커리큘럼/페이즈 1 · 기본기
1주차

시작하기: 문법과 복잡도

두 언어의 문법 차이를 정리하고, 제한 조건에서 알고리즘을 역산하는 법을 익혀요.

개념

첫 주는 도구 점검이에요. 알고리즘을 배우기 전에, 알고리즘을 적어 넣을 언어가 손에 붙어 있어야 해요. JavaScript와 Python은 비슷해 보이지만 나눗셈·비교·정렬처럼 매일 쓰는 연산에서 조용히 달라요. 그 차이를 모르고 쓰면 알고리즘이 맞아도 틀려요.

이 사이트의 입출력 규약

백준 같은 사이트는 표준 입력에서 읽고 표준 출력으로 써요. input()으로 줄을 받고 print()로 답을 내보내는 방식이에요. 이 사이트는 달라요 — 채점기가 함수를 직접 호출하고 반환값을 비교해요. 프로그래머스나 LeetCode와 같은 방식이에요.
  • 입력은 함수의 인자로 들어와요. input() / readline을 쓰지 마요
  • 답은 return 으로 돌려줘요. print 한 값은 채점되지 않아요
  • console.log / print 는 그대로 결과 화면에 보이니까 디버깅에 쓰면 돼요
  • 함수 이름은 문제마다 정해져 있고, 스타터 코드에 이미 적혀 있어요
실제 시험이 표준 입력 방식이라면 파싱 코드는 그때 한 번 외우면 돼요. n = int(input()), nums = list(map(int, input().split())) 두 줄이면 대부분 끝나요. 연습에서 중요한 건 파싱이 아니라 그 뒤의 알고리즘이라서, 이 사이트는 인자로 건네줘요.

연산자에서 갈리는 곳

하려는 일JavaScriptPython
정수 나눗셈Math.floor(a / b) 또는 (a / b) | 0a // b
나머지a % b (음수면 음수)a % b (항상 부호가 b를 따름)
거듭제곱a ** ba ** b
같은지 비교=== (==는 타입 변환을 함)==
논리 부정!xnot x
정수 최대2**53 - 1 이후 부정확제한 없음

시간 복잡도

코딩 테스트에서 틀리는 방법은 두 가지예요. 답이 틀리거나, 답은 맞는데 너무 느리거나. 두 번째가 훨씬 자주 일어나고 훨씬 억울해요. 첫 주에 복잡도를 함께 다루는 이유예요.복잡도는 어렵게 생각할 것 없이 '입력이 2배가 되면 일이 몇 배로 늘어나나' 딱 하나만 물어보는 거예요. 어떤 일은 입력이 2배면 일도 2배로 얌전히 늘고(O(n)), 어떤 일은 4배로 확 늘어요(O(n²)). 이 '늘어나는 속도'가 알고리즘의 운명을 가르고, 입력이 커질수록 격차는 걷잡을 수 없이 벌어져요.시간 복잡도는 '입력이 커질 때 연산 횟수가 어떤 속도로 늘어나는가'예요. O(n)은 입력이 2배면 시간도 2배, O(n²)은 입력이 2배면 시간은 4배. 상수배와 낮은 차수 항은 버려요 — 3n² + 100n + 5는 그냥 O(n²)이에요.이 표가 이번 주에 얻어가야 할 전부예요. 채점 서버는 보통 1초에 1억 번 정도의 단순 연산을 처리한다고 보면 돼요. 그래서 문제의 n 제한을 보면 쓸 수 있는 알고리즘이 거의 정해져요.
n 제한허용 복잡도대표 도구배우는 주차
n ≤ 20O(2ⁿ), O(n!)완전 탐색, 백트래킹4 · 17
n ≤ 5,000O(n²)이중 반복문, 2차원 DP4 · 20
n ≤ 200,000O(n log n)정렬, 이분 탐색, 힙7 · 11 · 18
n ≤ 10,000,000O(n)한 번 순회, 투 포인터2 · 8
말로만 들으면 감이 안 오니까, n이 10배씩 커질 때 세 복잡도가 실제로 몇 번 연산하는지 세어 볼게요. n log n은 밑이 2인 로그로 어림했어요 (log₂ 1000 ≈ 10).
n이 커질 때 연산 횟수가 얼마나 벌어지는가
n        O(n)        O(n log n)      O(n^2)
-----------------------------------------------
10       10          33             100
100      100         664            10,000
1000     1,000       9,966          1,000,000
​
n=10   일 때 : 100배 차이도 안 나서 셋 다 눈 깜짝할 새
n=1000 일 때 : O(n)과 O(n^2)이 100만 대 1000, 1000배 격차
n이 10배 커질 때 O(n)은 10배, O(n²)은 무려 100배로 뛰는 게 보여요. n이 작을 땐 다 비슷하지만 커지는 순간 O(n²)만 폭발해요. 그래서 `n` 제한이 알고리즘을 정해요 — n이 10만이면 O(n²)은 100억 번이라 1초를 한참 넘겨요.거꾸로도 써요. n이 10만인데 이중 반복문이 떠올랐다면 그 풀이는 버려야 한다는 신호예요. 100억 번 연산은 절대 1초 안에 끝나지 않아요. 코드를 쓰기 전에 이 계산을 먼저 하는 습관이 이번 주의 목표예요.

