탈퇴한 사용자님의 면접 결과

안타깝게도 LRU 알고리즘에 대한 질문에 "몰라여"라고 답변하신 것은 면접에서 좋지 않은 인상을 줄 수 있습니다. LRU(Least Recently Used)는 캐시 교체 알고리즘 중 하나로, 가장 오랫동안 사용되지 않은 데이터를 제거하는 방식입니다. 일반적으로 HashMap과 Doubly Linked List를 조합하여 구현하며, HashMap은 O(1) 접근을 위해, Doubly Linked List는 삽입/삭제를 효율적으로 처리하기 위해 사용됩니다. 앞으로는 모르는 질문이 나와도 관련 개념들을 연상해보며 논리적으로 추론해보시거나, 알고 있는 유사한 개념부터 설명을 시작해보시길 권합니다.

안타깝게도 "모르는데여"라는 답변으로는 LRU 캐시 구현에 대한 이해도를 전혀 파악할 수 없습니다. LRU 캐시는 HashMap과 Doubly Linked List를 조합하여 구현하는 것이 일반적이며, 이를 통해 get과 put 연산을 모두 O(1) 시간 복잡도로 처리할 수 있습니다. HashMap은 키-값 쌍의 빠른 접근을 위해 사용하고, Doubly Linked List는 최근 사용된 순서를 효율적으로 관리하기 위해 사용됩니다. 캐시와 관련된 자료구조, 특히 해시맵과 연결리스트의 특성 및 시간 복잡도에 대해 학습하시고, 실제로 LRU 캐시를 직접 구현해보시는 것을 권장드립니다.

안타깝게도 "진짜모름"이라는 답변으로는 캐시의 기본 개념에 대한 이해를 전혀 확인할 수 없었습니다. 캐시는 자주 사용되는 데이터를 빠르게 접근할 수 있는 임시 저장소로, CPU 캐시, 메모리 캐시, 웹 캐시 등 컴퓨터 시스템 전반에서 성능 향상을 위해 사용되는 핵심 개념입니다. 캐시는 지역성 원리(temporal locality, spatial locality)를 기반으로 동작하며, 캐시 히트와 캐시 미스, 그리고 다양한 교체 알고리즘(LRU, FIFO, LFU 등)에 대해 학습하시면 좋겠습니다. 운영체제, 컴퓨터 구조, 네트워크 등 CS 전 분야에서 활용되는 중요한 개념이니 기초부터 차근차근 공부해보시기 바랍니다.