복학한 카멜레온님의 면접 결과

빅오 표기법에서 상수항과 계수가 무시되기 때문에 실제 실행 시간에서는 차이가 날 수 있다는 핵심 개념을 잘 이해하고 계시는 것 같습니다. 하지만 답변에서 "엔이 작거나"라는 부분이 다소 모호하고, 구체적인 예시가 부족합니다. 예를 들어 O(log N) 알고리즘의 상수가 매우 클 때(예: 1000 * log N)와 O(N²) 알고리즘의 상수가 작을 때(예: 0.001 * N²)를 비교하면, N이 충분히 작은 범위에서는 후자가 더 빠를 수 있다는 구체적인 예시를 들어주시면 더 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다. 또한 "결국 N이 충분히 커지면 점근적 복잡도가 우세해진다"는 점도 함께 언급해주시면 빅오 표기법의 본질을 더 잘 보여줄 수 있을 것입니다.

상수 계수가 입력 크기에 따라 다르게 영향을 미친다는 핵심 개념을 잘 이해하고 계시고, 특히 n이 작을 때 상수 계수의 영향이 커진다는 점을 정확히 파악하셨습니다. 상수가 1000일 때 n=1이어도 기본적으로 1000번 실행된다는 구체적인 예시도 개념 이해에 도움이 되었습니다. 다만 설명에서 "가장 큰 계수"라는 표현보다는 "최고차항의 계수"나 "지배적인 항"이라는 정확한 용어를 사용하시면 더 좋겠고, 실제로 어느 정도의 n 값에서 Big O 표기법이 의미를 갖기 시작하는지에 대한 임계점 개념도 함께 설명해주시면 더욱 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다. 전반적으로 시간 복잡도에서 상수 계수의 역할에 대해 올바르게 이해하고 계시니, 점근적 분석(asymptotic analysis)의 한계와 실무에서의 고려사항에 대해 더 학습해보시기를 권합니다.

상수 계수가 입력 크기가 작을 때 성능에 미치는 영향에 대해 기본적인 이해를 보여주신 점이 좋습니다. 하지만 설명이 다소 불명확하고 구체적인 비교 예시가 부족합니다. 예를 들어 "1000 * log n vs n²" 같은 구체적인 함수 비교나, "n < 100일 때는 상수 계수가 큰 O(log n) 알고리즘이 O(n²)보다 느릴 수 있다"는 식의 명확한 임계점을 제시하면 더 좋겠습니다. 앞으로는 알고리즘의 시간 복잡도 분석 시 점근적 표기법의 한계와 실제 성능 측정 방법에 대해 더 학습해보시기 바랍니다.