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쇼크받은 기러기님의 면접 결과
-10
총점
3
질문 수
0
좋아요
28
조회수
종합 평가
면접자님은 시간복잡도와 공간복잡도의 기본 개념은 이해하고 있으나, 알고리즘 분석에 필요한 다양한 복잡도 표기법(빅-오메가, 빅-세타)과 정렬 알고리즘의 세부 특성에 대한 지식이 부족합니다. 특히 퀵소트와 병합정렬의 최선/최악/평균 케이스 분석과 같은 구체적인 알고리즘 분석 능력을 향상시킬 필요가 있으며, 이를 위해 '알고리즘 개론(Introduction to Algorithms, CLRS)' 교재나 MIT의 알고리즘 강의를 통해 이론적 기반을 다지고, LeetCode나 HackerRank에서 다양한 알고리즘 문제를 풀어보며 실제 적용 능력을 키우시길 권장합니다. 면접에서 모르는 부분에 대해 솔직하게 답변한 점은 긍정적이나, 기술 면접에서는 핵심 CS 개념에 대한 확실한 이해와 정확한 설명이 중요하므로 알고리즘 분석과 자료구조의 기본 원리에 집중하여 학습하시기 바랍니다.
질문별 상세 분석
시간복잡도와 공간복잡도에 대해 설명해 주세요.
응답 내용
시간 복잡도와 공간 복잡도는 알고리즘의 특성이고, 처리하는 데이터 양을 의미하는 n 에 따라서 알고리즘 실행에 필요한 메모리의 크기와 실행 시간(연산 수)를 나타내는 것들입니다. 보통은 빅-오(Big-O) 표기법으로 많이 나타냅니다.
AI 피드백
시간복잡도와 공간복잡도의 기본 개념과 Big-O 표기법에 대해 정확하게 이해하고 계시는 점이 좋습니다. 다만 답변을 더욱 완성도 있게 만들기 위해서는 구체적인 예시를 들어 설명해주시면 좋겠습니다. 예를 들어 O(1), O(n), O(n²) 같은 대표적인 시간복잡도나 배열과 연결리스트의 공간복잡도 차이 등을 언급하시면 더 명확한 이해를 보여줄 수 있습니다. 또한 실제 알고리즘 분석에서 최선, 평균, 최악의 경우나 점근적 표기법의 의미에 대해서도 추가로 학습하시면 도움이 될 것 같습니다.
빅-오(Big-O) 표기법 외에 다른 복잡도 표기법들에 대해 설명하고, 이들이 어떤 상황에서 더 유용한지 예를 들어 설명해 주세요.
응답 내용
들어본 적은 없지만, 일반적으로 빅 오 표기법은 통상적인 케이스에서의 복잡도를 나타냅니다. 하지만 최악의 경우와 최선의 경우에 달라지는 경우가 있는데, 그런 것들을 표현하는 표기법들도 있을 것 같습니다. 예를 들면 정렬 알고리즘 중에서도 일반적으로는 nlogn 으로 동작하지만 최선의 경우에는 n으로 동작하는 것들이 많은데, 이런 상황에서 쓸 것 같습니다.
AI 피드백
복잡도 표기법에 대한 직관적인 이해와 정렬 알고리즘을 통한 예시 설명은 좋았습니다. 하지만 빅-오 표기법이 "통상적인 케이스"를 나타낸다고 하신 부분은 정확하지 않습니다. 빅-오는 실제로 최악의 경우(worst case)를 나타내며, 다른 표기법으로는 빅-오메가(Ω, 최선의 경우), 빅-세타(Θ, 평균적인 경우)가 있습니다. 예를 들어 퀵소트는 평균적으로 O(n log n)이지만 최악의 경우 O(n²)이고, 이미 정렬된 배열에서 버블소트는 최선의 경우 Ω(n)으로 동작하는 상황에서 이러한 표기법들이 유용하게 사용됩니다.
빅-오(Big-O) 외에 빅-오메가(Ω)와 빅-세타(Θ) 표기법에 대해 설명하고, 퀵소트와 병합정렬을 예로 들어 각 표기법이 어떻게 다르게 적용되는지 설명해 주세요.
응답 내용
어떤 정렬 알고리즘이라도, 최선의 경우에 n 보다 효율적으로 될 수 없습니다. 데이터를 모두 한 번 씩은 봐야 하기 때문입니다. 솔직히 퀵소트와 병합정렬은 잘 모르겠습니다. 근데 아마 뭐 최악의 경우에도 n^2 안에는 되는 것들 아닐까요?
AI 피드백
정렬 알고리즘이 최소 n번의 비교가 필요하다는 직관적인 이해는 좋았습니다. 하지만 빅-오메가(Ω)와 빅-세타(Θ) 표기법에 대한 설명이 누락되었고, 퀵소트와 병합정렬의 구체적인 복잡도 분석도 제공되지 않았습니다. 빅-오메가는 최선의 경우(하한)를, 빅-세타는 평균적인 경우를 나타내며, 퀵소트는 평균 O(n log n), 최악 O(n²)이고 병합정렬은 모든 경우에 Θ(n log n)입니다. 각 표기법의 정의와 정렬 알고리즘별 시간복잡도 특성을 구체적으로 학습하시면 더 완성도 높은 답변을 하실 수 있을 것 같습니다.
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