비전공자도 단번에 통과하는 프로그래머스 레벨2 매우 쉬운 방법 공략집

비전공자도 단번에 통과하는 프로그래머스 레벨2 매우 쉬운 방법 공략집

목차

1. 프로그래머스 레벨2 단계의 특징과 체감 난이도
2. 문제 해결력을 높이는 기초 사고법
3. 코딩 테스트 빈출 알고리즘 및 자료구조 정리
4. 시간 복잡도를 고려한 효율적인 코드 작성법
5. 파이썬(Python)을 활용한 핵심 라이브러리 활용 기술
6. 실전에서 바로 써먹는 문제 풀이 단계별 프로세스
7. 반복되는 실수 줄이기와 디버깅 팁
8. 레벨2 단기 합격을 위한 학습 루틴과 전략

프로그래머스 레벨2 단계의 특징과 체감 난이도

• 레벨 1과의 결정적 차이
• 레벨 1이 단순히 문법을 알고 구현할 수 있는지를 묻는다면, 레벨 2는 특정 알고리즘의 개념을 이해하고 적용할 수 있는지를 평가합니다.
• 단순 반복문만으로는 해결되지 않는 시간 초과 문제가 발생하기 시작합니다.
• 문제의 지문이 길어지고 조건이 까다로워져 독해 능력이 요구됩니다.

• 주요 평가 요소
• 자료구조의 적절한 선택 (Stack, Queue, Hash 등)
• 완전 탐색과 탐욕법(Greedy)의 기초 개념 적용
• 정렬 알고리즘의 응용 및 커스텀 정렬

• 체감 난이도
• 초보자에게는 첫 번째 고비로 느껴질 수 있으나, 유형이 정형화되어 있어 패턴만 익히면 가장 빠르게 점수를 올릴 수 있는 구간입니다.

문제 해결력을 높이는 기초 사고법

• 문제를 쪼개서 생각하기
• 한 번에 전체 로직을 짜려 하지 말고 기능을 최소 단위로 분리합니다.
• 입력값의 크기를 보고 어떤 알고리즘을 쓸 수 있을지 역추적합니다.

• 의사 코드(Pseudo Code) 작성 습관
• 코드를 바로 타이핑하기 전, 한글이나 영어로 논리 흐름을 먼저 적습니다.
• 조건문(if)과 반복문(for/while)이 들어갈 위치를 미리 설계합니다.

• 엣지 케이스(Edge Case) 고려
• 입력값이 0이거나 1일 때, 혹은 최대치일 때의 상황을 미리 가정합니다.
• 빈 배열이 들어오거나 중복된 값이 있을 경우를 대비합니다.

코딩 테스트 빈출 알고리즘 및 자료구조 정리

• 해시(Hash)
• Key-Value 쌍을 이용하여 데이터 검색 속도를 $O(1)$로 단축합니다.
• 중복 제거, 특정 요소의 개수 세기 등에 필수적입니다.

• 스택/큐(Stack/Queue)
• LIFO(Last In First Out)와 FIFO(First In First Out)의 원리를 이해합니다.
• 괄호 검사, 주식 가격 변동, 프로세스 스케줄링 문제에 자주 쓰입니다.

• 힙(Heap)
• 최댓값이나 최솟값을 빠르게 찾아야 할 때 사용합니다.
• 우선순위 큐 구현의 핵심이며, 정렬된 상태를 유지해야 하는 문제에 적합합니다.

• 정렬(Sorting)
• 단순 오름차순/내림차순을 넘어, 다중 조건 정렬(Key 옵션 활용)을 익혀야 합니다.

시간 복잡도를 고려한 효율적인 코드 작성법

• Big-O 표기법 이해
• 레벨 2에서는 보통 이하의 알고리즘을 설계해야 통과되는 경우가 많습니다.
• 이중 반복문()을 사용하기 전, 데이터의 개수가 10,000개 이상인지 확인합니다.

