왜 이렇게 많은 사람들이 “Fuck LeetCode”라고 말할까 — 그리고 이에 대한 대처법

Source: Dev.to

Originally published on LeetCopilot Blog

왜 LeetCode가 똑똑한 사람들을 비참하게 만드는가

많은 똑똑하고 유능한 엔지니어들이 면접 준비를 싫어하게 된다. 그 이유는 지능보다 시스템에 더 가깝다.

1. 측정 지표가 실제 업무와 맞지 않는다
   대부분은 문제 개수 혹은 일일 연속 streak 로 진행 상황을 측정한다. 면접관은 사고의 명료성, 적응력, 엣지‑케이스 직감을 본다. 지표가 실제 신호와 달라지면 몇 주를 갈아넣어도 움직이지 않는 느낌이 든다.

2. 난이도뿐 아니라 기억력과 싸우고 있다
   문제를 한 번 푸는 것은 쉬운 일; 그 불변식과 왜 그 접근법이 작동하는지를 두 주 뒤 압박 속에서 기억하는 것이 어렵다. 구조화된 노트와 간격 복습이 없으면 뇌가 조용히 작업을 버린다.

3. 시끄러운 시험을 위한 조용한 연습
   면접은 사회적이다. 실시간으로 설명하고, 방어하고, 방향을 수정하라는 요구를 받는다. 혼자 갈아넣는 것은 그런 근육을 훈련시키지 못한다. 시계 앞에서 내레이트를 처음 하면 모든 것이 실제보다 더 어렵게 느껴진다.

4. 마찰이 집중을 죽인다
   프롬프트를 복사‑붙여넣기하고, 탭을 전환하고, 로그를 뒤섞는 모든 행동이 작업 기억을 소모한다. 도움을 받기 전까지 이미 보존하려던 정신 스택을 잃어버린다.

5. ‘숨은 커리큘럼’
   시간 제한을 두는 방법, 힌트를 언제 요청하는지, 자신의 코드를 깨뜨릴 테스트 입력을 설계하는 법, 트레이드‑오프를 내레이션하는 법 등은 암묵적인 트릭이다. 아무도 가르쳐 주지 않으면 문제는 자신이라고 착각한다. 사실은 아니다.

LeetCode 문제들이 너무 어려운가?

가끔은 그렇다. 하지만 대부분은 목표 지향적이다. 면접 질문 대부분은 다음과 같은 구간에 있다:

• Easy/Medium: 전형적인 패턴 (슬라이딩 윈도우, 두 포인터, BFS/DFS, 위상 정렬, 힙, 단조 스택, 배열 및 답 공간에서의 이진 탐색).
• Hard: 알려진 패턴에 대한 특이한 변형이거나 여러 패턴의 조합 (예: sweep‑line + heap, DP + 재구성).

“너무 어렵다”는 느낌은 보통 두 가지 문제를 가린다:

• 패턴 식별 지연 – 기술은 알지만 너무 늦게 인식한다.
• 불변식 표현 부족 – 코드는 짤 수 있지만, 상태를 유지하게 하는 조건(윈도우/스택/DP 상태를 정직하게 유지하는 것)을 말하지 못한다.

해법은 “문제 300개 더 풀라”가 아니다. 같은 문제에 더 나은 반복을 하는 것이다: 점진적인 힌트(스포일러 없음), 초기 엣지‑케이스 압박, 머리가 흐려질 때 빠른 시각화, 그리고 실제로 복습할 수 있는 작은 노트.

업무에서 자료구조·알고리즘이 중요한가?

짧게 말하면: 예, 하지만 면접 문제에서 제시되는 방식과 항상 일치하는 건 아니다.

• 배열 / 맵 / 집합 / 힙 – 텔레메트리 집계, 레이트 리밋, 피드 순위 매기기, 우선순위 스케줄링.
• 그래프 – 의존성 해결, 네트워크/서비스 라우팅, 권한 관리, 추천 시스템.
• 슬라이딩 윈도우 / 두 포인터 – 스트리밍 분석, 백프레셔 관리, 로그 윈도우.
• 동적 프로그래밍 – 최적화, 가격 책정, 추천, 컴파일러/분석 도구; 상태와 전이라는 핵심 개념은 폭넓게 유용하다.
• 답에 대한 이진 탐색 – 설정 튜닝, 자동 스케일링 임계값, SLO 예산 탐색.

실제로 매주 “Longest Substring”을 구현한다는 뜻은 아니다. 중요한 것은 표현을 설계하고, 불변식을 유지하며, 제약 하에서 트레이드‑오프를 고민하는 능력이다. 면접은 완벽한 대리자는 아니지만, 그 사고 모델은 전이된다.

왜 여전히 기분이 안 좋은가?

