알고리즘 난이도 가이드

“이 알고리즘이 왜 어렵다는 거지?”라는 의문을 가져본 적 있나요?

저도 처음 알고리즘을 배울 때 “초급”, “중급”, “고급”이라는 표현이 무엇을 의미하는지 명확하지 않아서 혼란스러웠습니다. 같은 “중급”이라도 어떤 건 쉽고 어떤 건 너무 어려웠죠.

이 가이드는 명확한 기준으로 알고리즘의 난이도를 설명합니다.

난이도 분류 기준

알고리즘의 난이도는 다음 4가지 기준으로 결정됩니다.

1. 개념의 직관성

얼마나 직관적으로 이해할 수 있는가?

// ✅ 초급: 매우 직관적 (버블 정렬)
// "큰 숫자를 뒤로 보낸다" - 누구나 이해 가능
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
  for (let j = 0; j < arr.length - 1; j++) {
    if (arr[j] > arr[j + 1]) {
      [arr[j], arr[j + 1]] = [arr[j + 1], arr[j]]; // 교환
    }
  }
}

// ❌ 고급: 직관적이지 않음 (KMP 알고리즘)
// "LPS 배열이 뭐지? 왜 필요하지?" - 이해에 시간 필요
const lps = computeLPSArray(pattern);
if (j !== 0) j = lps[j - 1];

2. 구현 복잡도

코드로 구현하기 얼마나 어려운가?

// 초급: 5줄 (선형 탐색)
function linearSearch(arr, target) {
  for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
    if (arr[i] === target) return i;
  }
  return -1;
}

// 중급: ~20줄 (이진 탐색)
function binarySearch(arr, target) {
  let left = 0, right = arr.length - 1;

  while (left <= right) {
    const mid = Math.floor((left + right) / 2);
    if (arr[mid] === target) return mid;
    if (arr[mid] < target) left = mid + 1;
    else right = mid - 1;
  }
  return -1;
}

// 고급: 50줄 이상 (다익스트라)
// ... 복잡한 우선순위 큐, 거리 업데이트 로직 등

3. 필요한 사전 지식

이 알고리즘을 이해하려면 무엇을 먼저 알아야 하는가?

초급: 기본 프로그래밍만 알면 됨
  └─ 배열, 반복문, 조건문

중급: 1~2개의 개념 필요
  ├─ 재귀 (퀵 정렬, 병합 정렬)
  ├─ 스택/큐 (DFS, BFS)
  └─ 해시 테이블 (애나그램)

고급: 3개 이상의 개념 조합
  ├─ 그래프 + 우선순위 큐 (다익스트라)
  ├─ DP + 최적화 (배낭 문제)
  └─ 문자열 + 해싱 (라빈-카프)

4. 실수하기 쉬운 정도

처음 구현할 때 버그가 얼마나 자주 발생하는가?

// 초급: 실수하기 어려움
const max = Math.max(...arr); // 명확함

// 중급: 경계 조건 주의
while (left <= right) {  // ⚠️ <= 인가 < 인가?
  const mid = Math.floor((left + right) / 2);
}

// 고급: 많은 엣지 케이스
if (j !== 0) {
  j = lps[j - 1];  // ⚠️ 왜 j-1인가? 언제 이걸 해야 하나?
}

난이도별 상세 기준

⭐ 초급 (Beginner)

특징:

• 개념을 설명하는데 1분이면 충분
• 구현을 보면 “아, 이렇게 하는구나!” 바로 이해
• 버그 없이 첫 시도에 성공할 확률 80% 이상
• 사전 지식이 거의 필요 없음

학습 시간: 30분 ~ 1시간

예시:

• 선형 탐색: “처음부터 끝까지 하나씩 찾는다”
• 버블 정렬: “큰 숫자를 뒤로 보낸다”
• 선택 정렬: “가장 작은 걸 찾아서 앞으로”

판별 방법:

// 이 코드를 보고 5초 안에 이해된다면 초급
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
  if (arr[i] === target) return i;
}

⭐⭐ 초중급 (Elementary)

특징:

• 개념은 간단하지만 구현에 약간의 기술 필요
• “아하!” 순간은 빠르게 오지만 디테일에서 실수 가능
• 1~2번의 시도로 성공
• 기본 자료구조 이해 필요

학습 시간: 1~2시간

예시:

• 이진 탐색: 개념은 쉽지만 left/right 조건 헷갈림
• 삽입 정렬: 이해는 쉬운데 인덱스 처리 주의
• 스택/큐 구현: 개념은 명확한데 구현 연습 필요

⭐⭐⭐ 중급 (Intermediate)

특징:

• 개념 이해에 10~30분 소요
• 여러 번 구현해봐야 익숙해짐
• 재귀, 분할 정복 등의 개념 필요
• 엣지 케이스를 놓치기 쉬움

학습 시간: 3~5시간 (반복 연습 포함)

예시:

• 퀵 정렬: 분할 정복 개념 + 피벗 선택 전략
• 병합 정렬: 재귀 + 병합 로직
• DFS/BFS: 그래프 탐색 개념 + 스택/큐 활용
• 기본 DP: 피보나치, LCS 등

판별 방법:

• “왜 이렇게 하는 거지?”라는 질문이 2~3번 나온다면 중급
• 처음 구현할 때 버그를 1~2개 만든다면 중급

⭐⭐⭐⭐ 고급 (Advanced)

특징:

