Improving Coding Test Performance and Avoiding Common Pitfalls

IT 기업에서 채용 시 코딩 테스트를 활용하는 경우가 많으므로 지원자는 단순히 테스트를 통과하는 것 이상으로 기술을 향상하고 최적화를 고려해야 합니다.

### 코딩 테스트 성능 향상: 효율적인 문제 해결 전략
* 💻 대부분의 IT 기업은 채용 과정에서 코딩 테스트를 요구하기 때문에 구직자들은 **프로그래머스, 백준과 같은 플랫폼에서 코딩 연습**을 합니다.
* 하지만 많은 응시자가 시험에 합격한 후 **솔루션 분석의 중요성**을 간과하고 다음 문제로 너무 빨리 넘어가는 경우가 많습니다.
* 🔍 기술 면접에서는 일반적으로 **첫 번째 구현에서 최적화할 여지**가 있기 때문에 지원자에게 **초기 솔루션을 개선할 수 있는 방법**을 질문할 수 있습니다.
* 💡 예제 문제는 목록에 있는 두 개의 서로 다른 정수가 주어진 목표 숫자에 합산될 수 있는지 확인하는 것으로, **올바른 기능과 성능 향상의 필요성**을 보여줍니다.
* ⚙ 초기 솔루션은 시간 복잡도가 **O(n²)인 중첩 루프**를 사용하는데, 여기서 'n'은 목록의 요소 수이므로 비효율적일 수 있습니다.
* 📉 최적화된 접근 방식은 전체 시간 복잡도가 **O(n²)로 유지**되더라도 반복적인 비교를 피하도록 로직을 조정하여 중복 검사를 줄일 수 있습니다.
* 🔄 핵심은 성능 개선이 중요하며, **시간 복잡성의 뉘앙스를 이해**하면 보다 효율적인 코딩 관행으로 이어질 수 있다는 것입니다.
* ⚙ 궁극적으로 시험 합격뿐만 아니라 최적화에 대한 잠재적인 면접 질문에 대비하기 위해 **솔루션의 효율성을 높이는 데 집중**하는 것이 중요합니다.

### 성능 개선: 리스트에서 셋으로의 전환
* 🔍 주어진 코드에서는 리스트에서 특정 데이터의 존재 여부를 확인하기 위해 **이중 루프를 사용하여 O(n²)의 시간 복잡도**를 가지게 되었다.
* 💡 그러나 **셋을 사용하면 데이터 조회를 O(1)**로 처리할 수 있어 성능을 크게 개선할 수 있다.
* 🔄 개선된 코드에서는 셋을 비어 있는 상태로 시작하고, 루프를 통해 각 요소를 하나씩 처리하여 **타겟 넘버에서 현재 아이가 가리키는 값을 뺀 값**을 셋에서 찾는 방식으로 동작한다.
* 🔢 이 방식은 서로 다른 두 정수를 찾아야 하는 조건을 충족시키기 위해, **중복된 값이 아닌 이전의 데이터들만을 셋에 추가**하여 버그를 피할 수 있게 한다.
* 📈 최종적으로 이 코드는 **O(n)으로 시간 복잡도를 유지**하면서도 버그를 해결하여 실질적인 성능 개선을 이루었다.
* 🛠 이러한 성능 개선의 과정은 코딩 테스트뿐만 아니라 실제 개발에서도 중요한데, **셋이나 맵을 적절히 활용**하면 코드의 효율성을 높일 수 있다.
* 🚀 "코드의 성능을 개선하려는 노력은 **좋은 성능의 코드를 작성하는 데 도움이 된다**"는 점을 기억하며, 앞으로도 지속적으로 개선할 방법을 모색해야 한다.

TwoSum 문제를 풀면서 배우는 내가 짠 코드의 성능을 개선하는 과정!! (feat. 코딩 테스트)

8년차 백엔드 개발자가 배워서 남주려고 만든 채널이에요

알기 쉽게 설명합니다

함께 성장했으면 좋겠어요 :)


#컴공맛집 #백엔드전문채널


쉬운코드

코딩 테스트 후 코드 개선의 중요성

대부분의 IT 회사는 코딩 테스트를 채용 과정에 포함한다.

취업 준비생들은 온라인 코딩 테스트 사이트를 이용해 연습한다.

많은 사람들이 문제 해결 후 코드 개선을 소홀히 한다.

기술 면접에서는 코드의 성능 개선 여부를 질문한다.

처음 작성한 코드는 시간적 성능 개선 여지가 있다.

코드 개선 예제 문제 소개 및 초기 코드 구현

리스트 내 서로 다른 두 정수의 합이 타겟 넘버와 같은지 확인하는 함수 구현.

예시 데이터와 타겟 넘버를 제시하며 문제 설명.

코딩 테스트 사이트에서 제공하는 함수 시그니처를 기반으로 코드 구현.

이중 for 루프를 사용한 초기 코드 구현 및 동작 방식 설명.

초기 코드는 테스트 통과하지만 성능 개선 여지가 있다.

코드 성능 개선 및 시간 복잡도 분석

초기 코드의 시간 복잡도는 O(n^2).

초기 코드의 비효율적인 부분(중복 계산)을 지적.

중복 계산을 제거하여 코드 수정 및 개선된 코드의 동작 방식 설명.

개선된 코드의 시간 복잡도는 여전히 O(n^2)이지만 실제 성능은 향상됨.

시간 복잡도가 동일하더라도 실제 성능은 다를 수 있음을 강조.

Set 자료구조 활용 및 코드 개선

데이터 조회에 Set 자료구조 사용을 제안.

Set을 사용한 코드 수정 및 동작 방식 설명.

Set을 사용한 코드의 시간 복잡도는 O(n).

Set을 사용한 코드의 버그 발견(서로 다른 두 정수 조건 위배).

버그 원인 분석 및 해결 방안 모색.

버그를 해결한 최종 코드 구현 및 동작 방식 설명.

최종 코드의 시간 복잡도는 O(n).

최종 코드는 더 이상의 시간적 성능 개선이 어려움.

코드 성능 개선의 실무적 중요성

코드 성능 개선은 코딩 테스트뿐 아니라 실제 개발에도 중요하다.

실무에서는 정확한 시간 복잡도 계산이 어렵지만, 코드 개선 노력은 필수적이다.

코드 개선 노력은 더 좋은 성능의 코드 작성에 도움이 된다.

Set과 Map을 적절히 활용하면 시간적 성능 개선 효과가 크다.