코딩 인터뷰 문제 푸는 법을 마침내 터득하기까지 — LeetCode 대신 AI 생성 문제로 시작한 준비법

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알고리즘 코딩 인터뷰를 앞두고 있는 개발자라면 '생각을 소리 내어 말하라', '코딩하면서 설명하라', '처음부터 최적화를 걱정하지 마라' 같은 표준 조언을 들어봤을 것입니다. 그러나 저자는 이런 조언이 실제로 어떤 모습인지, 시간이 부족할 때 어떻게 효과적으로 준비할 수 있는지가 막연하다는 문제에서 출발합니다.

LeetCode 벼락치기 대신 AI 생성 문제로 점진적 학습

저자는 곧바로 LeetCode 문제를 파고드는 방식이 '깊은 곳에 바로 뛰어드는 것'처럼 느껴져 자신감만 무너뜨릴 수 있다고 판단했습니다. 인터뷰는 시작 전부터 불안하면 잘 풀리지 않기 때문입니다. 대신 ChatGPT를 활용해 쉬운 AI 생성 연습문제부터 시작해 점차 복잡도를 높였고, 난이도에 따라 하루 2~3개씩 풀었습니다. 저자는 이 방식이 매우 효과적이었다고 평가하는데, 압도당하지 않고 편안한 속도로 배우면서 문제를 풀 때마다 실력이 느는 것을 체감할 수 있었기 때문입니다.

자신의 마찰 지점을 정확히 파악하기

각 연습에서 저자는 문제를 매끄럽게 풀지 못하게 하는 구체적인 마찰 지점을 찾아내려 했습니다. 확인된 지점은 ▲코드를 작성하기 전에 문제를 충분히 이해하지 못하는 것 ▲테스트 없이 한꺼번에 너무 많은 코드를 작성하는 것 ▲도중에 자기 의심에 빠지는 것 ▲버그가 나타났을 때 당황하고 우아하게 복구하는 방법을 모르는 것이었습니다. 저자는 몇 차례 세션을 직접 녹화해 영상을 돌려보며 자신의 페이스, 설명 방식, 전반적인 인상까지 평가했습니다.

정립한 10단계 작업 리듬

이 과정을 통해 저자는 스스로를 안정시키는 작업 리듬을 발견했습니다. 첫째, 가정을 명확히 하기 — 모든 가정을 미리 적어둡니다. 둘째, 환경 검증 — 먼저 더미 함수를 만들어 테스트 출력을 찍어 모든 것이 동작하는지 확인합니다. 셋째, 알고리즘 수동 추적 — 예시 입력을 단계별로 따라가며 반복마다 필요한 모든 변수를 파악합니다. 넷째, 막힘을 말로 표현 — '여기에 flag가 필요한가? 누적 합계가 필요한가? 그룹별로 추적하나, 전체에 걸쳐 추적하나?'처럼 풀려는 것을 소리 내어 말합니다. 다섯째, 로직 검증 — 예시 입력을 다시 따라가며 변수가 올바르게 설정·초기화·누적되는지 확인하고, 수동 단계가 기대 결과를 낼 때까지 추적합니다. 여섯째, 코딩 시작 — 로직이 증명된 후에만 코드를 작성해, 문제 해결 중에 문법에 발목 잡히는 것을 막습니다. 일곱째, 사고 과정 노출 — 이 단계에 이르면 의사코드와 변수 상태 추적이 이미 화면에 있어 면접관이 사고 과정을 명확히 볼 수 있습니다. 여덟째, 점진적 테스트 — 디버깅용 출력문을 일찍 자주 넣어 핵심 자료구조를 실시간으로 관찰합니다. 아홉째, 단순한 디버깅 수용 — 단순한 print문을 주저 없이 사용해 버그를 일찍 잡습니다. 열째, 버그 앞에서 침착함 유지 — 예상치 못한 출력이 나오면 평소 업무일에 수정하는 일반 티켓처럼 대해 긴장을 관리합니다.

저자는 인터뷰를 준비하는 독자들에게 이 방법이 도움이 되기를 바라며, 각자의 팁을 댓글로 공유해 달라고 글을 마무리합니다.

원문: dev.to / 번역·요약: Trawling