커찬님의 면접 결과

시간복잡도와 공간복잡도의 기본 개념을 정확하게 이해하고 계시고, 빅오 표기법에 대한 언급과 최악의 경우를 고려한다는 점을 잘 설명해주셨습니다. 다만 답변을 더욱 완성도 있게 만들려면 구체적인 예시를 추가해주시면 좋겠습니다. 예를 들어 O(1), O(n), O(n²) 등의 다양한 복잡도 유형이나 배열 탐색, 정렬 알고리즘 같은 실제 사례를 들어 설명해주시면 이해도가 높다는 것을 더 잘 보여줄 수 있을 것 같습니다. 또한 평균 시간복잡도와 최악 시간복잡도의 차이, 그리고 실제 개발에서 이러한 개념들이 어떻게 활용되는지에 대해서도 추가로 학습해보시길 권합니다.

시간복잡도의 주요 표기법들을 효율성 순서대로 나열해주신 점이 매우 좋습니다. O(1), O(logN), O(N), O(NlogN), O(N^2), O(2^N) 순서로 정확하게 제시하셨고, 실제로 알고리즘 분석에서 가장 빈번하게 사용되는 복잡도들입니다. 답변을 더욱 완성도 있게 만들려면 각 복잡도의 대표적인 예시를 하나씩 들어주시면 좋겠습니다. 예를 들어 O(1)은 배열의 인덱스 접근, O(logN)은 이진 탐색, O(N^2)은 버블 정렬 등의 구체적인 알고리즘 사례를 언급하시면 면접관이 더 깊이 있는 이해를 하고 계신다고 판단할 수 있을 것입니다.

O(logN) 시간복잡도의 핵심 원리를 이분 탐색 예시로 정확하게 설명해주셨고, 매번 탐색 범위를 절반으로 줄여나가는 과정을 통해 로그 시간이 유지되는 이유를 논리적으로 잘 설명하셨습니다. 다만 답변을 더욱 풍부하게 만들기 위해서는 이분 탐색 외에도 균형 이진 트리(AVL, Red-Black Tree)에서의 탐색이나 힙에서의 삽입/삭제 같은 다른 예시들도 함께 언급하시면 좋겠습니다. 또한 O(logN)이 가능한 핵심 조건인 "매번 일정한 비율(보통 절반)로 문제 크기를 줄일 수 있는 구조"라는 개념을 명시적으로 설명하시면 더욱 완성도 높은 답변이 될 것 같습니다. 전반적으로 개념 이해는 정확하시니, 다양한 자료구조에서 나타나는 O(logN) 패턴들을 추가로 학습해보시길 권합니다.

이분 탐색에서 정렬된 데이터의 필요성에 대해 핵심적인 개념을 정확하게 설명해주셨습니다. 특히 정렬되지 않은 데이터에서는 중간값과의 비교를 통해 탐색 범위를 좁힐 수 없다는 점을 명확하게 파악하고 계시네요. 다만 답변을 더욱 완성도 있게 만들기 위해서는 정렬되지 않은 경우 선형 탐색 O(N)으로 시간복잡도가 증가한다는 점이나, 간단한 예시(예: [3,1,4,2] 배열에서 2를 찾을 때 중간값 4와 비교해도 방향을 결정할 수 없음)를 추가하시면 좋겠습니다. 전반적으로 이분 탐색의 핵심 원리를 잘 이해하고 계시므로, 앞으로는 구체적인 예시와 함께 설명하는 연습을 하시면 더욱 설득력 있는 답변이 될 것 같습니다.

정렬 알고리즘의 시간복잡도에 대해 버블 정렬과 퀵 정렬을 구체적인 예시로 들어 설명해주신 점이 매우 좋았습니다. 특히 퀵 정렬의 동작 원리와 평균/최악 케이스의 시간복잡도를 정확하게 언급하신 부분도 훌륭했습니다. 다만 현대의 정렬 라이브러리들은 단순히 퀵 정렬만 사용하는 것이 아니라, 하이브리드 정렬 알고리즘(예: Timsort, Introsort)을 사용한다는 점을 추가로 알아두시면 좋겠습니다. 또한 머지 정렬처럼 최악의 경우에도 O(NlogN)을 보장하는 안정적인 정렬 알고리즘에 대해서도 학습하시면 더욱 완성도 높은 답변을 할 수 있을 것 같습니다.