프로세스가 의도를 압도하기 때문이다. 루프가 streak를 보상하고, 도움 요청을 처벌하고, 미래의 자신을 위한 저장을 전혀 하지 않으면, DS&A를 “믿는다”고 해도 지치게 된다. 지속 가능한 루프는 다음을 필요로 한다:

• 올바른 힌트를 적시에 요청하도록 가르친다.
• 코드에 엣지‑케이스 압박을 일찍 가한다.
• 텍스트가 도움이 안 될 때 시각화한다.
• 오늘의 반복을 내일의 회상으로 전환하기 위해 작은 노트를 만든다.
• 매주 소통 훈련을 하고, “준비됐어”라는 순간에만 끝내지 않는다.

그럼 함께 만들어 보자.

실제로 지속 가능한 학습 루프

다섯 단계 순환이라고 생각하면 된다. 나는 이를 FRAME이라고 부른다:

1. Find – 필요하면 전략 수준 힌트 하나로 패밀리(패턴)를 찾는다.
2. Represent – 코딩 전에 상태와 불변식을 표현한다 (“무엇이 항상 참이어야 하는가?”).
3. Attempt – 친절한 시간 제한(15–20분) 안에서 첫 시도를 한다.
4. Measure – 스스로 코드를 깨뜨려 보면서(엣지‑케이스 배치 실행) 측정한다.
5. Encode – 2분짜리 노트에 통찰을 기록한다(3일/7일/30일 복습용).

헹구고, 반복한다.

1) 전략 힌트 (스포일러 아님)

패밀리로 이끌어 주는 힌트를 요청한다: “증가/감소 윈도우”, “레벨별 BFS”, “답 공간 이진 탐색” 등. 코드는 피한다. 더 필요하면 한 번만 확대: 구체적인 업데이트가 아니라 움직이는 부분을 개요한다. 마지막 단계: 체크포인트 질문(예: “중복이 r에서 충돌하면 l은 어디로 점프하는가?”).

2) 불변식 표현

항상 유지돼야 할 한 문장을 적는다—예: “윈도우는 중복 문자가 없어야 함”, “힙은 현재 k 후보를 보유함”, “dp[i]는 …까지의 최적값을 의미함”—그리고 깨질 수 있는 이유 하나를 적는다.

3) 친절한 타이머 아래 시도

프레임을 잡고 시도하는 데 15분; 막히면 전략 힌트 하나; 추가 10분 더 적응; 약 45–50분에 멈추고 학습 모드로 전환한다. (내일은 오늘보다 빨리 끝낼 수 있다.)

4) 스스로 코드를 깨뜨려 측정

솔루션을 당황하게 할 3–5개의 입력을 만든다(빈 입력/코너, 중복, 비대칭 트리, 극단값). 배치 실행하고, 하나의 실패를 고친 뒤 원인을 한 줄로 기록한다.

5) 미래를 위한 인코딩

2분 노트 템플릿:

• 한 문장으로 문제 요약
• 두 문장으로 접근법 요약
• 한 문장으로 불변식
• 하나의 실패 모드 + 수정

태그(#array #window, #graph #bfs, #dp #1d)를 붙이고 Day‑3/7/30에 일정 잡는다. 복습 전에는 문제를 차갑게 10분 동안 풀어보고, 그 뒤에 힌트를 본다.

AI가 알고리즘 학습에 실제로 도움이 될까—학습을 망치지 않으면서?

가능하다—제한을 두면 된다. AI는 레버리지를 높여 주지만, 제한 없이 사용하면 스킬을 키우는 고통 자체가 사라진다. 스캐폴딩으로 활용하고, 지름길이 되지 않게 하라:

• 점진적인 힌트만 제공—전략 → 구조 → 체크포인트; 코드 금지.
• 행동에 초점—AI가 까다로운 입력을 생성하고 배치 실행하도록 하여 버그를 빠르게 찾는다.
• 시각화—재귀나 포인터가 많은 흐름을 그림으로 보여준다; 메모리가 부담될 때 텍스트보다 그림이 효과적이다.
• 통찰을 즉시 포착—편집기 안에서 마이크로 노트를 저장할 수 있게 한다.
• 성능 연습—모의 면접으로 진행: 명료성/접근법/정확성에 가벼운 점수를 매긴다.

이렇게 쓰면 마찰을 줄이고 반복을 확대하면서도 핵심(유용한) 사고는 유지된다.

LeetCopilot이 어디에 들어가는가 (가볍게, 당신의 조건에 맞게)

FRAME을 펜과 종이만으로도 구현할 수 있다. 만약 루프를 Leet 안에 두고 싶다면… (원문은 LeetCopilot 통합에 대한 심층 탐구로 이어집니다).