코딩 테스트 언어 선택 가이드 C++ vs. Python

코딩 테스트를 준비하고 있는 예비 개발자 또는 재취업을 앞두고 있는 개발자라면 코딩 테스트 언어 선택을 신중하게 결정할 텐데요. 가장 보편적인 C++, Python, JAVA가 있어요. 이전부터 사용하던 언어를 계속 사용할지 또는 잘 쓰던 언어를 바꿔보는 게 나을지, 회사에서 자주 사용하는 언어로 선택할지 또는 처음인데 가장 대중적인 언어를 쓸지 고민이 많을 수 있어요. 한편으로는 장기적인 관점으로 볼 때 내 커리어에서 필요한 언어를 선택하는 것도 중요하죠.

그런데 같은 문제를 풀더라도 언어에 따라 코드 작성 방식이나 제출 결과가 크게 달라질 수 있다는 사실 알고 계셨나요? 이번 글에서는 가장 대중적인 C++, Python의 장단점을 비교해 보고 코테에 가장 적합한 언어가 무엇인지 선택하는 데 도움을 드릴게요.

코딩 테스트 언어 선택 전 고려해야 할 3가지

먼저 언어 선택 전에 고려해야 하는 사항들을 알아볼게요.

1️⃣ 기존에 익숙한 언어를 우선!

코딩 테스트는 시간 싸움입니다. 문제 풀이 자체도 어렵지만 이제 막 배운 익숙하지 않은 언어를 사용할 경우 시간 초과나 문법 오류로 고전할 가능성이 높아요. 이미 사용해 본 언어가 있다면, 그 언어로 사용하세요

익숙한 언어 사용의 장점

• 코딩 속도가 빠름

• 디버깅 및 에러 처리 능력이 뛰어남

• 알고리즘 구현에만 집중할 수 있음

2️⃣ 기업의 사용 언어 및 제한 언어를 확인!

기업마다 선호하는 언어가 다를 수 있으며, 일부 코딩 테스트에서는 사용할 수 있는 언어를 제한하는 경우도 종종 있어요. 물론 보편적으로 사용하는 언어인 JAVA, C++, Python 같은 언어들은 대부분의 코딩 테스트에서 지원됩니다.

사전에 목표 기업의 코딩 테스트 언어 가이드를 확인하세요. 또한, 사용하는 언어에 따라 문제 풀이 시 제공되는 표준 라이브러리나 API가 다르므로 이를 체크해 두는 것도 중요합니다. 사용하는 언어에 따라 문제 풀이 시 활용할 수 있는 표준 라이브러리에 차이가 있으므로 이를 체크해 두는 것이 중요합니다.

(예를 들면 Python3에서는 tree set 자료구조가 표준 라이브러리에 없습니다!)

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문제 유형에 맞는 언어를 고려

모든 언어가 모든 문제에 적합하지는 않아요. 각 언어는 강점과 약점을 가지고 있으며 문제 유형에 따라 효율적인 특정 언어가 있기도 합니다. 예를 들면

시간제한이 빡빡한 문제: C++
데이터 처리 및 문자열 조작 문제: Python
알고리즘에 복잡한 자료구조를 활용해야 하는 문제: C++

C++: 독보적인 속도와 성능

가장 많이 사용하는 언어 중 하나인 C++는 국제 알고리즘 대회에서 가장 많이 사용되는 언어로 잘 다룬다면 복잡한 문제에서 오히려 비교적 쉽게 풀 수 있어 국내에서도 많이 선호하는 언어예요.

C++ 장점

1️⃣ 빠른 실행 속도

C++는 컴파일러 언어로, 시간 복잡도가 중요한 문제에서 큰 이점을 가집니다. 특히 입력 크기가 크거나, 반복 계산이 많은 문제에서는 Python보다 2~10배 빠른 실행 시간을 자랑합니다.

예: 그래프 탐색, Offline Query 유형 문제에서 시간 초과(TLE)를 방지하기 유리합니다.

2️⃣ STL(Standard Template Library)

C++의 STL은 코딩 테스트에서 큰 무기입니다. 힙, 트리 맵 등 복잡한 자료구조가 내장되어 있어 짧은 코드로 강력한 기능을 구현할 수 있습니다.

3️⃣ 정확한 메모리 제어

C++는 메모리를 직접 관리할 수 있어, 공간 복잡도 최적화에 유리합니다.

