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amsminn님의 면접 결과
-10
총점
3
질문 수
1
좋아요
14
조회수
종합 평가
전체적으로 자료구조에 대한 기본적인 이해는 있으시지만, B-트리의 고유한 특성과 동작 방식에 대한 정확한 이해가 부족합니다. 첫 번째 질문에서는 B-트리를 이진 탐색 트리로 혼동하여 회전 연산으로 설명했고, 두 번째 질문에서는 B-트리의 특징을 일부 맞게 설명했지만 '리프에만 데이터 저장'은 B+트리의 특징입니다. 마지막 질문에서도 개념적 방향은 맞지만 구체적인 동작 과정이 부정확했습니다. B-트리의 구조(차수, 키 개수 제한), 삽입/삭제 알고리즘, B-트리와 B+트리의 차이점에 대해 체계적으로 학습하시길 권합니다. 또한 실제 데이터베이스에서 어떻게 활용되는지도 함께 공부하시면 도움이 될 것입니다.
질문별 상세 분석
B 트리에 데이터를 삽입할 때 재분배(Redistribution) 과정은 언제 필요한가요? 어떻게 이뤄지나요?
응답 내용
아무래도 어느 한 서브트리가 무거워져서 balanced binary search tree가 깨지려하는 상황이겠죠. 이 재배치도 조건을 잘 설정해서 시간복잡도와 안정성을 유지하는게 중요할거에요. splay tree나 treap 등 여러 bbst 자료구조가 그러하듯 rorate에 대한 연산을 비슷합니다. 무거운 쪽의 하나를 빼내어 두 서브트리의 최소 공통 조상 노드를 가벼운쪽으로 넘기고, bbst 관계를 유지시키면서 뺴낸 것을 그 자리에 끼워넣습니다. 왼쪽 서브트리에서 뺐으면 가장 큰 값을 빼서 위치시켜야할 것이고, 반대라면 작은 값을 빼야할거에요. binary search tree의 성질을 유지하기 위해서요.
AI 피드백
B-트리와 일반적인 이진 탐색 트리(BST)를 혼동하고 계신 것 같습니다. B-트리는 이진 트리가 아닌 다진 트리이며, rotation이나 splay tree, treap 같은 개념과는 다릅니다. B-트리에서 재분배는 노드가 가득 찬 상황에서 분할 전에 형제 노드와 키를 재분배하는 과정입니다. 구체적으로는 삽입으로 인해 노드가 오버플로우될 때, 바로 분할하지 않고 먼저 형제 노드에 여유 공간이 있다면 부모 키를 내리고 형제의 키를 부모로 올려서 균형을 맞춥니다. 이는 트리의 높이 증가를 지연시켜 성능을 개선하는 최적화 기법입니다. B-트리의 기본 구조와 삽입 과정에 대해 다시 학습해보시기 바랍니다.
그렇다면 B-트리와 이진 탐색 트리(BST)의 근본적인 차이점은 무엇인가요? 왜 데이터베이스에서는 B-트리를 선호할까요?
응답 내용
일반적인 이진탐색트리도 높이의 기댓값을 생각해보면 O(logN)이지만 현실의 데이터들은그렇게 uniform distribute돼있지 않죠. 그렇기 때문에 검색/조회/삽입에 있어 O(logN)을 유지하려면 트리에 rotate 등 연산을 잘 적용해서 높이를 유지해야할 것입니다. 이러한 연산을 잘 정의해서 구현한 것을 bbst라고 하는데, bbst마다의 특징이 있습니다. 일반적인 bbst는 트리의 노드마다 데이터를 저장하는 일반적인 bst 구조이지만, b tree는 트리의 리프에만 데이터를 저장합니다. 이러한 특징 때문에, 여러 데이터를 조회할 대 캐시 히트에 매우 유리하고, 어느 데이터에서는 조회가 느리고 어느데이터에서는 빠른 그러한 문제가 없이 일정한 성능을 보여줍니다.
AI 피드백
B-트리에 대한 기본적인 이해는 보이지만, 몇 가지 중요한 부분에서 정확하지 않은 설명이 있습니다. 좋은 점은 데이터베이스에서 B-트리를 사용하는 이유에 대해 캐시 효율성과 일정한 성능이라는 핵심 개념을 언급한 것입니다. 하지만 개선이 필요한 부분들이 있습니다. 첫째, B-트리는 리프에만 데이터를 저장한다고 하셨는데, 이는 B+트리의 특징입니다. 일반적인 B-트리는 모든 노드(내부 노드와 리프 노드)에 데이터를 저장합니다. 둘째, 처음 질문은 B-트리의 재분배(Redistribution)에 대한 것이었는데, 이는 노드가 오버플로우될 때 인접한 형제 노드와 키를 재분배하는 과정을 의미합니다. 이진 탐색 트리의 회전(rotation)과는 다른 개념입니다. B-트리와 이진 탐색 트리의 차이점을 더 명확히 학습하시고, 특히 B-트리의 노드 구조와 분할/재분배 과정에 대해 더 깊이 공부하시면 좋겠습니다.
그렇다면 B-트리에서 노드 분할(Split)과 재분배(Redistribution)의 차이점은 무엇이고, 각각 언제 발생하는지 설명해주세요.
응답 내용
비슷한 개념이긴 한데, split은 최후의 보루라고 보면 될것 같아요. 재분배가 양쪽 서브트리의 크기 밸런스를 맞춘다면, split은 밸런스를 맞추는것이 불가능한 상태(포화)가 됐을 때 서버트리를 쪼개는 방법입니다. 재분배는 균형을 잘 유지하면서 뎁스를 잘 쓰도록 하게해준다면, 스플릿은 이미 다 높이가 맞는 상황에서 뎁스를 하나 올리고 서브트리 자리가 하나 더생겨요
AI 피드백
전체적인 이해도는 좋지만 몇 가지 중요한 부분에서 개념이 혼재되어 있습니다. 좋은 점은 Split과 Redistribution의 차이점을 구분하려고 노력했고, 포화 상태에서의 Split 개념을 언급한 것입니다. 하지만 개선이 필요한 부분들이 있습니다: 1) B-트리에서 Redistribution은 형제 노드 간에 키를 재분배하는 과정인데, 이를 서브트리 밸런스 맞추기로 설명한 것은 부정확합니다. 2) B-트리의 Redistribution은 노드가 오버플로우 또는 언더플로우 상태일 때 인접한 형제 노드에 여유 공간이 있을 때 발생합니다. 3) Split은 노드가 최대 키 개수를 초과했을 때(오버플로우) 발생하며, 노드를 두 개로 나누고 중간값을 부모로 올리는 과정입니다. B-트리의 핵심 개념인 차수(order), 키의 개수 제한, 형제 노드 간의 관계에 대해 더 학습하시면 좋을 것 같습니다.
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