[코드트리] 시뮬레이션 알고리즘 약점 극복 학습 후기

 

1. 갭체크 중 느낀 약점

최근 코드트리 갭체크를 진행하면서 가장 부족하다고 느꼈던 부분이 바로 시뮬레이션 유형이었습니다.
특히 구현 자체는 어렵지 않아 보여도, 날짜 계산이나 시간 계산처럼 조건이 조금만 많아져도 실수가 반복되는 문제가 많았습니다. 그래서 이번에는 단순히 문제만 많이 푸는 방식이 아니라, 부족한 유형을 체계적으로 보완해보고 싶어서 코드트리의 학습 트레일을 활용하게 되었습니다.

 

2. 코드트리 커리큘럼 구조가 좋았던 이유

제가 특히 좋았던 점은 코드트리의 커리큘럼 구조였습니다.
단순히 문제 리스트만 나열되어 있는 방식이 아니라, Lesson → 기본 문제 → 연습 문제 → 테스트 문제 흐름으로 단계적으로 난이도가 올라가는 구조라서 학습 방향이 굉장히 명확했습니다.

제가 학습했던 부분은 Chapter 4. 시뮬레이션 I 영역이었는데, 갭체크 결과를 통해 제가 부족한 영역이 정확히 “날짜와 시간 계산”, “진수 변환(Notation)” 같은 구현 중심 문제라는 걸 확인할 수 있었습니다.

 

특히 아래 흐름이 도움이 많이 됐습니다.

• Time to Time
• Date to Date
• DateTime to DateTime
• 요일 맞추기
• 진수 to 진수

처음에는 단순 구현이라고 생각했는데, 실제로 풀어보니 조건 처리와 예외 케이스 관리가 훨씬 중요했습니다.
예를 들어 진수 to 진수 문제를 풀 때도 처음에는 단순히 % 2만 사용해서 구현했다가, 다른 진수 변환에서는 바로 오답이 발생했습니다.
이 과정을 통해 “문제를 대충 일반화해서 구현하면 안 된다”는 걸 체감했고, 이후에는:

1. 먼저 A진수를 10진수로 변환
2. 이후 목표 진수 B로 다시 변환
3. 변환 과정에서 나머지를 뒤집어 출력

이 흐름 자체를 정확히 이해하고 구현하는 습관이 생겼습니다.

또 코드트리는 단순히 정답 여부만 확인하는 게 아니라, 해설과 모범 코드가 굉장히 깔끔하게 정리되어 있어서 도움이 많이 됐습니다.
특히 저는 구현 문제에서 변수 이름이나 반복문 흐름이 자꾸 꼬이는 편인데, 모범 코드를 보면서 “왜 이렇게 순서를 구성했는지”를 따라가다 보니 풀이 감각 자체가 많이 달라졌습니다.

예전에는 다른 플랫폼에서 무작정 문제 수만 늘리는 방식으로 공부했었는데, 그러다 보니 틀린 문제를 다시 봐도 “왜 틀렸는지”를 깊게 분석하지 않는 경우가 많았습니다.
반면 코드트리는 약점 유형 기반 추천과 트레일 구조가 있어서, 부족한 유형을 반복적으로 학습하기에 훨씬 좋았습니다.

특히 시뮬레이션 문제는:

• 구현 순서를 어떻게 나눌지
• 예외 케이스를 어디서 처리할지
• 변수 상태를 어떻게 유지할지

이런 사고 흐름이 중요한데, 기본 → 연습 → 테스트 단계로 반복하다 보니 점점 “풀이 흐름을 먼저 설계하는 습관”이 생긴 게 가장 큰 변화였습니다.

코딩테스트를 준비하면서 막연하게 문제만 많이 푸는 것보다,
이렇게 약점을 명확히 분석하고 유형별로 집중 학습하는 방식이 훨씬 효율적이라는 걸 느끼고 있습니다.

 

코드트리 학습 링크

https://www.codetree.ai/ko/trail-info