Q: 주요 정렬 알고리즘의 특징과 복잡도를 비교해주세요.

프론트엔드 면접에서 자주 다루는 정렬 알고리즘입니다. | 알고리즘 | 평균 | 최악 | 공간 | 안정성 | |----------|------|------|------|--------| | 버블 정렬 | O(n²) | O(n²) | O(1) | 안정 | | 삽입 정렬 | O(n²) | O(n²) | O(1) | 안정 | | 퀵 정렬 | O(n log n) | O(n²) | O(log n) | 불안정 | | 병합 정렬 | O(n log n) | O(n log n) | O(n) | 안정 | ```javascript // JavaScript의 Array.sort() // V8 엔진: TimSort (병합 + 삽입 정렬 하이브리드) - O(n log n) const nums = [3, 1, 4, 1, 5]; nums.sort((a, b) => a - b); // 오름차순 // 객체 배열 정렬 users.sort((a, b) => a.name.localeCompare(b.name)); `

Q: 슬라이딩 윈도우(Sliding Window) 기법을 설명하고 예시를 보여주세요.

슬라이딩 윈도우는 배열/문자열에서 **연속된 부분 집합**을 효율적으로 탐색하는 기법입니다. **고정 크기 윈도우:** ```javascript // 크기 k인 연속 부분 배열의 최대 합 function maxSubarraySum(arr, k) { let windowSum = arr.slice(0, k).reduce((a, b) => a + b); let maxSum = windowSum; for (let i = k; i < arr.length; i++) { windowSum += arr[i] - arr[i - k]; // O(1)로 윈도우 이동 maxSum = Math.max(maxSum, windowSum); } return maxSum; } ``` **가변 크기 윈도우:** ```javascript // 합이 target 이상인 최소 길이 부분 배열 function minSubarrayLen(arr, target) { let left =

Q: 재귀(Recursion)와 반복(Iteration)의 차이점과 선택 기준은?

둘 다 반복적인 작업을 수행하지만 접근 방식이 다릅니다. **재귀:** ```javascript // 트리 순회 - 재귀가 자연스러움 function traverse(node) { if (!node) return; console.log(node.value); traverse(node.left); traverse(node.right); } // 팩토리얼 function factorial(n) { if (n <= 1) return 1; return n * factorial(n - 1); } ``` **반복:** ```javascript // 스택으로 트리 순회 function traverseIterative(root) { const stack = [root]; while (stack.length) { const node = stack.pop(); if (!node) continue; console.log(node.value);

Q: 투 포인터(Two Pointer) 기법이란?

**투 포인터**는 배열에서 두 개의 포인터를 사용하여 조건을 만족하는 쌍이나 구간을 효율적으로 찾는 기법입니다. **유형 1 — 양끝에서 좁혀오기:** ```js // 정렬된 배열에서 합이 target인 쌍 찾기 function twoSum(arr, target) { let left = 0, right = arr.length - 1; while (left < right) { const sum = arr[left] + arr[right]; if (sum === target) return [left, right]; if (sum < target) left++; else right--; } return null; // O(n) } ``` **유형 2 — 같은 방향 (슬라이딩 윈도우):** ```js // 중복 없는 가장 긴 부분 문자열 길이 function longestUnique(s) { const set = new Set(); l

Question 1

시간 복잡도(Big O)란 무엇인가요?

Accepted Answer

Big O 표기법은 알고리즘의 성능을 입력 크기(n)에 대한 함수로 표현합니다.

**주요 시간 복잡도 (빠른 순):**
- O(1): 상수 시간 (해시 조회)
- O(log n): 로그 시간 (이진 탐색)
- O(n): 선형 시간 (배열 순회)
- O(n log n): (정렬 알고리즘)
- O(n²): (이중 루프)
- O(2ⁿ): 지수 시간 (재귀 피보나치)

```javascript
// O(1) - 상수 시간
arr[0]; // 인덱스 접근

// O(n) - 선형 시간
arr.find(x => x === target);

// O(n²) - 이차 시간
for (let i = 0; i < n; i++)
  for (let j = 0; j < n; j++)
    // ...

// O(log n) - 로그 시간 (이진 탐색)
function binarySearch(arr, target) {
  let left = 0, right = arr.length - 1;
  while

Question 2

주요 정렬 알고리즘의 특징과 복잡도를 비교해주세요.

Accepted Answer

프론트엔드 면접에서 자주 다루는 정렬 알고리즘입니다.

| 알고리즘 | 평균 | 최악 | 공간 | 안정성 |
|----------|------|------|------|--------|
| 버블 정렬 | O(n²) | O(n²) | O(1) | 안정 |
| 삽입 정렬 | O(n²) | O(n²) | O(1) | 안정 |
| 퀵 정렬 | O(n log n) | O(n²) | O(log n) | 불안정 |
| 병합 정렬 | O(n log n) | O(n log n) | O(n) | 안정 |

```javascript
// JavaScript의 Array.sort()
// V8 엔진: TimSort (병합 + 삽입 정렬 하이브리드) - O(n log n)
const nums = [3, 1, 4, 1, 5];
nums.sort((a, b) => a - b); // 오름차순

// 객체 배열 정렬
users.sort((a, b) => a.name.localeCompare(b.name));
`

Question 3

DFS와 BFS의 차이점과 사용 시점은?

