 후 처리를 어떻게 할 것인가?(2 / 3)
■ 삭제 시, 이전 문자만 알면 됨(전체 문자열을 매번 제어할 필요가 없음)
copy-move 하지 않고 중간 문제열 삭제 후 “b”와 비교할수 있으면 됨
-> 삭제되기 전 “가장 최근” 문자열을 알면 됨, LIFO 방식의 스택이 적절함
b a a x
…..
a
0 1 2 3 N
b
a
같지 않으면 push
b
a
a
같으면 pop
b
x
같지 않으면 push
스택을 활용하도록 개선(Copy move가 없음)

● 실제 코드

91
실전문제 #2 - 게임 맵 최단 거리
문제 분석

92

93
DFS가 아닌 BFS를 써야 한다
대각선으로는 움직일 수 없다
맵을 벗어날수 없으므로 불가능
도착할 수 없는 경우도 입력에 주어짐
이게 더 빨리
도착하는데?
이러는 순간
망합니다!

n*m하면 최대 칸이 10,000개 까지 될수 있음
성능을 크게 고민하지 않고 탐색 알고리즘으로 접근 가
능
사실 당연한 얘기 입니다. 단순히 미로 크기인데 다를 수 없다
는게 이상합니다.
너무 시간은 뺐기지 않되, 뭘 의미하나 한번 고민해보는 정도면
됩니다.
배열은 (0,0) 시작하므로 헷갈리지 않도록 중요 표시해두면 좋음

● 문제 분석
○ 문제 요약
■ 시작점에서 종료지점까지 이동 할때, 최단거리
○ 사용할 알고리즘
■ 최단 거리를 구해야 하므로 “BFS” 알고리즘을 사용
○ 중요한 조건
■ 8방향이 아닌 4방향으로만 이동 가능
■ 맵 밖으로 벗어날 수 없음
■ 도착지점이 없는 미로가 있을수 있음(이 미로가 없다는 제약사항 없음)
95

96
실전문제 #2 - 게임 맵 최단 거리
문제 풀이

● 미로 찾는 과정을 도식화 해봅시다.
○ BFS와 유사함
97
상하좌우 이동을 그
래프로 표현
맵 밖을 벗어나면 더이상 탐색하지 않음
맵 밖을 벗어나면 더이상 탐색하지 않음
하
상
상
좌
좌
우
우
하
굳이 돌아가는 걸 체크할 필요 없음(이미 방문여부 체크 필요) …
…
…
…
…

● 도식화 한 과정을 표현하기 위해 필요한 것을 정리해 봅시다.(BFS를 하되, 최단거리를 저장하면서 함)
○ 이미 방문한 노드인지 확인할 수 있어야 함(distance)
○ 현재 위치를 몇번의 이동으로 확는지 확인할 수 있어야 함(distance)
○ 상하좌우 이동 가능해야 함
0 X X X X
X X X X X
X X X X X
X X X X X
X X X X X
maps distance
현재 방문하지 않았으면 X
방문 했으면 시작점부터 현재 위치까지 거리
move

● 문제를 풀때 시간관리는 어떻게 하나요?
● 코딩 테스트 언어 선택은 어떻게 해야 하나요?
● 문제를 풀 때 어떤알고리즘을 활용해야 하는지 빠르게 접근하는 방법을 알 수 있을까요?
● 알고리즘 처음 시작부터 지금까지 고난에서 대처한 마음가짐이 궁금합니다.
● 코딩테스트와 면접에 대한 공부 방식이 조금 달라야 할까요?
Q&A
100

● 저자가 직접 답변하는 오픈채팅방
● 책과 같이 공부할 수 있는 코드자료
● 코딩 테스트 합격자 되기 - 파이썬 편 구매하기
● 저자가 직접 관리하는 커뮤니티 공간(네이버 카페)
저자와 소통하기
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