AI 시대의 알고리즘 코딩테스트

C++로 푸는 실전 문제 해결 전략

이호진 지음

작가와 2025년 04월 07일 출간

작품소개

책소개

“AI가 코드를 짜주는 시대, 그런데 왜 아직도 알고리즘을 공부할까?”
요즘은 Copilot이나 ChatGPT 같은 AI 도구를 사용해 간단한 코드를 만드는 것이 어렵지 않습니다. 복잡한 로직도 한두 줄 프롬프트로 구현할 수 있다 보니, 이런 질문이 떠오르곤 합니다.
“굳이 알고리즘을 공부할 필요가 있을까?”
하지만 AI가 만들어낸 코드가 정말로 맞는지, 더 나은 방식은 없는지 판단하고 설명할 수 있는 능력은여전히 사람, 바로 ‘개발자’가 갖춰야 할 고유한 역량입니다. 실무에서는 한 줄의 비효율적인 코드가 전체 서비스의 속도를 좌우하고, 문제를 해결하는 관점의 차이가 결국 서비스의 품질을 나누기도 합니다.

이 책은 AI 시대의 알고리즘 코딩 테스트를 준비하는 개발자들을 위한 책입니다. 기초적인 알고리즘 개념을 C++을 중심으로 탄탄히 다지는 동시에, AI 개발과 데이터 중심 서비스에서 자주 사용되는 핵심 알고리즘 주제들도 함께 다룹니다.
 해시, 정렬, 탐색, 그래프, 우선순위 큐, 문자열, DP와 같은 핵심 주제를 중심으로
 실제 AI 서비스에서 어떻게 활용될 수 있는지를 설명하고
 다양한 문제를 풀며 논리력, 구현력, 최적화 감각을 기를 수 있도록 구성했습니다.

코딩 테스트는 단순히 입사의 관문이 아니라 스스로의 사고력, 문제 해결력, 그리고 개발자로서의 기본기를 점검하는 기회입니다. AI가 코드를 빠르게 짜주는 시대일수록, 그 코드를 ‘읽고’, ‘판단하고’, ‘더 나은 방향으로 바꿀 수 있는’ 사람이 되어야 합니다.
이 책이 그런 길 위에 있는 여러분에게, 단단한 기초와 깊이 있는 통찰을 주는 길잡이가 되기를 바랍니다.

목차

0. 시작하며
1. 알고리즘 성능 분석
2. 성능 최적화 요령
3. 재귀와 반복문
4. 연속 데이터 - 배열, 벡터
5. 연결 리스트와 list 컨테이너
6. 연속 데이터 - 덱
7. 스택, 큐
8. 트리
9. 어댑터 - 우선순위 큐
10. 연관 컨테이너 - 세트, 맵
11. 문자열
12. 동적계획법

책 속으로

2. 성능 최적화 요령
“정답을 맞췄다고 끝이 아니다. 0.01초 차이로 탈락하는 세상이다.”
단순히 돌아가기만 하는 코드가 아니라, 더 나은 코드를 고민해야 할 때가 옵니다.
이 장에서는 정렬, 힙, 퀵 셀렉션 등으로 시간과 공간을 줄이는 성능 최적화 전략을 배웁니다.

일반적으로 코딩 테스트에서 면접관은 지원자가 문제를 풀었을 때, 최적화가 가능한지 묻고 최적화하기를 요구합니다. 최적화에서는 공간 복잡도도 고려하지만, 주로 시간 복잡도를 어떻게 줄이느냐가 문제의 중심이 됩니다. 비단 면접에서뿐만 아니라 실무에서도, 메모리를 조금 더 사용하더라도 더 빠른 코드를 선호하는 편입니다. 공간을 더 사용해서 수행 시간을 줄이는 문제 해결 방법이 있습니다. 동적 계획법 같은 알고리즘 문제 해결 전략이 그런 방법의 하나입니다. 어려운 문제를 출제하기 좋아하는 글로벌 기업은 동적 계획법을 사용해야 최적의 해법을 구할 수 있는 문제를 선호하는 편입니다.
많은 분들이 '스노우볼 효과'(snowball effect)라는 말을 들어보셨을 겁니다. 작은 눈덩이를 굴리다 보면 점점 커져서 나중에는 커다란 눈덩이가 되는 현상을 말하죠. 이 개념은 우리가 자주 즐기는 대전 게임, 예를 들어 리그 오브 레전드 같은 곳에서도 자주 언급됩니다. 게임 초반에 얻는 아주 작은 이득이 쌓이고 쌓여 결국 승패를 가르는 결정적인 요소가 되는 경우를 말합니다.
사실 이 스노우볼 효과는 게임뿐 아니라 우리가 다루는 IT 시스템, 특히 빅데이터 기반의 복잡하고 거대한 시스템에서도 똑같이 적용됩니다. 겉으로 보기엔 사소해 보이는 성능 최적화—쿼리 하나의 개선, 캐시 처리의 조정, 네트워크 지연의 감소—이 이런 시스템에서는 하나하나가 모여 전체 처리 속도와 효율성에 엄청난 차이를 만들어냅니다.
그래서 우리는 성능 최적화에 더욱 민감해질 필요가 있습니다. 당장 눈에 띄지 않더라도, 그 작은 개선이 모여 결국 시스템의 경쟁력, 유지 비용, 사용자 만족도까지 좌우할 수 있기 때문입니다. 시스템이 커질수록, 그리고 다뤄야 할 데이터가 많아질수록, 이러한 '작은 눈덩이'들은 점점 더 큰 의미를 갖게 됩니다. 성능 최적화는 선택이 아니라, 거대한 시스템을 움직이는 핵심 전략이 되는 셈입니다
이 장에서는 문제를 풀 때 어떻게 시작하고 최적화하는지, 그 과정을 아래처럼 다루려고 합니다.

작가정보

저자(글) 이호진

Windows 애플리케이션 개발자로 커리어를 시작하였으며, LG전자에서 오랜 시간 연구원으로 재직하며, 다양한 AI 연구를 수행한 경험이 있습니다.
현재는 AI 스타트업에서 개발팀장으로 여러 기업의 다양한 문제를 AI로 해결하는 업무를 수행하고 있습니다.