복학한 카멜레온님의 면접 결과

Big-O 표기법이 알고리즘의 실행 횟수를 기준으로 하여 플랫폼에 독립적이라는 핵심 개념을 잘 이해하고 계시는 점이 좋습니다. 다만 Big-O 표기법을 사용하는 더 중요한 이유는 입력 크기가 증가할 때 알고리즘의 성능이 어떻게 변화하는지 상한선(upper bound)을 나타내기 때문입니다. 실제로는 Big-Theta나 Big-Omega 같은 다른 점근적 표기법도 존재하지만, Big-O는 최악의 경우를 보장해주므로 실무에서 안전한 성능 예측이 가능하다는 점을 추가로 학습하시면 좋겠습니다. 또한 구체적인 예시를 들어 설명하시면 더욱 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다.

최악의 경우 시간복잡도를 분석하는 이유에 대해 성능 영향도 관점에서 접근하신 것은 좋은 시각입니다. 하지만 답변에서 핵심적인 부분이 누락되었는데, 최악의 경우를 분석하는 가장 중요한 이유는 시스템의 안정성과 예측 가능성을 보장하기 위함입니다. 실제로는 평균적인 경우나 최선의 경우보다는 "언제나 이 시간 안에는 끝날 것이다"라는 상한선을 제공하여 시스템 설계 시 안전한 성능 보장을 할 수 있기 때문에 최악의 경우를 주로 분석합니다. 앞으로는 알고리즘 분석 시 성능뿐만 아니라 시스템 안정성과 예측 가능성 측면도 함께 고려해보시기 바랍니다.

안타깝게도 이번 답변은 Big-O 표기법에 대한 기본적인 오해가 있습니다. Big-O 표기법은 최악의 경우만을 표현하는 것이 아니라 상한(upper bound)을 나타내는 표기법이며, 최선의 경우 시간복잡도는 Omega(Ω) 표기법으로 표현합니다. 예를 들어 퀵소트의 경우 최악의 경우는 O(n²), 최선의 경우는 Ω(n log n)으로 표현되며, 모든 알고리즘의 최선의 경우가 O(1)인 것은 아닙니다. Big-O, Omega, Theta 표기법의 차이점과 각각이 언제 사용되는지에 대해 학습하시면 시간복잡도 분석에 대한 이해가 더욱 깊어질 것입니다. 또한 구체적인 알고리즘 예시를 들어 설명하는 연습을 하시면 답변의 설득력을 높일 수 있을 것입니다.