공간 복잡도

메모리도 같은 방식으로 세어요. 정수 하나가 대략 4~8바이트라서, 512MB 제한이면 정수 배열은 대략 1천만~1억 개가 한계예요. n이 10만인 문제에서 n × n 2차원 배열을 만들면 100억 칸이라 메모리 초과예요. 2차원 DP를 1차원으로 줄이는 기법(20주차)이 나오는 이유예요.

패턴 코드

반복문 관용구인덱스가 정말 필요할 때만 인덱스를 써요. 값만 필요하면 값만 꺼내는 쪽이 실수가 적어요.
javascript
for (let i = 0; i < nums.length; i++) { }      // 인덱스
for (const n of nums) { }                       // 값
for (const [i, n] of nums.entries()) { }        // 둘 다
for (let i = nums.length - 1; i >= 0; i--) { }  // 거꾸로
함수와 여러 값 반환파이썬은 튜플로, JavaScript는 배열로 돌려줘요. 채점기는 둘을 같은 것으로 봐요.
javascript
function minMax(nums) {
  let lo = Infinity;
  let hi = -Infinity;
  for (const n of nums) {
    if (n < lo) lo = n;
    if (n > hi) hi = n;
  }
  return [lo, hi];
}
​
const [low, high] = minMax(nums);
조건 분기를 짧게 쓰기삼항 연산자는 값을 고를 때만 써요. 분기 안에서 여러 일을 한다면 if 가 읽기 좋아요.
javascript
const label = n % 2 === 0 ? "짝수" : "홀수";
​
if (n % 15 === 0) return "FizzBuzz";
else if (n % 3 === 0) return "Fizz";
else if (n % 5 === 0) return "Buzz";
return String(n);

이번 주 문제

이번 주 진행0 / 4
주차 진행률
이번 주 주제로 골라둔 문제예요. 채점은 프로그래머스에서 하고, 풀고 나면 여기에 체크해 두세요. 난이도 순으로 보여줘요.
프로그래머스 진행률
  • 두 정수 사이의 합
    Lv. 1풀기
  • 소수 찾기
    Lv. 1풀기
  • 약수의 합
    Lv. 1풀기
  • 자릿수 더하기
    Lv. 1풀기
  • 정수 내림차순으로 배치하기
    Lv. 1풀기
  • 콜라츠 추측
    Lv. 1풀기
  • 하샤드 수
    Lv. 1풀기

셀프 체크

다음 주로 넘어가기 전에 소리 내어 답해 보세요. 막히면 그 부분이 아직 덜 익은 개념이에요.
  1. n이 100,000일 때 O(n²)와 O(n log n)은 연산 횟수가 대략 몇 배 차이 나는가?
  2. JavaScript에서 (lo + hi) / 2 를 인덱스로 쓰면 무슨 일이 생기는가?
  3. 문제에 'n ≤ 20'이라고 적혀 있다면 어떤 풀이를 먼저 떠올려야 하는가?
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