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여러분, 문자열(String) 문제는 코딩 인터뷰에서 자주 등장하며, 이전에 살펴본 KMP나 Rabin-Karp 같은 부분 문자열 검색 알고리즘뿐 아니라 더욱 고급스러운 자료구조와 알고리즘을 통해 대규모 문자열 처리 문제도 효율적으로 해결할 수 있습니다. 특히 트라이(Trie)를 이용하면 접두사(Prefix) 기반 쿼리를 효율적으로 처리할 수 있고, 접미사 배열(Suffix Array)나 접미사 트리(Suffix Tree), LCP(Longest Common Prefix) 배열, 문자열 해싱 등은 복잡한 문자열 패턴 분석, 다수 쿼리 처리, 문자열 집합 패턴 매칭 등을 O(N)~O(N log N) 안에 처리할 수 있는 강력한 도구입니다.이번 글에서는 Trie와 접미사 배열 등 고급 문자열 알고리즘을 만나..
여러분, 그리디(Greedy) 알고리즘은 많은 인터뷰 문제에서 자주 활용되는 패턴 중 하나입니다. 그리디 알고리즘은 매 순간 지역적으로 최선(최적)이라고 생각되는 선택을 함으로써 전체 문제의 최적해에 도달하려는 전략입니다. 물론 그리디 접근이 항상 전역 최적해를 보장하지는 않지만, 특정 조건(그리디 선택 정당성)이 성립하면 복잡한 문제도 단순하고 효율적으로 해결할 수 있어요. 이번 글에서는 그리디 알고리즘 문제에 직면했을 때 어떤 식으로 접근하고, 정당성을 어떻게 입증하며, 코너 케이스나 최적화 포인트, 면접에서의 커뮤니케이션 방법까지 단계별로 매우 구체적으로 다루어보겠습니다.그리디 문제에서 중요한 것은 "그리디 선택(Locally Optimal Choice)을 정당화할 수 있는가?" 입니다. 이를 위해..
여러분, 알고리즘 인터뷰에서 동적 프로그래밍(DP) 문제를 접하면 많은 지원자가 “복잡하고 난해해”라며 당황하기 쉽습니다. DP는 문제를 작은 하위 문제(subproblem)로 나누고, 하위 문제의 해를 저장(memoization)하거나 테이블(tabulation)로 관리하여 중복 계산을 제거하는 기법입니다. 제대로 이해하고 패턴을 파악하면 DP 문제도 체계적으로 접근할 수 있으며, 면접 중에도 당황하지 않고 논리적으로 문제를 풀어나갈 수 있습니다.이번 글에서는 DP 문제를 만났을 때 어떤 접근 방법을 사용할지, 점화식(Recurrence Relation)을 어떻게 세우는지, 탑다운(Top-Down)과 바텀업(Bottom-Up) 접근 차이, 코너 케이스 처리, 복잡도 분석, 그리고 면접 상황에서 이 모든..
여러분, 코딩 인터뷰에서 정렬(Sorting)과 탐색(Searching)은 기본 중의 기본입니다. 단순하지만 중요한 개념이라 난이도를 자유롭게 조절할 수 있어 면접관이 선호하는 주제이며, 우선순위 큐(Priority Queue)나 이진 탐색(Binary Search)을 결합해 시간 복잡도를 최적화하는 문제도 자주 등장합니다. 이번 글에서는 정렬과 탐색, 우선순위 큐, 이진 탐색 패턴을 만나면 어떻게 접근하면 좋은지, 단계별로 아주 구체적이고 친절하게 풀어보겠습니다.우리는 단순히 “정렬 후 이진 탐색”이라는 키워드만 언급하고 끝나지 않고, 왜 이런 접근이 유효한지, 면접에서 이를 어떻게 표현할지, 코너 케이스나 추가 기능(비동기, 로깅, 에러 처리)을 어떻게 고려할지까지 모두 다루어보겠습니다. 이 글을 통..
여러분, 코딩 인터뷰에서 트리와 그래프 문제는 난이도를 조정하기 매우 좋은 자료구조 문제 유형으로 꼽힙니다. 트리나 그래프는 노드(Node)와 엣지(Edge)로 구성되며, 선형적인 배열·문자열·스택·큐와 달리, 비선형적이고 연결 구조를 갖기 때문에 문제에서 다루는 패턴이 훨씬 다양하고 깊습니다. 이번 글에서는 트리와 그래프 문제를 만났을 때 어떤 사고 과정을 거쳐 해결할 수 있는지, 주요 패턴들(트리 순회, 레벨 순회, 최소/최대 깊이, 직경 계산, 그래프 사이클 검출, 위상 정렬, 최단 경로 알고리즘, MST 등)을 단계별로 하나하나 꼼꼼히 살펴보겠습니다.이 글을 읽고 나면, 여러분은 트리와 그래프 문제를 처음 보고도 당황하지 않고, "아, 이 문제는 DFS/BFS로 O(V+E)에 해결 가능하겠군", ..
