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 =

Question 1

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 2

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 3

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 4

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 =

알고리즘

01주요 정렬 알고리즘의 특징과 복잡도를 비교해주세요.보통정렬

02DFS와 BFS의 차이점과 사용 시점은?보통탐색

03동적 프로그래밍(Dynamic Programming)의 기초를 설명해주세요.보통DP

04슬라이딩 윈도우(Sliding Window) 기법을 설명하고 예시를 보여주세요.보통기법