바킹독의 실전 알고리즘 강좌와 워크북 문제들을 Python으로 풀이한 저장소입니다.

원본 워크북에는 C++ 풀이만 있어서, Python으로 코딩테스트를 준비하시는 분들을 위해 Python 버전을 작성했습니다. 강좌를 따라가면서 참고하시면 좋을 것 같습니다!!

• 풀이 활용법
• Python 코딩 스타일에 관하여
• 코드 구조
• 폴더 구조
• 진행 상황
• 권장 자료 및 도구
• 참고 사항

1. 먼저 직접 풀어보세요. 답을 바로 보면 실력이 늘지 않습니다. 최소 30분~1시간은 고민해보시는 걸 추천드립니다.
2. 막히면 힌트로 활용하세요. 코드 전체를 보기보다는, 어떤 자료구조나 알고리즘을 썼는지만 확인하고 다시 도전해보세요.
3. 풀고 나서 비교해보세요. 본인 풀이와 비교하면서 "이런 방식도 있구나" 하고 참고하시면 됩니다.
4. 나만의 규칙을 만들어보세요. Python 코딩 규칙을 지키면서 본인만의 코딩 스타일을 정해보세요. 예를 들어 입력 함수는 항상 이렇게 쓴다, BFS는 이런 구조로 짠다 등등. 규칙이 있으면 매번 고민할 필요 없이 문제 풀이에 집중할 수 있고, 실수도 줄어듭니다.

Python에는 나름의 코딩 규칙들이 있습니다. 코딩테스트나 PS에서 코딩할 때 "일단 돌아가면 장땡이지!"라고 생각하고 대충 코딩하기 쉬운데, 저는 이런 규칙들을 지키면서 짜는 편입니다.

실제 개발도 아닌데 조금 과하다고 느낄 수 있습니다. 하지만 코딩테스트에서도 시간이 촉박하다고 대충 짜면 오히려 디버깅에서 시간을 더 잡아먹습니다. 몇 분 전에 짠 코드도 돌아서면 까먹거든요. "이 변수가 뭐였지?", "이 함수 반환값이 뭐였더라?" 하면서 코드를 다시 읽는 시간이 쌓입니다.

타입 힌트 하나, 함수 분리 하나가 이런 실수를 줄여줍니다. 처음엔 조금 느린 것 같아도, 결국 제대로 돌아가는 코드를 짜는 게 가장 빠른 길입니다.

실무에서도 보면 코딩 잘하는 신입들도 이런 규칙 없이 본인 스타일대로 짜는 경우가 많습니다. 그러면 나중에 "이 함수 뭘 받는 거지?" 하고 코드를 뒤져보고 분석해야 합니다. 이러한 경험이 있는 면접관이 코드를 본다면, 깔끔하게 정리된 코드가 좋은 인상을 줄 수 있지 않을까요?

물론 알고리즘 효율이 우선인 경우엔 Pythonic하지 않은 방식이 나을 때도 있고, 상황에 따라 애매한 지점이 있습니다. 저도 완벽하지 않아서 일관성이 부족한 부분이 있을 수 있으니 참고용으로 봐주세요!!

PEP8은 Python 공식 스타일 가이드입니다. 들여쓰기는 스페이스 4칸, 한 줄은 79자 이내, 함수명은 snake_case 등 이런 규칙들을 정해둔 문서입니다.

이게 왜 필요하냐면, 모두가 비슷한 스타일로 코드를 작성하면 다른 사람 코드를 읽기가 훨씬 편해지기 때문입니다. 협업할 때 특히 중요합니다.

물론 처음부터 이 모든 규칙을 외울 수는 없습니다. 그래서 VSCode 같은 IDE를 쓸 때 Pylint 같은 linter의 도움을 받으면 좋습니다. 코드를 짜면서 실시간으로 "여기 스타일이 잘못됐어요"라고 알려주거든요.

함수의 인자와 반환값에 타입을 명시하는 것입니다.

# Type Annotation X
def add(a, b):
    return a + b

# Type Annotation O
def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

Python은 타입을 안 써도 돌아가지만, 써두면 "이 함수는 정수 두 개를 받아서 정수를 반환한다"는 의도가 명확해집니다. IDE 자동완성도 잘 되고, 실수도 미리 잡아줍니다.

