코딩 인터뷰를 위한 필수 코딩 패턴 15가지: LeetCode 문제 해결 능력 향상 가이드

핵심 기술

이 글은 코딩 인터뷰 준비에 필수적인 15가지 코딩 패턴을 소개하며, 각 패턴의 핵심 개념과 LeetCode 예제 문제를 통해 실전 적용 방법을 안내합니다. "Grokking the Coding Interview"와 같은 유명 강의를 기반으로 하며, 패턴 학습을 통해 수천 개의 LeetCode 문제를 효율적으로 해결할 수 있음을 강조합니다.

기술적 세부사항

• Two Pointers: 배열 또는 연결 리스트를 효율적으로 순회하며 쌍으로 이루어진 문제(합, 차 등)를 최적화합니다. (예: 정렬된 배열에서 두 수의 합 찾기)
• Prefix Sum: 배열의 범위 쿼리(부분 배열 합 등)를 최적화하기 위해 누적 합을 미리 계산합니다. (예: 부분 배열 합과 같은 K)
• Sliding Window: 연속적인 부분 배열에 대한 문제를 최적화하며, 창을 유지하고 필요에 따라 확장/축소합니다. (예: 반복 문자가 없는 가장 긴 부분 문자열)
• Fast & Slow Pointers: 연결 리스트의 사이클 감지에 주로 사용되며, 속도가 다른 두 포인터를 사용합니다. (예: 연결 리스트 사이클, 중복 숫자 찾기)
• Reverse Linked List: 메모리 제약이 있는 상황에서 연결 리스트의 일부를 추가 공간 없이 뒤집는 방법입니다. (예: 연결 리스트 뒤집기)
• Monotonic Stack: 요소들을 정렬된 순서(증가 또는 감소)로 유지하는 스택으로, 다음으로 더 크거나 작은 요소 찾기 문제에 유용합니다.
• Top K Elements: 가장 크거나 작은 요소, 또는 가장 빈번한 요소를 효율적으로 찾는 데 사용되며, 힙(우선순위 큐) 또는 정렬을 활용합니다. (예: 상위 K개 빈도 요소)
• Intervals: 시간 범위, 숫자 범위 등 간격(interval)을 다루는 문제에서 중복을 감지하거나 병합하는 데 사용되며, 시작 시간별 정렬이 중요합니다.
• Modified Binary Search: 정렬되거나 회전된 배열에서 검색을 최적화합니다.
• Binary Tree Traversal: Inorder, Preorder, Postorder 등 다양한 트리 순회 기법을 활용합니다.
• DFS (Depth First Search): 트리 또는 그래프 노드를 가능한 한 깊게 탐색한 후 백트래킹합니다.
• BFS (Breadth First Search): 레벨별로 노드를 탐색하며, 큐를 사용하여 구현됩니다. (레벨 순서 탐색)
• Matrix Traversal: 2D 배열(행렬)을 탐색하며 검색, 경로 수 세기 등의 문제를 해결합니다.
• Cyclic Sort: 특정 범위의 숫자를 정렬하는 데 사용됩니다.
• In-place Reversal of a Linked List: 추가 공간 없이 연결 리스트의 일부를 뒤집습니다.

개발 임팩트

이러한 코딩 패턴을 학습하면 다양한 유형의 코딩 문제를 보다 체계적이고 효율적으로 접근할 수 있게 되어, 코딩 테스트 통과율을 높이고 문제 해결 능력을 근본적으로 향상시킬 수 있습니다. 또한, FAANG 및 빅테크 기업 인터뷰에서 자주 출제되는 문제 유형에 대한 이해도를 높여 자신감을 얻을 수 있습니다.

커뮤니티 반응

(원문에서 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, Algomonster.com 및 DesignGurus.io와 같은 플랫폼을 추천하며 이러한 패턴이 개발자들에게 유용하다는 점을 간접적으로 시사합니다.)