Python 미드레벨 CS 기초 기술면접

list는 동적 배열로 구현되어 있어 연속된 메모리 공간에 데이터를 저장하고, deque는 이중 연결 리스트 기반의 블록 구조로 구현되어 있습니다. list의 append()와 pop()은 O(1)이지만 insert(0, x)는 모든 요소를 이동시켜야 하므로 O(n)입니다. 반면 deque는 양쪽 끝에서의 삽입/삭제가 모두 O(1)로 최적화되어 있습니다. 따라서 FIFO 큐나 양방향 큐가 필요한 실무 상황에서는 deque를 사용하는 것이 성능상 유리하며, 인덱스 기반 랜덤 액세스가 빈번하다면 list가 더 적합합니다.

Quick Sort는 평균 O(n log n), 최악 O(n²)의 시간복잡도를 가지며 in-place 정렬로 O(log n)의 공간복잡도를 가지지만 불안정 정렬입니다. Merge Sort는 항상 O(n log n)이지만 O(n)의 추가 메모리가 필요하고 안정 정렬입니다. Stable Sort는 동일한 값을 가진 요소들의 상대적 순서가 유지되는 정렬입니다. Python의 Timsort는 Merge Sort와 Insertion Sort를 결합한 하이브리드 알고리즘으로, 실제 데이터에서 자주 나타나는 부분 정렬된 패턴을 활용하여 최선의 경우 O(n)까지 성능을 낼 수 있으며, 안정 정렬이라는 점에서 실무에서 예측 가능한 동작을 보장합니다.

3-way handshake는 연결 수립 시 SYN → SYN-ACK → ACK 순서로 진행되며, 4-way handshake는 연결 종료 시 FIN → ACK → FIN → ACK 순서로 진행됩니다. TIME_WAIT 상태는 연결을 먼저 종료한 쪽이 2MSL(Maximum Segment Lifetime) 동안 유지하는데, 지연된 패킷이 새로운 연결에 영향을 주는 것을 방지하고 상대방의 마지막 ACK 손실 시 재전송을 처리하기 위함입니다. 실무에서 TIME_WAIT 소켓이 많으면 포트 고갈 문제가 발생할 수 있으며, SO_REUSEADDR 옵션 사용, 커넥션 풀링, Keep-Alive 활용, 또는 클라이언트가 먼저 연결을 종료하도록 설계하는 방법으로 해결할 수 있습니다.

READ UNCOMMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있어 Dirty Read가 발생하고, READ COMMITTED는 커밋된 데이터만 읽지만 같은 쿼리를 반복하면 다른 결과가 나올 수 있는 Non-Repeatable Read가 발생합니다. REPEATABLE READ는 트랜잭션 내에서 같은 행은 동일한 값을 보장하지만 새로운 행이 추가되는 Phantom Read가 발생할 수 있으며, SERIALIZABLE은 모든 문제를 방지하지만 성능이 가장 낮습니다. 전자상거래 주문 시스템에서는 재고 차감과 주문 생성이 원자적으로 처리되어야 하고, 동시성 제어가 중요하므로 REPEATABLE READ 이상을 사용해야 하며, MySQL InnoDB의 경우 REPEATABLE READ에서 Next-Key Lock으로 Phantom Read도 방지하므로 이를 기본으로 사용하되, 결제 같은 핵심 트랜잭션에는 비관적 락(SELECT FOR UPDATE)을 함께 사용하는 것이 안전합니다.

프로세스는 독립적인 메모리 공간(코드, 데이터, 힙, 스택)을 가지며 각각 별도의 주소 공간에서 실행되지만, 스레드는 같은 프로세스 내에서 코드, 데이터, 힙을 공유하고 스택만 독립적으로 가집니다. 컨텍스트 스위칭 시 프로세스는 메모리 맵, 캐시, TLB 등을 모두 교체해야 하지만 스레드는 레지스터와 스택만 교체하면 되어 비용이 훨씬 적습니다. Python에서는 GIL로 인해 CPU-bound 작업은 multiprocessing으로 병렬 처리하고, I/O-bound 작업은 threading이나 asyncio로 동시성을 확보하는 것이 효율적입니다. 예를 들어 이미지 처리나 데이터 분석은 multiprocessing, 웹 크롤링이나 API 호출은 threading/asyncio가 적합합니다.