12강. 코딩 인터뷰 준비

12. 코딩 인터뷰 준비

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12.1 코딩 인터뷰 기초

코딩 인터뷰 기초(Coding Interview Basics)
코딩 인터뷰는 프로그래밍 실력과 문제 해결 능력을 평가하는 중요한 과정입니다. 성공적인 코딩 인터뷰를 위해서는 다음과 같은 준비가 필요합니다:
1. 알고리즘과 데이터 구조의 기본 개념 이해
2. 문제 해결을 위한 체계적인 접근법 연습
3. 다양한 문제 유형에 대한 충분한 연습

역사적 배경
코딩 인터뷰는 1990년대부터 실리콘 밸리의 기술 기업들에서 시작되었습니다. 특히 구글과 마이크로소프트가 이 방식을 채택하면서 널리 퍼졌습니다.

// 코딩 인터뷰 기초 문제 예시: 배열에서 최대값 찾기
public class FindMax {
    /**
     * 주어진 배열에서 최대값을 찾는 함수
     *
     * @param arr 입력 배열
     * @return 배열 내의 최대값
     */
    public static int findMax(int[] arr) {
        int max = arr[0];
        for (int num : arr) {
            if (num > max) {
                max = num;
            }
        }
        return max;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {1, 5, 3, 9, 2};
        System.out.println("Maximum value: " + findMax(arr));
    }
}

이 코드에서는 배열에서 최대값을 찾는 간단한 문제를 해결합니다. 이와 같은 기초 문제를 풀면서 기초적인 문제 해결 능력을 키울 수 있습니다.

 

12.2 데이터 구조와 알고리즘 문제

데이터 구조와 알고리즘 문제(Data Structures and Algorithms Problems)
코딩 인터뷰에서는 다양한 데이터 구조와 알고리즘 문제를 접하게 됩니다. 이는 다음과 같은 문제들을 포함합니다:
1. 배열과 문자열 문제
2. 링크드 리스트 문제
3. 트리와 그래프 문제
4. 정렬과 검색 알고리즘

역사적 배경
데이터 구조와 알고리즘 문제는 컴퓨터 과학 교육의 핵심 요소로, 이 분야의 기초를 튼튼히 다지는 것이 중요합니다. 1980년대 이후로 알고리즘의 중요성이 더욱 부각되면서 많은 연구가 이루어졌습니다.

// 링크드 리스트에서 중복 노드 제거 예시
import java.util.HashSet;

class Node {
    int data;
    Node next;

    Node(int d) {
        data = d;
        next = null;
    }
}

public class RemoveDuplicates {
    /**
     * 링크드 리스트에서 중복 노드를 제거하는 함수
     *
     * @param head 링크드 리스트의 머리 노드
     */
    public static void removeDuplicates(Node head) {
        HashSet set = new HashSet<>();
        Node current = head;
        Node prev = null;
        while (current != null) {
            if (set.contains(current.data)) {
                prev.next = current.next;
            } else {
                set.add(current.data);
                prev = current;
            }
            current = current.next;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Node head = new Node(10);
        head.next = new Node(12);
        head.next.next = new Node(11);
        head.next.next.next = new Node(11);
        head.next.next.next.next = new Node(12);
        head.next.next.next.next.next = new Node(11);
        head.next.next.next.next.next.next = new Node(10);

        System.out.println("Linked list before removing duplicates:");
        printList(head);

        removeDuplicates(head);

        System.out.println("Linked list after removing duplicates:");
        printList(head);
    }

    public static void printList(Node head) {
        Node current = head;
        while (current != null) {
            System.out.print(current.data + " ");
            current = current.next;
        }
        System.out.println();
    }
}

이 코드에서는 링크드 리스트에서 중복 노드를 제거하는 문제를 해결합니다. HashSet을 사용하여 중복을 쉽게 제거할 수 있습니다.

 

12.3 시스템 디자인 문제

시스템 디자인 문제(System Design Problems)
시스템 디자인 문제는 대규모 시스템을 설계하는 능력을 평가합니다. 이는 다음과 같은 주제를 포함합니다:
1. 확장성(Scalability)과 가용성(Availability)
2. 데이터베이스 설계
3. 캐싱(Caching)과 로드 밸런싱(Load Balancing)
4. 마이크로서비스 아키텍처(Microservices Architecture)

역사적 배경
시스템 디자인 문제는 2000년대 이후로 대규모 시스템이 중요해지면서 인터뷰의 중요한 부분이 되었습니다. 특히 클라우드 컴퓨팅의 발전과 함께 더욱 중요해졌습니다.

