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코딩 인터뷰 정복: 알고리즘 치트 시트로 자신감 UP!

코딩 인터뷰는 개발자들에게 가장 까다로운 관문 중 하나입니다. 특히 알고리즘 문제는 난이도가 높고, 제한된 시간 안에 효율적인 솔루션을 찾아내야 한다는 점에서 많은 지원자들을 좌절시키는 요소입니다. 하지만 걱정하지 마세요! 꾸준한 연습과 전략적인 준비를 통해 누구든 코딩 인터뷰를 성공적으로 통과할 수 있습니다.

이 글에서는 코딩 인터뷰를 위한 알고리즘 치트 시트를 제공하여, 핵심적인 알고리즘 유형과 데이터 구조를 이해하고 효과적으로 문제 해결 전략을 수립할 수 있도록 돕고자 합니다.

1, 핵심 알고리즘 유형

코딩 인터뷰에서 자주 등장하는 알고리즘 유형을 익히는 것은 필수입니다. 각 유형에 대한 이해를 바탕으로 문제 상황에 맞는 알고리즘을 선택하고 적용할 수 있어야 합니다.

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1, 정렬 알고리즘 (Sorting Algorithms)

정렬 알고리즘은 데이터를 특정 순서대로 배열하는 알고리즘입니다.

• 버블 정렬 (Bubble Sort): 인접한 두 요소를 비교하여 순서를 바꾸는 방식으로, 단순하지만 비효율적인 알고리즘입니다.
• 삽입 정렬 (Insertion Sort): 정렬된 부분 배열에 새로운 요소를 적절한 위치에 삽입하여 정렬하는 알고리즘으로, 작은 크기의 데이터에 효과적입니다.
• 선택 정렬 (Selection Sort): 배열에서 가장 작은 요소를 찾아 맨 앞으로 이동시키는 방식으로, 데이터 크기에 상관없이 일정한 성능을 보입니다.
• 병합 정렬 (Merge Sort): 배열을 반복적으로 분할하여 정렬하고, 다시 병합하는 알고리즘으로, 안정적이고 효율적인 정렬 알고리즘입니다.
• 퀵 정렬 (Quick Sort): 배열에서 피벗을 선택하고 나머지 요소를 피벗보다 작은 요소와 큰 요소로 분할하여 정렬하는 알고리즘으로, 일반적으로 가장 빠른 정렬 알고리즘입니다.

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2, 탐색 알고리즘 (Searching Algorithms)

탐색 알고리즘은 데이터 집합에서 특정 요소를 찾는 알고리즘입니다.

• 선형 탐색 (Linear Search): 데이터 집합을 순차적으로 탐색하여 원하는 요소를 찾는 알고리즘으로, 간단하지만 비효율적입니다.
• 이진 탐색 (Binary Search): 정렬된 데이터 집합에서 중간 요소를 비교하여 탐색 범위를 반으로 줄여나가는 알고리즘으로, 효율적이며 빠르게 원하는 요소를 찾을 수 있습니다.

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3, 그래프 알고리즘 (Graph Algorithms)

그래프 알고리즘은 노드와 엣지로 구성된 그래프 데이터 구조를 다루는 알고리즘입니다.

• 깊이 우선 탐색 (Depth-First Search, DFS): 그래프의 한 노드에서 시작하여 인접한 노드를 방문하고, 다시 그 노드의 인접한 노드를 방문하는 방식으로, 그래프의 모든 노드를 탐색하는 알고리즘입니다.
• 너비 우선 탐색 (Breadth-First Search, BFS): 그래프의 한 노드에서 시작하여 같은 레벨의 모든 노드를 방문하고, 다음 레벨의 노드를 방문하는 방식으로, 그래프의 모든 노드를 탐색하는 알고리즘입니다.
• 최단 경로 알고리즘 (Shortest Path Algorithms): 그래프에서 두 노드 사이의 최단 경로를 찾는 알고리즘으로, 다익스트라 알고리즘 (Dijkstra’s Algorithm)과 벨만-포드 알고리즘 (Bellman-Ford Algorithm) 등이 있습니다.