C++ 단점

• 문법의 복잡성: C++는 Python에 비해 문법이 복잡하고 코드 작성량이 많아 초보자에게는 익숙해지기까지 시간이 걸릴 수 있습니다.

• 디버깅 어려움: C++에서 발생하는 런타임 오류는 디버깅에 더 많은 시간을 필요로 합니다.

Python: 간결하고 직관적인 언어

파이썬은 상대적으로 배우기 쉬운 편이라서 많은 입문자들이 선호하는 프로그래밍 언어예요. 입문 언어로 파이썬을 많이 선택하죠. 쉬우면서도 활용도가 높고 간결하고 짧은 코드를 작성할 수 있어요.

Python 장점​

1️⃣ 간단한 문법과 높은 가독성

Python은 코드를 읽고 쓰는 데 부담이 적습니다. 특히, 긴 코드를 작성해야 할 때 빠른 구현 속도를 제공합니다.
예: 정렬, 문자열 처리, 딕셔너리(해시맵) 관련 문제에서 강점을 보입니다.

2️⃣ 풍부한 라이브러리

Python은 itertools, collections 등 강력한 라이브러리를 제공합니다. 이를 활용하면 더욱 간결한 코드 작성이 가능해요.

3️⃣ 빠른 시작

초보자도 쉽게 익힐 수 있어, 문제 풀이 로직에 집중할 수 있게 합니다.

Python 단점​

• 느린 실행 속도: Python은 인터프리터 언어로, 실행 속도가 C++보다 느립니다. 특히 시간 제한이 빡빡한 문제에서는 TLE(시간 초과)를 유발할 수 있습니다.

• 메모리 사용량: Python은 메모리를 자동 관리하지만, 메모리 사용량이 높아질 수 있습니다. C++ 대비 메모리를 많이 사용하고, 속도도 훨씬 느립니다.

Python이 얼마나 간결한지, 코드 작성 예시로 들어볼게요.
아래는 C++ 에서 2차원 벡터를 첫 번째 원소 기준 오름차순, 두 번째 원소 기준 내림차순으로 정렬하는 코드입니다.

그렇다면 C++는 어떨까요? Python보다 갖는 강점은 바로 속도와 메모리 효율성입니다. 이 점은 특히 시간과 메모리 제한이 중요한 코딩 테스트 환경에서 빛을 발하게 되죠. 예를 들어, DFS(깊이 우선 탐색) 알고리즘을 작성할 때를 생각해 볼까요?

보통 DFS를 작성할 때는 재귀 함수를 활용합니다. Python에서는 sys.setrecursionlimit()을 통해 재귀 함수의 최대 호출 깊이를 조정할 수 있습니다. 하지만, 재귀 깊이가 5만 이상으로 깊어지면 Python은 시간 초과(TLE)나 메모리 초과(MLE)가 발생할 가능성이 높아져요.

반면, C++은 재귀 호출에서 더 깊은 스택을 지원하며 메모리 관리가 효율적이기 때문에 동일한 DFS를 실행할 때 상대적으로 안정적이고 빠릅니다. 따라서 Python 사용자들은 DFS를 구현할 때 이러한 한계를 극복하기 위해 스택을 활용한 비재귀 방식으로 DFS를 작성해야 하는 경우가 많습니다.

→ 정리하자면: Python은 간결하고 직관적인 문법 덕분에 DFS 구현이 더 쉬울 수 있지만, C++은 높은 성능과 메모리 효율성 덕분에 대규모 데이터나 깊은 재귀 호출이 필요한 문제에서 더 적합한 선택이 될 수 있습니다.

코딩 테스트는 결국 ‘문제 해결 능력’을 보기 위한 관문이에요. 따라서 다른 부분은 차치하고, 코딩 테스트에서 가장 자신 있는 언어를 선택하는 것이 중요합니다. 언어 선택은 문제 유형과 자신의 강점에 따라 달라질 수 있어요. C++는 속도와 정밀함이 요구되는 문제에 유리한 반면 파이썬은 간결함과 생산성이 중요한 문제에 강점을 보입니다.

tip: 코드트리에서 다양한 문제를 풀며, C++와 Python의 장단점을 직접 경험해 보세요. 여러분의 목표 기업에 가장 적합한 언어 선택과 실력을 키워주는 맞춤형 학습 플랜을 제공합니다!

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