// 시스템 디자인 문제 예시: URL 단축 서비스 설계
public class URLShortener {
    private static final String ALPHABET = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ";
    private static final int BASE = ALPHABET.length();

    /**
     * 주어진 ID를 단축 URL로 인코딩
     *
     * @param num ID
     * @return 단축 URL
     */
    public String encode(int num) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        while (num > 0) {
            sb.append(ALPHABET.charAt(num % BASE));
            num /= BASE;
        }
        return sb.reverse().toString();
    }

    /**
     * 단축 URL을 원래 ID로 디코딩
     *
     * @param str 단축 URL
     * @return 원래 ID
     */
    public int decode(String str) {
        int num = 0;
        for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
            num = num * BASE + ALPHABET.indexOf(str.charAt(i));
        }
        return num;
    }

    public static void main(String[] args) {
        URLShortener urlShortener = new URLShortener();
        int id = 12345;
        String shortURL = urlShortener.encode(id);
        int originalID = urlShortener.decode(shortURL);

        System.out.println("Original ID: " + id);
        System.out.println("Short URL: " + shortURL);
        System.out.println("Decoded ID: " + originalID);
    }
}

이 코드에서는 URL 단축 서비스를 설계하는 문제를 해결합니다. ID를 단축 URL로 인코딩하고, 단축 URL을 원래 ID로 디코딩하는 방법을 보여줍니다.

 

12.4 모의 인터뷰 및 실전 팁

모의 인터뷰 및 실전 팁(Mock Interviews and Practical Tips)
모의 인터뷰는 실제 인터뷰 상황을 연습할 수 있는 좋은 방법입니다. 이를 통해 자신감을 키우고, 실전에서의 긴장감을 줄일 수 있습니다. 또한, 실전 팁을 통해 인터뷰에서 좋은 인상을 남길 수 있습니다:
1. 문제를 이해하고, 질문하기
2. 체계적으로 접근하기
3. 명확하게 설명하고, 의사소통하기
4. 실수해도 침착하게 대처하기

역사적 배경
모의 인터뷰는 기술 면접 준비의 중요한 부분으로, 2000년대 이후로 많은 교육 기관과 온라인 플랫폼에서 제공되고 있습니다.

// 모의 인터뷰 문제 예시: 두 수의 합 찾기
import java.util.HashMap;

public class TwoSum {
    /**
     * 주어진 배열에서 두 수의 합이 목표값이 되는 인덱스 쌍을 찾는 함수
     *
     * @param nums   입력 배열
     * @param target 목표값
     * @return 두 수의 합이 목표값이 되는 인덱스 쌍
     */
    public static int[] twoSum(int[] nums, int target) {
        HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            int complement = target - nums[i];
            if (map.containsKey(complement)) {
                return new int[]{map.get(complement), i};
            }
            map.put(nums[i], i);
        }
        throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {2, 7, 11, 15};
        int target = 9;
        int[] result = twoSum(nums, target);

        System.out.println("Indices: " + result[0] + ", " + result[1]);
    }
}

이 코드에서는 두 수의 합이 주어진 목표값이 되는 배열 내의 인덱스 쌍을 찾는 문제를 해결합니다. HashMap을 사용하여 효율적으로 두 수의 합을 찾습니다.

 

예시 1: 회문(Palindrome) 검사

주어진 문자열이 회문인지 확인하는 문제입니다. 회문은 앞뒤로 읽어도 같은 문자열을 의미합니다.

public class PalindromeCheck {
    /**
     * 주어진 문자열이 회문인지 확인하는 함수
     *
     * @param str 입력 문자열
     * @return 회문 여부
     */
    public static boolean isPalindrome(String str) {
        int left = 0, right = str.length() - 1;
        while (left < right) {
            if (str.charAt(left) != str.charAt(right)) {
                return false;
            }
            left++;
            right--;
        }
        return true;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String str = "madam";
        System.out.println("Is '" + str + "' a palindrome? " + isPalindrome(str));
    }
}

이 코드에서는 주어진 문자열이 회문인지 확인합니다. 문자열의 앞뒤를 비교하며, 일치하지 않으면 회문이 아님을 판단합니다.

 

예시 2: 피보나치 수열

주어진 숫자에 대한 피보나치 수열 값을 계산하는 문제입니다.

public class Fibonacci {
    /**
     * 주어진 숫자에 대한 피보나치 수열 값을 계산하는 함수
     *
     * @param n 피보나치 수열의 n번째 값
     * @return 피보나치 수열 값
     */
    public static int fibonacci(int n) {
        if (n <= 1) return n;
        int a = 0, b = 1, c;
        for (int i = 2; i <= n; i++) {
            c = a + b;
            a = b;
            b = c;
        }
        return b;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int n = 10;
        System.out.println("Fibonacci number at position " + n + " is " + fibonacci(n));
    }
}

이 코드에서는 주어진 숫자에 대한 피보나치 수열 값을 반복문을 사용하여 계산합니다. 이 방법은 재귀 호출보다 더 효율적입니다.