• 개념 이해에 1시간 이상 소요
• 여러 개념의 조합
• 최적화 기법 필요
• 엣지 케이스가 많고 복잡함

학습 시간: 5~10시간

예시:

• 다익스트라: 그래프 + 우선순위 큐 + 탐욕 알고리즘
• KMP: 문자열 + LPS 배열 + 패턴 매칭
• 배낭 문제: DP + 최적화 + 역추적
• 세그먼트 트리: 트리 + 분할 정복 + 구간 쿼리

판별 방법:

• 유튜브 강의를 2번 이상 봐야 이해된다면 고급
• LeetCode Medium~Hard 수준

⭐⭐⭐⭐⭐ 최고급 (Expert)

특징:

• 개념 이해에 며칠 소요
• 수학적 배경 지식 필요
• 여러 고급 기법의 조합
• 실무에서도 자주 쓰이지 않음

학습 시간: 10시간 이상

예시:

• 네트워크 플로우: 그래프 + 최대 유량 + 최소 컷
• Suffix Array/Tree: 고급 문자열 처리
• FFT: 수학 + 최적화
• Segment Tree with Lazy Propagation

학습 순서 추천

1단계: 기초 다지기 (1~2주)

// 이 코드들이 편하게 느껴질 때까지
✅ 선형 탐색
✅ 버블 정렬
✅ 선택 정렬

목표: “배열을 조작하는 게 자연스럽다”

2단계: 효율성 이해하기 (2~3주)

// O(n²)에서 O(n log n)으로의 도약
✅ 이진 탐색
✅ 삽입 정렬
✅ 재귀 개념

목표: “왜 이게 더 빠른지 이해한다”

3단계: 분할 정복 마스터 (3~4주)

// 재귀와 친해지기
✅ 퀵 정렬
✅ 병합 정렬
✅ 이진 탐색 트리

목표: “재귀적으로 생각할 수 있다”

4단계: 그래프와 DP (4~8주)

// 실전 문제 해결 능력
✅ DFS/BFS
✅ 기본 DP (피보나치, LCS)
✅ 그래프 표현 방법

목표: “대부분의 코딩 테스트 문제를 풀 수 있다”

5단계: 고급 알고리즘 (8주 이상)

// 필요할 때 학습
✅ 다익스트라, 벨만-포드
✅ 고급 DP (배낭, 편집 거리)
✅ KMP, 라빈-카프

목표: “어려운 최적화 문제도 해결할 수 있다”

난이도 판별 셀프 체크

각 알고리즘을 처음 접했을 때 다음 질문으로 난이도를 판별하세요:

초급

• 개념을 5분 안에 이해했나요?
• 첫 구현에서 버그가 0~1개였나요?
• 사전 지식이 거의 필요 없었나요?

초중급

• 개념을 10분 안에 이해했나요?
• 2번 이내의 시도로 성공했나요?
• 기본 자료구조만 알면 됐나요?

중급

• 개념을 30분 안에 이해했나요?
• 여러 번 연습이 필요했나요?
• 1~2개의 사전 개념이 필요했나요?

고급

• 개념을 1시간 이상 공부했나요?
• 여러 개념을 조합해야 했나요?
• 엣지 케이스가 많이 나왔나요?

난이도별 예상 성공률

실제 학습자 데이터 기반 (처음 구현 시):

학습 팁

초급 알고리즘

• 코드를 외우지 말고 로직을 이해하세요
• 종이에 그려가며 시뮬레이션해보세요
• 10개 정도 문제를 풀면 충분합니다

중급 알고리즘

• 왜 이렇게 동작하는지 깊이 이해하세요
• 직접 구현해보고, 디버깅 경험을 쌓으세요
• 30~50개 문제로 다양한 변형 연습

고급 알고리즘

• 기본 개념부터 차근차근 쌓아올리세요
• 시각화 도구를 활용하세요 (VisuAlgo 등)
• 필요할 때 학습하고, 반복 복습하세요

자주 하는 질문

Q: 모든 알고리즘을 다 배워야 하나요?

A: 아니요! 실무에서는 다음만 알아도 충분합니다.

• 정렬: 퀵/병합 정도만 (실제로는 내장 sort 사용)
• 탐색: 이진 탐색
• 그래프: DFS/BFS
• DP: 기본 패턴 (피보나치, LCS)

고급 알고리즘은 필요할 때 학습하세요.

Q: 난이도가 낮으면 덜 중요한가요?

A: 전혀 아닙니다!

• 이진 탐색(초중급): 실무에서 가장 많이 사용
• 버블 정렬(초급): 교육용으로 중요
• KMP(고급): 특수한 경우에만 사용

중요도 ≠ 난이도입니다.

Q: 초급부터 순서대로 배워야 하나요?

A: 네, 권장합니다!

• 기초가 탄탄해야 고급을 이해할 수 있습니다
• 건너뛰면 나중에 더 어렵습니다
• 성취감을 느끼며 학습할 수 있습니다

마치며

난이도는 현재 실력에 따라 달라집니다.

처음에는 이진 탐색이 어려워도, 100번 구현하면 초급처럼 느껴집니다. 다익스트라도 마찬가지입니다.

중요한 것은 꾸준함입니다. 하루 30분씩, 한 단계씩 올라가세요.

3개월 후에는 “그때 왜 이게 어려웠지?”라고 생각하게 될 거예요. 화이팅! 🚀