면접 대비 멘토링

면접 대비 멘토링

국내 IT 서비스 회사 면접 준비, CS편

이런 질문은 자주 나오네?

어디까지 답변해야할까? 또는 상대적으로 남들이 준비하는 것보다 여기까지

손코딩을 준비하자

어떤 것을 공부할까?

운영체제, 자료구조, 알고리즘, 네트워크, 데이터베이스

🍎 운영체제

가장 빈번하게

• Thread vs Process
  • 프로세스를 공장에 비유한다면 공장의 일꾼을 쓰레드에 비유할 수 있다.
  • 쓰레드는 고유한 스택을 가지며 다른 자원은 프로세스에서 공유한다. 그리고 컨텍스트 스위칭이 빠르다.
  • 프로세스
    • 메모리 구조 → 코드, 스택, 힙
    • IPC를 통해 프로세스 간의 자원 공유가 가능하다.
• Cache?
  • 주기억장치에서 빈번하게 조회하는 데이터를 cache에 보관하여 조회 효율을 높인다.
  • locality, hit rate
    • cache의 효율을 극대화하기 위한 지표
    • locality
• Deadlock?
  • 둘 이상의 프로세스가 점유 중인 자원을 서로 기다리면서 무한 대기에 빠지는 상태
  • 발생조건 4가지
  • 해결방법 4가지
• 페이지 교체 알고리즘
  • LRU, Least Recently Used
    • 실제로 구현해보자
      • counter
      • double linked list

🍎 자료구조

시간복잡도와 구현을 할 수 있냐

• stack 2개로 queue를 구현해봐
  • A stack를 모두 B stack에 pop하고 push
• 단일 연결 리스트 vs 원형 연결 리스트
  • 끝 노드의 다음 값이 null이면 단일, 아니면 원형
• 트리 순회
  • 전위, 중위, 후위
• ArrayList vs LinkedList
  • 조회
    • Array → O(1), Linked → O(N) (최악의 경우)
  • 삭제
    • Array → O(N), Linked → O(1)
• Hash 충돌
  • 서로 다른 key값에 value가 같은 현상
  • 해결방법
• Hash Map vs Hash Table
  • Map
    • key로 조회하기 때문에 빠르게 찾을 수 있다.
    • 상대적으로 Hash Collision이 적다. ← 보조
    • Thread safe 하지 않다.
  • Table
    • Thread safe하다. 하지만 Map보다 느리다.
• Concrete Hash Map
  • Hash Map과 Hash Table의 장점만 모은 자료구조
    • CAS 알고리즘을 통해 구현
• Binary Search Tree, BST
  • 시간복잡도
    • Worst Case
      • 편향 트리
• BST vs Hash Table, 모바일 기기용 주소록에는 어떤 자료구조가 좋을까?
  • 메모리가 많이 제한되어 있다고 가정
    • BST
      • 주소록에 정렬이 되어있는 채로 출력하기 때문에
        • input size가 매우 크지 않기 때문에 O(1)과 O(log N)의 차이가 없다.

🍎 알고리즘

상황에 맞는 알고리즘을 선택할 수 있어야한다.

• 정렬 알고리즘
  • 각 알고리즘의 평균 시간복잡도, 최악 시간복잡도, 단점
• 그리디 알고리즘

🍎 네트워크

나오는 주제만 나온다

• TCP vs UDP
  • TCP
    • 3-way hand shaking으로 연결형 통신
    • 4-way 통신 해제
  • UDP
    • 일단 쏜다
    • Ex> packet이 유실되도 상관없는 유튜브 스트리밍, 게임
• OSI 7 Layer
  • 각 계층의 장비를 기억할 것
  • Physical Layer
  • Data-Link Layer
    • 장비
      • 스위치
      • 브릿지
      • 이더넷
  • Network Layer
    • Routing
  • Transport Layer
    • TCP, UDP
  • Presentaion, Session, Application Layer
    • Presentation: 보안
    • Session: 세션
    • Application: http
• DNS
  • www.naver.com을 입력하면 어떤 일이 벌어지나요?
    • 우선, 로컬 캐시에 조회
    • OSI 7 Layer로 설명할 수 있을까?
      • 7계층의 역순으로 설명하자
      • TCP로 조회. http 1.1를 사용 → 네이버의 경우

🍎 데이터베이스

• 인덱스? 장단점은?
  • 테이블에서 조회할 때, 빠르게 할 수 있다.
  • 하지만, 추가적인 저장 공간이 필요하고, 모든 필드가 인덱스로 삭제할 때 soft delete를 하기 때문에 데이터가 남아있을 수 있다.
• 카디널리티? 어떤 필드를 인덱스로 선택해야할까?
  • 중복도가 가장 낮은 필드로
• 인덱스의 자료구조?
  • Hash Table은 사용할 수 없다. 왜?
    • single result만 조회하는 것이 아니라 range 조회도 하기 때문에
  • Binary Search Tree를 개선한 Balanced Tree
• 트랜잭션?
  • 데이터베이스의 처리 단위
  • 특징
    • ACID
• INNER JOIN vs OUTER JOIN, 집합으로 표현
  • inner join
    • 두 테이블의 공통된 필드값으로 조회
    • 교집합
  • outer join
    • 합집합

🍎 OOP

• 객체지향 프로그래밍?
  • 추가로 SOLID와 연결지을 수 있으면 좋다.
  • 공통된 속성과 함수를 추상화한 클래스로 구현한 객체로 프로그래밍한 것
  • 장점
    • 코드 재사용성
    • 유지보수가 쉽다
    • 대형 프로젝트에 적합하다.
  • 단점
    • 설계에 시간이 오래 걸린다.
    • 처리 속도가 느리다.
  • 특징
    • 추상화
      • 공통된 속성과 함수를 뽑아내는 것
    • 캡슐화
      • 접근제어자를 통해 구현한다
    • 상속
      • 자바는 왜 다중 상속을 왜 지원하지 않을까?
        • 다이아몬드 문제
    • 다형성
      • overload, override

🍎 보안

• Hash vs Encryption
  • Hash
    • 단방향 암호화
    • SHA256, SHA512
  • Encryption
    • ?
    • https를 예로 들 수 있다.
  • 보안 알고리즘은?

🍎 소프트웨어 공학

• 애자일 vs 워터폴

🍎 디자인패턴

• 아는 디자인패턴을 모두 말해봐라