 

예시 3: 괄호 유효성 검사

주어진 문자열에 괄호의 쌍이 유효한지 확인하는 문제입니다.

import java.util.Stack;

public class ParenthesesValidator {
    /**
     * 주어진 문자열에 괄호의 쌍이 유효한지 확인하는 함수
     *
     * @param s 입력 문자열
     * @return 유효한 괄호 쌍 여부
     */
    public static boolean isValid(String s) {
        Stack stack = new Stack<>();
        for (char c : s.toCharArray()) {
            if (c == '(' || c == '{' || c == '[') {
                stack.push(c);
            } else if (c == ')' && (stack.isEmpty() || stack.pop() != '(')) {
                return false;
            } else if (c == '}' && (stack.isEmpty() || stack.pop() != '{')) {
                return false;
            } else if (c == ']' && (stack.isEmpty() || stack.pop() != '[')) {
                return false;
            }
        }
        return stack.isEmpty();
    }

    public static void main(String[] args) {
        String str = "{[()]}";
        System.out.println("Is '" + str + "' valid? " + isValid(str));
    }
}

이 코드에서는 주어진 문자열에서 괄호의 쌍이 유효한지 확인합니다. 스택을 사용하여 열린 괄호를 저장하고, 닫는 괄호가 나왔을 때 스택에서 일치하는 열린 괄호를 꺼내어 확인합니다.

 

예시 4: 두 배열의 교집합

두 배열의 교집합을 찾는 문제입니다.

import java.util.*;

public class ArrayIntersection {
    /**
     * 두 배열의 교집합을 찾는 함수
     *
     * @param nums1 첫 번째 배열
     * @param nums2 두 번째 배열
     * @return 교집합 배열
     */
    public static int[] intersection(int[] nums1, int[] nums2) {
        Set set1 = new HashSet<>();
        Set set2 = new HashSet<>();
        for (int num : nums1) {
            set1.add(num);
        }
        for (int num : nums2) {
            if (set1.contains(num)) {
                set2.add(num);
            }
        }
        int[] result = new int[set2.size()];
        int i = 0;
        for (int num : set2) {
            result[i++] = num;
        }
        return result;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums1 = {1, 2, 2, 1};
        int[] nums2 = {2, 2};
        int[] result = intersection(nums1, nums2);
        System.out.println("Intersection: " + Arrays.toString(result));
    }
}

이 코드에서는 두 배열의 교집합을 찾습니다. Set을 사용하여 교집합을 효율적으로 찾을 수 있습니다.

 

예시 5: 문자열 압축

주어진 문자열을 압축하는 문제입니다. 연속된 문자의 반복을 숫자로 표현합니다.

public class StringCompression {
    /**
     * 주어진 문자열을 압축하는 함수
     *
     * @param str 입력 문자열
     * @return 압축된 문자열
     */
    public static String compress(String str) {
        StringBuilder compressed = new StringBuilder();
        int countConsecutive = 0;
        for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
            countConsecutive++;

            if (i + 1 >= str.length() || str.charAt(i) != str.charAt(i + 1)) {
                compressed.append(str.charAt(i));
                compressed.append(countConsecutive);
                countConsecutive = 0;
            }
        }
        return compressed.length() < str.length() ? compressed.toString() : str;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String str = "aabcccccaaa";
        System.out.println("Compressed string: " + compress(str));
    }
}

이 코드에서는 주어진 문자열을 압축합니다. 연속된 문자의 반복을 숫자로 표현하여 압축된 문자열을 생성합니다.

 

예시 6: 구글 코딩 인터뷰 문제 - 주식 최대 이익

주식 가격이 주어졌을 때, 한 번의 거래로 낼 수 있는 최대 이익을 계산하는 문제입니다.

public class MaxProfit {
    /**
     * 주어진 주식 가격 배열에서 한 번의 거래로 낼 수 있는 최대 이익을 계산하는 함수
     *
     * @param prices 주식 가격 배열
     * @return 최대 이익
     */
    public static int maxProfit(int[] prices) {
        int minPrice = Integer.MAX_VALUE;
        int maxProfit = 0;
        for (int price : prices) {
            if (price < minPrice) {
                minPrice = price;
            } else if (price - minPrice > maxProfit) {
                maxProfit = price - minPrice;
            }
        }
        return maxProfit;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] prices = {7, 1, 5, 3, 6, 4};
        System.out.println("Max profit: " + maxProfit(prices));
    }
}

이 코드에서는 주어진 주식 가격 배열에서 한 번의 거래로 낼 수 있는 최대 이익을 계산합니다. 최소 가격을 기록하면서 최대 이익을 계산합니다.