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4, 동적 계획법 (Dynamic Programming)

동적 계획법은 문제를 작은 하위 문제로 분할하여 해결하고, 해결된 하위 문제의 결과를 저장하여 중복 계산을 방지하는 알고리즘 기법입니다.

• 피보나치 수열 (Fibonacci Sequence): 앞의 두 수를 더하여 다음 수를 구하는 수열로, 동적 계획법을 활용하여 효율적으로 계산할 수 있습니다.
• 최대 부분 합 문제 (Maximum Subarray Sum Problem): 배열에서 가장 큰 부분 합을 찾는 문제로, 동적 계획법을 사용하여 해결할 수 있습니다.

2, 핵심 데이터 구조

데이터 구조는 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하는 방법을 제공하며, 알고리즘의 성능에 큰 영향을 미칩니다.

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1, 배열 (Array)

배열은 연속적인 메모리 공간에 같은 자료형의 데이터를 저장하는 자료 구조입니다.

• 장점: 데이터 접근 속도가 빠르고, 메모리 관리가 용이합니다.
• 단점: 크기가 고정되어 있어, 동적으로 크기를 조절할 수 없습니다.

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2, 연결 리스트 (Linked List)

연결 리스트는 각 노드가 데이터와 다음 노드를 가리키는 포인터를 가지고 있는 자료 구조입니다.

• 장점: 크기를 동적으로 변경할 수 있으며, 메모리 사용량이 효율적입니다.
• 단점: 데이터 접근 속도가 배열보다 느리고, 노드를 찾는 데 시간이 걸립니다.

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3, 스택 (Stack)

스택은 LIFO (Last-In, First-Out) 방식으로 데이터를 저장하고 꺼내는 자료 구조입니다.

• 장점: 데이터 추가 및 삭제 연산이 빠르고, 재귀 함수 구현에 유용합니다.
• 단점: 임의의 위치에서 데이터를 접근할 수 없습니다.

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4, 큐 (Queue)

큐는 FIFO (First-In, First-Out) 방식으로 데이터를 저장하고 꺼내는 자료 구조입니다.

• 장점: 데이터 추가 및 삭제 연산이 빠르고, 작업 처리 순서를 유지하는 데 유용합니다.
• 단점: 임의의 위치에서 데이터를 접근할 수 없습니다.

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5, 해시 테이블 (Hash Table)

해시 테이블은 키-값 쌍을 저장하는 자료 구조로, 해시 함수를 사용하여 키를 인덱스로 변환하여 데이터를 저장하고 꺼냅니다.

• 장점: 데이터 검색 속도가 매우 빠르고, 다양한 데이터를 효율적으로 관리할 수 있습니다.
• 단점: 충돌 해결 방식에 따라 성능이 달라질 수 있으며, 키 값이 중복될 경우 문제가 발생할 수 있습니다.

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6, 트리 (Tree)

트리는 계층적인 구조를 가지는 자료 구조로, 노드와 엣지로 구성되어 있습니다.

• 장점: 데이터를 효율적으로 정렬하고 검색할 수 있으며, 계층적인 관계를 표현하는 데 유용합니다.
• 단점: 특정 노드를 찾는 데 시간이 걸릴 수 있으며, 균형 트리가 아닌 경우 성능이 저하될 수 있습니다.

3, 시간 복잡도와 공간 복잡도

알고리즘의 효율성을 평가하는 중요한 지표는 시간 복잡도와 공간 복잡도입니다.

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1, 시간 복잡도 (Time Complexity)

시간 복잡도는 알고리즘이 실행되는 데 걸리는 시간을 입력 크기에 대한 함수로 나타낸 것입니다.

• O(1): 상수 시간, 입력 크기에 관계없이 일정한 시간이 소요됩니다.
• O(log n): 로그 시간, 입력 크기가 증가하면 실행 시간이 로그적으로 증가합니다.
• O(n): 선형 시간, 입력 크기가 증가