Top Algorithms & Data Structures for FAANG Interviews

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.
  • : 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.