소개

코딩 인터뷰는 개발자 취업 과정에서 가장 중요한 관문 중 하나입니다. 이 치트시트는 코딩 인터뷰에서 자주 등장하는 알고리즘들을 정리하여, 효율적인 면접 준비를 돕기 위해 만들어졌습니다. 핵심 개념과 예제 코드, 풀이를 제공하여 실력 향상에 도움을 드립니다.

배열과 관련된 알고리즘

배열을 이용한 다양한 알고리즘과 예제 코드를 소개합니다. 두 개의 정렬된 배열을 병합하는 방법, 최대/최소값 찾기, 특정 요소의 위치 찾기 등을 다룹니다. 각 알고리즘의 시간 복잡도와 공간 복잡도를 분석하여 효율성을 비교합니다.


// 예시: 두 정렬된 배열 병합
function mergeSortedArrays(arr1, arr2) {
// ... (코드 구현)
}


문자열 알고리즘

문자열 관련 알고리즘은 코딩 인터뷰에서 자주 출제됩니다. 회문 판별, 문자열 뒤집기, 부분 문자열 찾기 등 다양한 알고리즘을 예제 코드와 함께 설명합니다. 각 알고리즘의 장단점과 시간 복잡도를 분석하여 효율적인 알고리즘 선택 방법을 제시합니다.

트리 알고리즘

이진 탐색 트리, 이진 힙, 트리 순회(전위, 중위, 후위 순회) 등 트리 자료구조와 관련된 알고리즘을 다룹니다. 각 알고리즘의 동작 원리와 구현 방법, 그리고 시간 복잡도 분석을 통해 효율적인 알고리즘 선택을 돕습니다.

그래프 알고리즘

깊이 우선 탐색(DFS), 너비 우선 탐색(BFS), 최단 경로 알고리즘(다익스트라, 플로이드-와샬) 등 그래프와 관련된 알고리즘을 다룹니다. 각 알고리즘의 특징과 구현 방법, 그리고 시간 복잡도 분석을 통해 효율적인 알고리즘 선택을 돕습니다.

동적 계획법(Dynamic Programming)

동적 계획법의 개념과 다양한 문제에 적용하는 방법을 설명합니다. 피보나치 수열, 최대 부분 합 문제 등을 예제로 들어 동적 계획법을 실제로 구현하는 방법을 보여줍니다.

탐색 알고리즘

선형 탐색, 이진 탐색 등 다양한 탐색 알고리즘을 예제와 함께 설명합니다. 각 알고리즘의 시간 복잡도를 비교 분석하고, 어떤 상황에 어떤 알고리즘을 적용해야 효율적인지 설명합니다.

정렬 알고리즘

버블 정렬, 삽입 정렬, 선택 정렬, 합병 정렬, 퀵 정렬 등 다양한 정렬 알고리즘을 소개하고, 각 알고리즘의 시간 복잡도와 공간 복잡도를 비교 분석합니다. 각 알고리즘의 장단점을 설명하고, 어떤 상황에 어떤 알고리즘이 적합한지 설명합니다.

코딩 인터뷰 합격 팁

알고리즘 실력 향상 외에도 코딩 인터뷰에서 합격하기 위한 팁들을 제공합니다. 예를 들어, 문제 해결 전략, 효율적인 코드 작성법, 면접 태도, 질문하는 방법 등에 대한 조언을 합니다.

마무리

이 치트시트가 여러분의 코딩 인터뷰 준비에 도움이 되기를 바랍니다. 꾸준한 연습과 노력을 통해 원하는 결과를 얻으시길 응원합니다.