[2025 최신] 코딩 테스트 필수 알고리즘 10가지 (예제 코드 포함)

🚀 코딩 테스트에서 자주 나오는 알고리즘은?

개발자 취업을 준비할 때 코딩 테스트는 필수 관문입니다. 다양한 알고리즘이 출제되지만, 자주 등장하는 핵심 알고리즘 10가지를 확실히 익히면 합격 가능성이 높아집니다.

✅ 이 글에서는 코딩 테스트에서 가장 중요한 10가지 알고리즘을 소개하고, 예제 코드와 함께 설명합니다.

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📌 1. 정렬 (Sorting)

정렬은 코딩 테스트에서 기본적으로 출제되는 개념입니다.

✅ 자주 등장하는 정렬 알고리즘

• 버블 정렬 (Bubble Sort)
• 퀵 정렬 (Quick Sort)
• 병합 정렬 (Merge Sort)
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# 퀵 정렬 구현 예제

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

print(quick_sort([3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]))

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🎯 2. 탐색 알고리즘 (Searching)

탐색 알고리즘은 특정한 데이터를 찾는 방법입니다.

✅ 대표적인 탐색 알고리즘

• 선형 탐색 (Linear Search)
• 이진 탐색 (Binary Search) - O(log N) 시간 복잡도를 가짐

# 이진 탐색 예제

def binary_search(arr, target):
    left, right = 0, len(arr) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return -1

print(binary_search([1, 2, 3, 4, 5, 6], 4))  # 출력: 3

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🔥 3. 다이나믹 프로그래밍 (Dynamic Programming, DP)

다이나믹 프로그래밍은 부분 문제의 결과를 저장하여 중복 계산을 줄이는 기법입니다.

✅ 대표적인 DP 문제

• 피보나치 수열 (Top-down, Bottom-up 방식)
• 배낭 문제 (Knapsack Problem)
• 최장 공통 부분 수열 (LCS)

# 피보나치 수열 (메모이제이션 적용)

def fibonacci(n, memo={}):
    if n in memo:
        return memo[n]
    if n <= 1:
        return n
    memo[n] = fibonacci(n-1, memo) + fibonacci(n-2, memo)
    return memo[n]

print(fibonacci(10))  # 출력: 55

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🏆 4. 그래프 탐색 (BFS & DFS)

그래프 탐색은 네트워크, 경로 찾기 문제 등에 자주 출제됩니다.

✅ BFS (너비 우선 탐색) & DFS (깊이 우선 탐색) 비교

• BFS: 큐(Queue)를 사용하며, 최단 경로 탐색에 활용
• DFS: 스택(Stack) 또는 재귀를 사용하며, 백트래킹 문제 해결에 활용

# BFS 구현 예제
from collections import deque

def bfs(graph, start):
    queue = deque([start])
    visited = set([start])
    while queue:
        v = queue.popleft()
        print(v, end=' ')
        for neighbor in graph[v]:
            if neighbor not in visited:
                visited.add(neighbor)
                queue.append(neighbor)

graph = {1: [2, 3, 4], 2: [5, 6], 3: [], 4: [], 5: [], 6: []}
bfs(graph, 1)  # 출력: 1 2 3 4 5 6

 

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🎁 결론: 반드시 익혀야 할 알고리즘 10가지 정리

알고리즘 대표 개념

정렬	퀵 정렬, 병합 정렬
탐색	이진 탐색
DP	피보나치 수열, 배낭 문제
그래프 탐색	BFS, DFS
최단 경로	다익스트라 알고리즘
그리디 알고리즘	최소 동전 개수 문제
분할 정복	퀵 정렬, 병합 정렬
백트래킹	N-Queen 문제
투 포인터	부분합 문제
비트마스크	집합 문제 해결

✅ 코딩 테스트를 준비할 때 위 알고리즘을 반드시 익히세요! ✅ 각 알고리즘을 연습하면서 문제 풀이 능력을 키우세요!

🚀 지금 바로 알고리즘 문제를 풀어보세요!