Accepted Answer

두 알고리즘은 그래프/트리를 탐색하는 방법입니다.

```javascript
// DFS (깊이 우선) - 스택/재귀 사용
function dfs(node, visited = new Set()) {
  if (!node || visited.has(node)) return;
  visited.add(node);
  console.log(node.value);
  node.children.forEach(child => dfs(child, visited));
}

// BFS (너비 우선) - 큐 사용
function bfs(root) {
  const queue = [root];
  const visited = new Set();
  while (queue.length > 0) {
    const node = queue.shift();
    if (visited.has(node)) continue;
    visited.add(node);
    console.log(node.val

Question 4

동적 프로그래밍(Dynamic Programming)의 기초를 설명해주세요.

Accepted Answer

**동적 프로그래밍(DP)**은 큰 문제를 작은 부분 문제로 나누고, 결과를 저장(memoization)하여 중복 계산을 피하는 기법입니다.

**DP 적용 조건:**
1. **최적 부분 구조**: 작은 문제의 최적해로 큰 문제의 최적해를 구성 가능
2. **중복 부분 문제**: 같은 부분 문제가 여러 번 반복

**예시 — 피보나치:**
```js
// ❌ 순수 재귀 — O(2^n)
function fib(n) {
  if (n <= 1) return n;
  return fib(n - 1) + fib(n - 2); // 중복 계산 발생
}

// ✅ Top-Down (메모이제이션) — O(n)
function fibMemo(n, memo = {}) {
  if (n <= 1) return n;
  if (memo[n]) return memo[n];
  memo[n] = fibMemo(n - 1, memo) + fibMemo(n - 2, memo);
  return memo[n];

Question 5

슬라이딩 윈도우(Sliding Window) 기법을 설명하고 예시를 보여주세요.

Accepted Answer

슬라이딩 윈도우는 배열/문자열에서 **연속된 부분 집합**을 효율적으로 탐색하는 기법입니다.

**고정 크기 윈도우:**
```javascript
// 크기 k인 연속 부분 배열의 최대 합
function maxSubarraySum(arr, k) {
  let windowSum = arr.slice(0, k).reduce((a, b) => a + b);
  let maxSum = windowSum;

for (let i = k; i < arr.length; i++) {
    windowSum += arr[i] - arr[i - k]; // O(1)로 윈도우 이동
    maxSum = Math.max(maxSum, windowSum);
  }
  return maxSum;
}
```

**가변 크기 윈도우:**
```javascript
// 합이 target 이상인 최소 길이 부분 배열
function minSubarrayLen(arr, target) {
  let left =

Question 6

재귀(Recursion)와 반복(Iteration)의 차이점과 선택 기준은?

Accepted Answer

둘 다 반복적인 작업을 수행하지만 접근 방식이 다릅니다.

**재귀:**
```javascript
// 트리 순회 - 재귀가 자연스러움
function traverse(node) {
  if (!node) return;
  console.log(node.value);
  traverse(node.left);
  traverse(node.right);
}

// 팩토리얼
function factorial(n) {
  if (n <= 1) return 1;
  return n * factorial(n - 1);
}
```

**반복:**
```javascript
// 스택으로 트리 순회
function traverseIterative(root) {
  const stack = [root];
  while (stack.length) {
    const node = stack.pop();
    if (!node) continue;
    console.log(node.value);

Question 7

투 포인터(Two Pointer) 기법이란?

Accepted Answer

**투 포인터**는 배열에서 두 개의 포인터를 사용하여 조건을 만족하는 쌍이나 구간을 효율적으로 찾는 기법입니다.

**유형 1 — 양끝에서 좁혀오기:**
```js
// 정렬된 배열에서 합이 target인 쌍 찾기
function twoSum(arr, target) {
  let left = 0, right = arr.length - 1;
  while (left < right) {
    const sum = arr[left] + arr[right];
    if (sum === target) return [left, right];
    if (sum < target) left++;
    else right--;
  }
  return null; // O(n)
}
```

**유형 2 — 같은 방향 (슬라이딩 윈도우):**
```js
// 중복 없는 가장 긴 부분 문자열 길이
function longestUnique(s) {
  const set = new Set();
  l

알고리즘

01시간 복잡도(Big O)란 무엇인가요?쉬움시간 복잡도

02주요 정렬 알고리즘의 특징과 복잡도를 비교해주세요.보통정렬

03DFS와 BFS의 차이점과 사용 시점은?보통탐색

04동적 프로그래밍(Dynamic Programming)의 기초를 설명해주세요.보통DP

05슬라이딩 윈도우(Sliding Window) 기법을 설명하고 예시를 보여주세요.보통기법

06재귀(Recursion)와 반복(Iteration)의 차이점과 선택 기준은?쉬움기법

07투 포인터(Two Pointer) 기법이란?쉬움기법