• 자료구조의 시간 복잡도
• List의 pop(0)은 $O(N)$이지만, Collections.deque의 popleft()는 $O(1)$임을 기억합니다.
• 데이터의 삽입과 삭제가 빈번하다면 연결 리스트나 덱(Deque)을 활용합니다.

• 중복 계산 피하기
• 이미 계산된 결과는 변수에 저장하여 재사용합니다.
• 불필요한 형변환(예: int를 str로 반복 변환)을 루틴 밖으로 뺍니다.

파이썬(Python)을 활용한 핵심 라이브러리 활용 기술

• Collections 모듈
• Counter: 리스트 내 요소의 개수를 딕셔너리 형태로 반환합니다.
• defaultdict: 초기값이 지정된 딕셔너리를 사용하여 에러를 방지합니다.

• Itertools 모듈
• permutations: 순열을 생성합니다.
• combinations: 조합을 생성합니다. 완전 탐색 문제의 필수 도구입니다.

• Math 모듈
• gcd: 최대공약수를 구할 때 사용합니다.
• sqrt: 소수 판별이나 거리 계산 시 범위를 줄이는 데 유용합니다.

• Heapq 모듈
• 최소 힙을 기본으로 제공하며, 최대 힙이 필요할 경우 값에 마이너스(-)를 붙여 활용합니다.

실전에서 바로 써먹는 문제 풀이 단계별 프로세스

• 1단계: 요구사항 분석
• 제한 사항(입력 크기, 시간 제한)을 가장 먼저 확인합니다.
• 문제가 요구하는 최종 출력값의 형태를 파악합니다.

• 2단계: 자료구조 및 알고리즘 선택
• 탐색 범위가 넓다면 이분 탐색을, 모든 경우를 다 봐야 한다면 BFS/DFS를 선택합니다.
• 순서가 중요하다면 스택이나 큐를 배치합니다.

• 3단계: 초기 코드 작성
• 가장 단순한 방법(Brute Force)으로 먼저 로직을 구성합니다.
• 이후 성능 테스트에서 실패한다면 효율적인 알고리즘으로 개선합니다.

• 4단계: 예제 및 테스트 케이스 적용
• 주어진 예제 외에 본인이 생각하는 반례를 직접 넣어봅니다.

반복되는 실수 줄이기와 디버깅 팁

• 인덱스 에러 방지
• 리스트 범위 밖을 참조하는지 항상 체크합니다 (len(list) - 1).
• 반복문 범위 설정 시 range(start, end)에서 end가 포함되지 않음을 유의합니다.

• 무한 루프 탈출
• while 문 사용 시 종료 조건이 반드시 충족되는지 확인합니다.
• 재귀 함수 사용 시 재귀 깊이 제한(Recursion Limit)을 고려합니다.

• 출력문(print) 활용
• 로직 중간중간 변수 값을 출력하여 예상대로 흐르는지 확인합니다.
• 제출 전에는 반드시 모든 출력문을 제거하여 시간 초과를 방지합니다.

레벨2 단기 합격을 위한 학습 루틴과 전략

• 유형별 집중 공략
• 하루는 ‘해시’, 다음 날은 ‘스택/큐’ 식으로 특정 유형을 3~5문제씩 몰아서 풉니다.
• 취약한 유형을 파악하고 해당 유형의 레벨 1 문제부터 다시 복습합니다.

• 다른 사람의 풀이 분석
• 문제를 풀었더라도 반드시 ‘다른 사람의 풀이’를 확인합니다.
• 본인의 코드보다 효율적인 라이브러리 활용법이나 한 줄 코딩 기법을 흡수합니다.

• 시간 제한 두고 풀기
• 한 문제당 최대 1시간을 넘기지 않도록 연습합니다.
• 시간 내에 풀지 못했다면 답안을 보고 논리를 이해한 뒤, 다음 날 다시 스스로 풀어봅니다.

• 꾸준함의 유지
• 난이도가 높은 한 문제를 붙잡기보다, 쉬운 문제라도 매일 1~2개씩 푸는 감각이 중요합니다.
• 프로그래머스 고득점 Kit를 활용하여 검증된 양질의 문제를 우선적으로 해결합니다.