하울의음쥑이는성님의 면접 결과

죄송하지만 답변이 그래프 최단 거리 알고리즘에 대한 질문과 전혀 관련이 없는 내용으로 보입니다. 그래프에서 최단 거리를 구하는 대표적인 알고리즘으로는 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘, 벨만-포드(Bellman-Ford) 알고리즘, 플로이드-워셜(Floyd-Warshall) 알고리즘 등이 있으며, 각각 가중치가 있는 그래프, 음수 가중치가 있는 그래프, 모든 정점 간 최단 거리를 구하는 상황에서 사용됩니다. BFS도 가중치가 없는 그래프에서 최단 거리를 구할 때 활용할 수 있습니다. 이러한 알고리즘들의 시간복잡도와 적용 상황을 구분해서 학습하시면 좋겠습니다.

안타깝게도 다익스트라 알고리즘의 시간 복잡도에 대한 질문에 "나도 몰라요"라고 답변하신 것은 기술 면접에서 매우 아쉬운 대응이었습니다. 모르는 것을 솔직하게 인정하는 것은 좋지만, 최소한 추론을 통해 답변을 시도해보시거나 관련된 다른 지식을 연결해서 설명하려는 노력이 필요했습니다. 다익스트라 알고리즘의 시간 복잡도는 구현 방식에 따라 다르지만, 일반적으로 인접 리스트와 우선순위 큐를 사용할 때 O((V+E)logV)이며, 여기서 V는 정점의 수, E는 간선의 수입니다. 앞으로는 그래프 알고리즘들의 시간 복잡도와 공간 복잡도, 그리고 각 알고리즘이 어떤 상황에서 사용되는지에 대해 체계적으로 학습하시길 권합니다.

안타깝게도 "엑스트라 알아서 할게요"라는 답변은 우선순위 큐를 사용한 다익스트라 알고리즘 구현에 대한 질문과 전혀 관련이 없는 답변입니다. 다익스트라 알고리즘에서 우선순위 큐는 현재까지 발견된 최단 거리가 가장 작은 노드를 효율적으로 선택하기 위해 사용되며, 구체적으로는 (거리, 노드) 쌍을 저장하여 최소 힙으로 관리하는 방식으로 구현됩니다. 알고리즘의 기본 구조는 시작 노드를 우선순위 큐에 넣고, 큐에서 최소 거리 노드를 꺼내어 인접 노드들의 거리를 갱신하며 큐에 추가하는 과정을 반복하는 것입니다. 그래프 알고리즘과 자료구조에 대한 기본 개념부터 차근차근 학습하시길 권합니다.