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면접 성공을 위한 LeetCode 솔루션을 쉬운 영어로 설명하는 방법

발행: (2025년 12월 8일 오후 12:16 GMT+9)
12 min read
원문: Dev.to

Source: Dev.to

Introduction

코드는 맞게 작성했지만 접근 방식을 설명하는 데 어려움을 겪었나요? 면접관에게 깊은 인상을 남길 수 있는 명확하고 자신감 있는 구두 설명으로 알고리즘을 변환하는 정확한 프레임워크를 배워보세요.

코드는 동작합니다. 제출하고 “Accepted.”

하지만 모의 면접에서 솔루션을 설명하라는 질문을 받으면 멈춰 버립니다. 코드를 바라보며 중얼거립니다: “음… 이 루프가… 배열을… 그리고… 뭘 확인하고…”.

면접관은 기다립니다. 침묵.

문제: 코드는 풀었지만 코드를 일관된 영어로 옮겨 말하지 못합니다. 실제 면접에서는 의사소통이 정확성만큼이나 중요합니다.

이 가이드는 LeetCode 솔루션을 명확하고 자신감 있게 구두로 설명하는 단계별 프레임워크를 제공하여 기술적 깊이와 커뮤니케이션 능력을 동시에 보여줄 수 있게 합니다.

TL;DR

  • 면접은 두 가지 능력을 테스트합니다: 문제를 풀어내는 것과 생각을 명확히 설명하는 것.
  • 대부분의 지원자는 코딩은 할 수 있지만, 장황하거나 세부 사항에 빠져 설명을 흐트러뜨립니다.
  • 프레임워크:
    1. 문제를 자신의 말로 진술한다
    2. 높은 수준의 전략을 설명한다
    3. 왜 동작하는지 설명한다
    4. 구체적인 예시를 통해 진행 과정을 보여준다
    5. 복잡도를 분석한다
  • 흔한 실수: 핵심 통찰과 알고리즘 접근법을 설명하기보다 코드를 한 줄씩 나열하는 것.
  • 연습 방법: 코드를 작성한 뒤 코드를 보지 않고 큰 소리로 설명한다. 녹음해서 filler word와 불명확한 설명을 잡아낸다.
  • 배우게 될 내용: 구두 설명을 구조화하는 방법, 강조해야 할 포인트, 예시를 효과적으로 활용하는 법, 그리고 자신감을 나타내는 커뮤니케이션 습관.

Beginner‑Friendly Explanations

Why Explaining is Harder Than Coding

코딩을 할 때는 컴파일러와 대화합니다. 설명을 할 때는 논리를 따라올지 모를 사람과 대화합니다.

코딩

  • 정확한 문법
  • 순차적 실행
  • 컴파일러가 오류를 잡아줌

설명

  • 자연어(불명확하고 애매함)
  • 비선형적 추론(“아이디어를 말하고, 예시를 보여주고, 다시 알고리즘으로 돌아감”)
  • 면접관마다 이해도가 다름

많은 뛰어난 코더들이 겪는 어려움은 “내 코드가 무엇을 하는가”와 “내 접근법이 왜 작동하는가” 사이의 번역 레이어를 연습하지 않았기 때문입니다.

The Two‑Level Explanation Model

Level 1 – 전략 (High‑Level)

  • 핵심 아이디어는 무엇인가?
  • 어떤 패턴이나 기법을 사용하는가?
  • 왜 이 접근법이 문제를 해결하는가?

예시: “중복 문자가 없는 가장 긴 부분 문자열을 찾기 위해 슬라이딩 윈도우를 사용할 거예요. 윈도우를 확장하면서 중복이 나타나면 왼쪽에서 축소해 다시 유효하게 만들죠.”

Level 2 – 메커니즘 (구현 세부사항)

  • 상태를 어떻게 추적하는가? (자료구조)
  • 루프 구조는 어떻게 되는가?
  • 엣지 케이스는 어떻게 처리하는가?

예시: “현재 윈도우에 있는 문자를 저장하기 위해 해시 셋을 사용합니다. 두 포인터 left와 right. right가 윈도우를 확장하고, 중복이 발견되면 left가 셋에서 문자를 제거하면서 중복이 사라질 때까지 축소합니다.”

팁: 레벨 2(메커니즘)로 들어가기 전에 항상 레벨 1(전략)부터 시작하세요. 메커니즘만 바로 말하면 면접관은 세부 사항을 따라가기 위한 정신적 골격이 없어서 혼란스러워합니다.

What Interviewers Are Actually Listening For

  1. 명확성 – 당신의 추론을 따라갈 수 있는가?
  2. 구조 – 생각을 논리적으로 정리했는가?
  3. 통찰 – 해결책이 왜 동작하는지 이해했는가, 아니면 단순히 패턴을 외운 건가?
  4. 커뮤니케이션 – 면접관이 혼란스러워하면 설명을 조정할 수 있는가?