여러분, 알고리즘 인터뷰에서 자료구조를 다루는 문제는 매우 빈번합니다. 그중에서도 연결 리스트(Linked List), 스택(Stack), 그리고 큐(Queue)는 가장 기본적이면서도 면접관이 여러분의 기본 자료구조 이해도, 포인터 조작 능력, 추상적 개념을 코드로 구현하는 능력을 평가하기 좋은 주제입니다. 이번 글에서는 이 세 가지 자료구조에 대한 알고리즘 문제 접근 패턴을 하나하나 단계별로 아주 구체적으로 살펴볼게요.우리는 단순히 "연결 리스트 문제는 포인터 조작" 정도로 끝내지 않고, 실제 문제를 받았을 때 어떤 사고 과정을 거쳐 솔루션을 도출하고, 면접관 앞에서 어떻게 설명하면 좋을지, 각 자료구조별로 어떤 유형의 문제들이 빈출되는지, 코너 케이스나 최적화 포인트는 무엇인지까지 심층적으로 다루겠습..
여러분, 코딩 인터뷰를 대비하며 알고리즘 문제를 풀다 보면, 배열(Array)과 문자열(String) 문제에서 시작하는 경우가 아주 많습니다. 왜일까요? 이 두 자료구조는 프로그래밍에서 가장 기본적이면서도, 문제 출제자가 난이도와 형태를 손쉽게 조절할 수 있는 재료이기 때문입니다. 이번 글에서는 배열과 문자열 문제를 다루는 과정에서 자주 등장하는 접근 패턴을 하나하나 아주 구체적으로 파헤쳐 볼게요.단순히 “투 포인터를 써라”, “슬라이딩 윈도우를 적용하라”, “KMP로 문자열 검색 시간 단축” 같은 키워드에 머무르지 않고, 각 패턴을 적용하는 정확한 단계, 문제를 접했을 때 머릿속에서 어떤 논리적 흐름으로 접근 방법을 도출하는지, 면접 상황에서 어떻게 이를 설명할지, 그리고 실제 구현 시 어떤 점에 유의..
여러분은 미국 빅테크(FAANG: 페이스북(메타), 아마존, 애플, 넷플릭스, 구글)나 마이크로소프트, 혹은 한국의 네카라쿠배(네이버, 카카오, 라인, 쿠팡, 배달의민족) 같은 대형 IT 기업의 코드 인터뷰를 준비하고 계신가요? 이들 기업의 인터뷰는 단순히 코드 몇 줄 잘 짜는 개발자를 찾지 않습니다. 오히려 알고리즘 문제 해결 능력, CS 기본기, 시스템 설계 기본 개념, 커뮤니케이션 스킬, 팀 협업이나 확장성 있는 사고방식 등 다차원적인 역량을 평가하곤 합니다. 이러한 인터뷰에 처음 도전하는 여러분 중 많은 분들이 "어떻게 준비해야 하지?" "어디서부터 시작해야 하는 거지?" 같은 막막함을 느끼실 텐데요.이번 시리즈(총 10편 예정)의 첫 번째 글에서는 그러한 막연함을 덜어드리고, 인터뷰 대비를 위한..
여러분, 미국의 빅테크 기업, 이를테면 Google, Amazon, Meta(옛 Facebook), Apple, Microsoft와 같은 곳에 입사하는 것은 많은 엔지니어에게 하나의 큰 목표처럼 여겨집니다. 혁신의 중심에서 일하고, 글로벌 규모의 문제를 해결하며, 최고의 인재들과 협업하는 과정은 무척 매력적이지요. 하지만 그 문턱을 넘기 위해서는 하나의 중요한 관문을 통과해야 합니다. 바로 "코딩 인터뷰"입니다.이 코딩 인터뷰는 단순히 프로그래밍 문제를 푸는 시험이 아닙니다. 문제 해결 능력, 소통 능력, 기술 역량, 시스템 설계 이해도, 행동양식까지 종합적으로 검증하는 무대라고 할 수 있습니다. 이 글에서는 이러한 코딩 인터뷰의 전체 흐름을 하나의 긴 여정으로 생각하고, 각 단계를 마치 여행 안내자가 ..
이번에 소개할 표현은 "Brownfield vs Greenfield"라는 대비 개념입니다. 소프트웨어 개발에서 "Greenfield Project"는 아무런 제약 없이 백지 상태에서 시작하는 프로젝트를 의미하고, 반대로 "Brownfield Project"는 이미 구축된 레거시 코드나 인프라를 개선하거나 확장하는 상황을 가리킵니다.1. 의미"Greenfield"는 새로운 땅에 건물을 올리듯, 아무것도 없는 상태에서 시작하므로 최신 기술과 아키텍처를 자유롭게 적용할 수 있습니다. 이로 인해 기술 부채 없이 깨끗한 코드를 작성하고, 최적의 디자인 패턴을 채택하기가 상대적으로 쉽습니다. 반면, "Brownfield"는 이미 존재하는 시스템을 다듬고 현대화하는 과정으로, 레거시 코드 이해, 기술 부채 해결, 기..