탈퇴한 사용자님의 면접 결과

그리디 알고리즘에 대한 질문에 대해 솔직하게 모른다고 답변해주신 점은 이해하지만, 면접에서는 모르더라도 추론을 통해 답변을 시도해보시는 것이 좋겠습니다. 그리디 알고리즘은 각 단계에서 그 순간 가장 최적인 선택을 하는 알고리즘으로, 전체적으로 최적해를 보장하지는 않지만 특정 조건을 만족하는 문제에서는 최적해를 구할 수 있습니다. 동전 거스름돈 문제나 활동 선택 문제 등이 대표적인 예시이며, 지역 최적해(local optimum)를 선택해 전역 최적해(global optimum)를 찾는 방식입니다. 앞으로는 기본적인 알고리즘 개념들을 학습하시고, 각 알고리즘의 특징과 적용 사례를 함께 공부해보시길 권합니다.

안타깝게도 그리디 알고리즘에 대한 질문에 "잘모르겠어요"라고 답변하신 것은 아쉬운 부분입니다. 그리디 알고리즘은 각 단계에서 현재 상황에서 가장 좋아 보이는 선택을 하는 알고리즘으로, 동전 거스름돈 문제나 최소 신장 트리(크루스칼, 프림 알고리즘) 등에서 활용됩니다. 그리디 알고리즘이 적용 가능한 문제는 탐욕적 선택 속성(greedy choice property)과 최적 부분 구조(optimal substructure)를 만족해야 하며, 항상 최적해를 보장하지는 않지만 근사해를 빠르게 구할 수 있다는 장점이 있습니다. 앞으로 기본적인 알고리즘 개념들을 체계적으로 학습하시어 각 알고리즘의 동작 원리와 적용 사례를 익혀두시길 권합니다.

안타깝게도 시간 복잡도와 공간 복잡도에 대한 질문에 대해 구체적인 답변을 해주시지 않으셨습니다. 시간 복잡도는 알고리즘이 실행되는 데 걸리는 시간을 입력 크기에 따라 표현한 것으로 Big O 표기법(O(1), O(n), O(log n) 등)을 사용하며, 공간 복잡도는 알고리즘이 실행되는 동안 사용하는 메모리 공간의 양을 나타냅니다. 예를 들어 배열을 순차적으로 탐색하는 알고리즘은 시간 복잡도가 O(n)이고, 추가 배열을 생성하지 않는다면 공간 복잡도는 O(1)입니다. 이러한 복잡도 분석은 알고리즘의 효율성을 평가하고 최적화하는 데 필수적인 개념이므로, 기본적인 Big O 표기법과 대표적인 알고리즘들의 복잡도를 학습해보시길 권합니다.