생각 과정을 어떻게 설명할지를 이해하는 것은 솔루션 walkthrough를 넘어서는 메타 스킬이며, 전체 면접 접근 방식을 형성합니다.

Step‑by‑Step Learning Guidance

Step 1: Restate the Problem in Your Own Words

템플릿

“따라서 우리는 [목표] 를 달성해야 하고, [입력] 이 주어집니다. 제약 조건은 [주요 제한] 입니다. 명확히 하자면: [엣지 케이스 또는 모호점].”

예시

“중복 문자가 없는 가장 긴 부분 문자열을 찾아야 합니다. 문자열 길이는 최대 10,000자입니다. 확인하고 싶은 점: ‘중복’이란 어떤 중복을 의미하나요, 연속된 중복만을 말하나요?”

왜 효과적인가: 문제를 이해했음을 보여주고, 구현에 들어가기 전에 면접관에게 오해를 정정할 기회를 줍니다.

Step 2: State Your High‑Level Strategy First

잘못된 예 (너무 자세히, 너무 빨리)

“해시 셋과 두 포인터를 사용할 건데, 하나는 시작에 두고 다른 하나는 오른쪽으로 움직이며, 중복이 나오면 셋에서 제거할 거예요…”

좋은 예 (전략 먼저)

“슬라이딩 윈도우 접근법을 사용할 겁니다. 아이디어는 모든 문자가 고유한 상태로 오른쪽으로 윈도우를 확장하고, 중복이 나타나면 왼쪽에서 축소하는 것입니다.”

템플릿

“[패턴/기법] 을 사용할 겁니다. 핵심 아이디어는 [한 문장 전략] 입니다.”

Step 3: Explain Why Your Approach Works

예시

“이 방법은 left와 right 사이의 부분 문자열이 언제나 중복이 없다는 불변식을 유지하기 때문에 동작합니다. 중복이 발견되면 왼쪽에서 축소함으로써 그 불변식을 다시 만족시킵니다.”

템플릿

“[근본 원리] 때문에 동작합니다. [X] 를 수행함으로써 [정확성 보장] 을 확보합니다.”

Step 4: Walk Through a Concrete Example

문제: 중복 문자가 없는 가장 긴 부분 문자열
입력: "abcabcbb"

진행 과정

“두 포인터를 인덱스 0에 놓고 시작합니다. 오른쪽으로 확장하면서 a, ab, abc 를 만들고 모두 고유하므로 현재 최대 길이는 3이 됩니다. 다음 문자 a가 중복됩니다. 왼쪽에서 a를 제거해 윈도우를 bca 로 만들고 다시 확장합니다. 두 번째 b가 나오면 다시 축소하고… 결국 가장 큰 윈도우 길이는 3이며, 이것이 정답입니다.”

왜 효과적인가: 구체적인 예시는 추상적인 알고리즘을 눈에 보이게 만들고, 면접관이 과정을 시각화하도록 돕습니다.

Step 5: Mention Time and Space Complexity

템플릿

“시간 복잡도는 O([식]) 입니다, 왜냐하면 [이유]. 공간 복잡도는 O([식]) 입니다, 왜냐하면 [이유].”

예시

“시간 복잡도는 O(n) 입니다. 각 문자를 최대 두 번 방문하기 때문입니다—한 번은 오른쪽으로 확장하고, 한 번은 왼쪽으로 축소할 때. 공간 복잡도는 O(min(n, m)) 로, 여기서 m 은 문자 집합의 크기이며, 해시 셋이 가질 수 있는 최대 크기이기 때문입니다.”

Visualizable Example: Annotated Solution with Verbal Script

Problem: Two Sum

function twoSum(nums: number[], target: number): number[] {
  const map = new Map();

  for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
    const complement = target - nums[i];
    if (map.has(complement)) {
      return [map.get(complement)!, i];
    }
    map.set(nums[i], i);
  }

  return [];
}

구두 스크립트 예시

  1. 문제 재진술 – “배열 nums와 목표 합 target이 주어지면, 두 숫자의 인덱스를 반환해야 합니다.”
  2. 전략 – “해시 맵을 사용해 각 숫자의 보완값을 저장하면서 한 번 순회하면 O(n) 시간에 해결합니다.”
  3. 왜 동작하는가 – “현재 숫자의 보완값이 이미 맵에 있다면, 그 인덱스와 현재 인덱스가 목표 합을 이루므로 정답을 찾은 것입니다.”
  4. 예시 – nums = [2,7,11,15], target = 9 를 차례대로 진행하면서 2를 처리하고 보완값 7을 저장, 다음에 7을 만나면 매핑된 인덱스와 현재 인덱스를 반환하는 과정을 보여줍니다.
  5. 복잡도 – “시간 복잡도는 O(n)이며, 한 번만 순회합니다. 공간 복잡도는 O(n)으로, 해시 맵에 최악 경우 모든 원소를 저장합니다.”
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