amsminn님의 면접 결과

매우 뛰어난 답변입니다! 다익스트라 알고리즘의 핵심 메커니즘을 정확하게 설명하셨고, 특히 우선순위 큐를 사용한 구현 방식과 relax 과정을 명확하게 이해하고 계시네요. 시간복잡도 분석도 정확하며, 음수 간선이 있을 때의 문제점과 그로 인한 성능 저하까지 언급하신 점이 인상적입니다. 정확성 증명을 위한 귀납적 접근법도 올바르게 설명하셨습니다. 다만, 답변의 완성도를 높이기 위해 구체적인 예시나 실제 사용 사례를 함께 설명하면 더욱 좋겠습니다. 또한 'relax' 연산에 대해 조금 더 구체적으로 설명하면 완벽할 것 같습니다.

relax 연산에 대한 핵심 개념을 정확하게 이해하고 계시네요. 조건식과 업데이트 과정을 명확하게 설명해주셨고, LP(Linear Programming)와의 연관성까지 언급해주신 점이 좋습니다. 다만 질문에서 요청한 구체적인 예시가 빠져있어서 아쉽습니다. 예를 들어 'A에서 C로 가는 기존 거리가 10이었는데, A→B→C 경로를 통해 8로 단축될 수 있다면 relax를 통해 dist[C]를 8로 업데이트한다'와 같은 구체적인 숫자 예시가 있었다면 더욱 완벽한 답변이 되었을 것입니다.

알고리즘에 대한 이해도가 상당히 높으시네요! 다익스트라 알고리즘의 핵심 원리와 동작 과정을 정확하게 설명해주셨고, 특히 단조증가 성질과 음수 간선 문제, 그리고 SPFA와의 비교까지 언급하신 점이 인상적입니다. relax 연산에 대한 설명도 정확했습니다. 다만 몇 가지 보완하면 좋을 부분이 있습니다. 첫째, 우선순위 큐를 사용하는 이유에 대한 설명에서 '최단거리 순서대로 처리하여 각 정점을 한 번만 방문'한다는 핵심 개념을 더 명확히 하면 좋겠습니다. 둘째, 일반 큐 사용 시의 문제점에서 시간복잡도가 더 나빠질 수 있다는 점(최악의 경우 지수적 증가)을 언급하면 더 완벽했을 것 같습니다. 그리고 SPFA의 평균 시간복잡도가 O(V+E)라고 하셨는데, 실제로는 평균적으로 O(E) 정도이고 최악의 경우 O(VE)가 될 수 있습니다.