 

예시 7: 아마존 코딩 인터뷰 문제 - 정렬된 배열 병합

두 개의 정렬된 배열을 병합하는 문제입니다.

public class MergeSortedArrays {
    /**
     * 두 개의 정렬된 배열을 병합하는 함수
     *
     * @param nums1 첫 번째 배열
     * @param m 첫 번째 배열의 요소 수
     * @param nums2 두 번째 배열
     * @param n 두 번째 배열의 요소 수
     */
    public static void merge(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
        int i = m - 1;
        int j         = n - 1;
        int k = m + n - 1;

        while (i >= 0 && j >= 0) {
            if (nums1[i] > nums2[j]) {
                nums1[k--] = nums1[i--];
            } else {
                nums1[k--] = nums2[j--];
            }
        }

        while (j >= 0) {
            nums1[k--] = nums2[j--];
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums1 = {1, 2, 3, 0, 0, 0};
        int m = 3;
        int[] nums2 = {2, 5, 6};
        int n = 3;

        merge(nums1, m, nums2, n);

        System.out.println("Merged array: " + Arrays.toString(nums1));
    }
}

이 코드에서는 두 개의 정렬된 배열을 병합하여 하나의 정렬된 배열을 생성합니다. 병합 과정은 배열의 끝에서부터 시작하여 간단하고 효율적입니다.

 

예시 8: 메타 코딩 인터뷰 문제 - 로마 숫자 변환기

로마 숫자를 정수로 변환하는 문제입니다.

import java.util.HashMap;

public class RomanToInteger {
    /**
     * 로마 숫자를 정수로 변환하는 함수
     *
     * @param s 로마 숫자 문자열
     * @return 정수 값
     */
    public static int romanToInt(String s) {
        HashMap<Character, Integer> romanMap = new HashMap<>();
        romanMap.put('I', 1);
        romanMap.put('V', 5);
        romanMap.put('X', 10);
        romanMap.put('L', 50);
        romanMap.put('C', 100);
        romanMap.put('D', 500);
        romanMap.put('M', 1000);

        int result = 0;
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            if (i > 0 && romanMap.get(s.charAt(i)) > romanMap.get(s.charAt(i - 1))) {
                result += romanMap.get(s.charAt(i)) - 2 * romanMap.get(s.charAt(i - 1));
            } else {
                result += romanMap.get(s.charAt(i));
            }
        }

        return result;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String roman = "MCMXCIV";
        System.out.println("Integer value of " + roman + " is " + romanToInt(roman));
    }
}

이 코드에서는 로마 숫자를 정수로 변환합니다. 로마 숫자의 각 문자 값을 HashMap에 저장하고, 왼쪽 문자보다 큰 값이 나오면 이를 조정하여 정수 값을 계산합니다.

 

예시 9: 구글 코딩 인터뷰 문제 - 최대 서브 배열 합

주어진 배열에서 연속된 부분 배열의 합이 최대가 되는 값을 찾는 문제입니다.

public class MaximumSubarray {
    /**
     * 주어진 배열에서 최대 서브 배열 합을 찾는 함수
     *
     * @param nums 입력 배열
     * @return 최대 서브 배열 합
     */
    public static int maxSubArray(int[] nums) {
        int maxSoFar = nums[0];
        int maxEndingHere = nums[0];

        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            maxEndingHere = Math.max(nums[i], maxEndingHere + nums[i]);
            maxSoFar = Math.max(maxSoFar, maxEndingHere);
        }

        return maxSoFar;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4};
        System.out.println("Maximum subarray sum is " + maxSubArray(nums));
    }
}

이 코드에서는 카데인(Kadane)의 알고리즘을 사용하여 주어진 배열에서 최대 서브 배열 합을 찾습니다. 현재 위치까지의 최대 합을 유지하면서 배열을 순회합니다.

 

예시 10: 아마존 코딩 인터뷰 문제 - 가장 긴 공통 부분 문자열

두 문자열에서 가장 긴 공통 부분 문자열을 찾는 문제입니다.

public class LongestCommonSubstring {
    /**
     * 두 문자열에서 가장 긴 공통 부분 문자열을 찾는 함수
     *
     * @param s1 첫 번째 문자열
     * @param s2 두 번째 문자열
     * @return 가장 긴 공통 부분 문자열의 길이
     */
    public static int longestCommonSubstring(String s1, String s2) {
        int m = s1.length();
        int n = s2.length();
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
        int maxLength = 0;

        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                if (s1.charAt(i - 1) == s2.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                    maxLength = Math.max(maxLength, dp[i][j]);
                } else {
                    dp[i][j] = 0;
                }
            }
        }

        return maxLength;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String s1 = "ABABC";
        String s2 = "BABCAB";
        System.out.println("Longest common substring length is " + longestCommonSubstring(s1, s2));
    }
}

이 코드에서는 두 문자열에서 가장 긴 공통 부분 문자열을 동적 계획법을 사용하여 찾습니다. 두 문자열의 각 문자를 비교하여 공통 부분 문자열의 길이를 계산합니다.

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