인터뷰를 위한 최상위 알고리즘 및 데이터 구조
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
웹 개발
대상자
- 대상자: 코딩 인터뷰 준비자, FAANG 또는 스타트업 입사 지원자
- 난이도: 중급~고급 (알고리즘 최적화와 복잡도 분석 능력 필요)
핵심 요약
- 데이터 구조 및 알고리즘의 중요성 강조: 배열, 해시 테이블, 트리, 힙, 스택/큐, 슬라이딩 윈도우, 그래프, 동적 프로그래밍 등 10가지 핵심 개념이 인터뷰에서 자주 출제됨.
- 문제 해결 패턴: 재귀, 백트래킹, BFS/DFS 등 다양한 알고리즘 패턴을 익혀야 시간/공간 복잡도 최적화 가능.
- 실무 적용 팁: LeetCode, HackerRank 등 플랫폼을 통해 문제 풀이 연습, 메모이제이션 vs 타뷸레이션 비교 분석 필수.
섹션별 세부 요약
1. 배열 및 문자열
- 핵심 개념: 배열과 문자열은 대부분의 문제의 기초.
- 예시 문제: Two Sum, Longest Substring Without Repeating Characters.
- 기법: 두 포인터, 슬라이딩 윈도우, 빈도 맵 활용.
2. 해시 테이블
- 핵심 기능: O(1) 시간 복잡도의 조회 및 삽입 가능.
- 예시 문제: Group Anagrams, Top K Frequent Elements.
- 팁: 해시맵과 배열/힙 결합 사용으로 고성능 솔루션 구현.
3. 트리
- 주요 탐색 방식: Inorder, Preorder, Postorder.
- 예시 문제: Binary Tree 최대 깊이, Binary Search Tree 검증.
- 패턴: 재귀 및 반복적 탐색 활용.
4. 힙
- 용도: 최소/최대 요소 효율적 추출.
- 예시 문제: Merge K Sorted Lists, Find Median from Data Stream.
- 코드 예시:
import heapq
heapq.heappush(min_heap, value)
5. 연결 리스트
- 기능: 메모리 관리 및 포인터 조작 연습.
- 예시 문제: Reverse Linked List, Detect Cycle.
- 시각화:
[1] -> [2] -> [3] -> [4] -> None
6. 백트래킹
- 용도: 분기 다중 선택 문제 (조합, 순열).
- 예시 문제: Subsets, N-Queens.
- 프레임워크:
def backtrack(path, choices):
if goal:
result.append(path)
for choice in choices:
backtrack(path + [choice], choices - {choice})
7. 그래프
- 주요 탐색: BFS(레벨 순회), DFS(깊이 우선).
- 예시 문제: Number of Islands, Clone Graph.
- 표현 방식:
graph = {
"A": ["B", "C"],
"B": ["D"],
"C": ["E"]
}
8. 스택/큐
- 모델: 브라우저(스택), 프린트 큐(큐).
- 예시 문제: Valid Parentheses, Min Stack.
- 구현: 스택을 이용한 큐 구현.
9. 슬라이딩 윈도우
- 용도: 하위 배열/문자열 최적화.
- 예시 문제: Longest Substring Without Repeating Characters.
- 코드 예시:
window_start = 0
for window_end in range(len(array)):
10. 동적 프로그래밍
- 핵심 개념: 중복 부분 문제, 최적 부분 구조.
- 예시 문제: Fibonacci, Longest Increasing Subsequence.
- 전략: 메모이제이션(상향식) vs 타뷸레이션(하향식).
결론
- 핵심 팁: LeetCode, HackerRank 등 플랫폼에서 문제 풀이 연습, 시간/공간 복잡도 분석에 집중.
- 추천: 실무적 예제를 통해 패턴 인식과 문제 해결 능력 향상.
- 결론: 알고리즘 패턴과 최적화 기법을 통해 인터뷰 성공률 극대화.