어여쁜 알바트로스님의 면접 결과

시간복잡도와 공간복잡도의 기본 개념을 잘 설명해주셨습니다. 시간복잡도는 알고리즘의 실행 시간을, 공간복잡도는 알고리즘이 사용하는 메모리 양을 나타내는 것임을 명확히 했다는 점이 좋았습니다. 다만, 더 나은 완성도를 위해서는 시간복잡도와 공간복잡도를 평가할 때 주로 사용하는 빅오 표기법(Big-O notation)에 대해서도 언급해 주시면 좋겠습니다. 또한, 각각의 예시를 들어서 설명해주시면 이해에 많은 도움이 될 것입니다. 예를 들어, 정렬 알고리즘의 시간복잡도나 배열과 연결리스트의 공간복잡도 차이에 대해 간단히 설명해주시면 더욱 완성도 있는 답변이 될 것입니다. 다음 질문에서는 시간복잡도를 측정할 때 주로 사용하는 빅오 표기법의 의미와, 시간복잡도가 좋은 알고리즘이 왜 중요한지에 대해 더 깊이 있게 설명해 주시면 좋겠습니다.

답변이 명확하고 빅오 표기법의 정의와 용도를 잘 설명해 주셨습니다. 최악의 경우를 고려하는 이유와 시간복잡도가 낮을수록 좋은 알고리즘이라는 점을 정확히 이해하고 계시네요. 다만, 빅오 표기법 외에 평균과 최선의 경우 표기법(빅쎄타, 빅오메가 등)도 존재하며, 실무에서는 입력 데이터의 특성과 상황에 따라 다른 경우를 고려하기도 한다는 점도 함께 학습하시면 더 깊은 이해가 될 것입니다.

좋은 점은 각 알고리즘에 대한 시간복잡도를 개념적으로 설명하려는 시도가 있었습니다. 특히 해시 테이블의 평균 O(1) 검색 시간을 잘 언급한 점은 좋았습니다. 하지만 병합 정렬과 삽입 정렬의 시간복잡도 설명에 오류가 있네요. 병합 정렬은 평균과 최악 모두 O(N log N) 시간복잡도를 가지며, 삽입 정렬이 최악 및 평균에 O(N^2)을 가집니다. 병합 정렬이 O(log N)이라는 부분은 분할 횟수를 의미하는 로그 단계를 알고 계신 것으로 보이나, 실제 연산 횟수는 로그 단계마다 전체 배열을 처리하므로 O(N log N)입니다. 이 점을 정확히 이해하고 설명하실 필요가 있습니다. 앞으로는 각 알고리즘의 시간복잡도가 어떻게 산출되는지 원리 중심으로 학습해 보시면 좋겠습니다.