Python에는 "The Zen of Python"이라는 철학이 있습니다. 터미널에서 import this를 입력하면 볼 수 있습니다. 핵심은 가독성, 간결함, 명료함입니다.

Pythonic한 코드란 Python의 특성을 잘 활용해서 간결하고 읽기 쉽게 작성한 코드를 말합니다. 몇 가지 예시를 보면:

# 1. 반복문 - range(len()) 대신 enumerate 사용
# Bad
for i in range(len(numbers)):
    print(numbers[i])

# Good
for i, num in enumerate(numbers):
    print(i, num)

# 2. 리스트 생성 - for loop 대신 list comprehension
# Bad
squares = []
for i in range(10):
    squares.append(i * i)

# Good
squares = [i * i for i in range(10)]

# 3. 변수 교환 - temp 변수 대신 튜플 언패킹
# Bad
temp = a
a = b
b = temp

# Good
a, b = b, a

처음엔 어색할 수 있지만, 익숙해지면 코드가 훨씬 깔끔해집니다.

모든 풀이는 이런 구조를 따릅니다:

""" solve.py for {문제번호}. {문제명} """

import sys


def sys_input() -> str:
    return sys.stdin.readline().rstrip()


def solve(...) -> ...:
    # 핵심 알고리즘 로직
    pass


def main() -> None:
    # 입력 처리
    # solve 호출
    # 출력 처리
    answer = solve(...)
    print(answer)


if __name__ == "__main__":
    main()

• 복잡한 로직은 헬퍼 함수로 분리 (예: bfs(), dfs())
• 출력이 개행으로 구분된 리스트면 print(*answer, sep="\n") 사용

.
├── 0x02. basic coding tips/
├── 0x03. array/
├── 0x04. linked list/
├── 0x05. stack/
├── 0x06. queue/
├── 0x07. deque/
├── 0x08. stack (bracket matching)/
├── 0x09. bfs/
├── 0x0b. recursion/
├── 0x0c. backtracking/
├── 0x0d. simulation/
├── 0x0e. sorting I/
├── 0x0f. sorting II/
├── 0x10. dynamic programming/
├── 0x11. greedy/
└── README.md

각 폴더 안에는 {문제번호}번. {문제명}/solve.py 형태로 풀이가 들어있습니다.

현재 0x11강 (그리디) 까지 풀이가 완료되어 있습니다. 이후 강의 풀이는 차차 추가할 예정입니다.

바킹독님이 오리엔테이션에서 언급하셨듯이, 삼성 A형을 포함한 많은 기업 코딩테스트가 BFS/DFS/백트래킹/시뮬레이션 위주로 출제되기 때문에 시간이 없으신 분들은 0x11강까지 보시는 것을 추천드립니다.

• Effective Python (Brett Slatkin)
  • Python다운 코드 작성법을 배울 수 있는 책입니다
  • 한글 번역본: 파이썬 코딩의 기술
  • 참고: 한국어 요약 노트 (1판 기준)
  • 1장 파이썬답게 생각하기는 꼭 읽어보시길 추천드립니다

• Pylint - PEP8 스타일 검사, 코드 품질 체크
• Pylance - Type Annotation 검사, 자동완성

Pylance는 VSCode Python extension에 포함되어 있으며, Pylint는 VSCode Extensions에서 검색해서 설치하면 됩니다. 코드 짜면서 실시간으로 피드백을 받을 수 있어서 정말 좋습니다.

• 이 풀이들은 학습 목적으로 작성했습니다
• 제공된 모든 풀이는 백준에서 통과된 풀이지만, 더 효율적인 방법이 있을 수 있습니다
• 문제 저작권은 백준 온라인 저지 이용 규칙에 따라 문제를 만든 사람에게 있습니다
• 강좌 및 워크북 저작권은 바킹독님에게 있습니다

오류 수정이나 더 나은 풀이 제안은 언제든 환영합니다!! 🙌

원본 강좌: 바킹독의 실전 알고리즘
원본 워크북: basic-algo-lecture