JavaScript 미드레벨 CS 기초 면접

체이닝은 충돌 발생 시 같은 해시 값을 가진 요소들을 연결 리스트로 관리하는 방식으로, 구현이 간단하고 해시 테이블의 로드 팩터가 1을 초과해도 동작하지만 추가 메모리가 필요하고 포인터 참조로 인해 캐시 지역성이 낮습니다. 개방 주소법은 충돌 시 선형 탐사, 이차 탐사, 이중 해싱 등으로 다음 빈 슬롯을 찾는 방식으로, 메모리를 연속적으로 사용해 캐시 효율이 높지만 로드 팩터가 높아지면 성능이 급격히 저하되고 삭제 연산이 복잡합니다. JavaScript의 V8 엔진은 Object의 경우 히든 클래스와 인라인 캐싱을 사용하며, Map은 해시 테이블 기반이지만 구체적인 충돌 해결 방식은 엔진 구현에 따라 다릅니다. 실무에서는 데이터 크기와 접근 패턴에 따라 적절한 자료구조를 선택해야 하며, 빈번한 삽입/삭제가 있다면 체이닝이, 읽기 위주라면 개방 주소법이 유리할 수 있습니다.

흐름 제어는 송신자가 수신자의 처리 능력을 초과하여 데이터를 보내지 않도록 하는 메커니즘으로, 수신자가 광고하는 윈도우 크기(rwnd)를 통해 조절됩니다. 혼잡 제어는 네트워크의 혼잡 상태를 감지하고 전송률을 조정하여 패킷 손실을 방지하는 메커니즘으로, Slow Start, Congestion Avoidance, Fast Retransmit, Fast Recovery 등의 알고리즘을 사용하며 혼잡 윈도우(cwnd)로 제어됩니다. 슬라이딩 윈도우는 ACK를 받지 않고도 여러 패킷을 연속으로 전송할 수 있게 하여 파이프라이닝을 구현하며, 실제 전송 가능한 데이터양은 rwnd와 cwnd 중 작은 값으로 결정됩니다. Node.js에서는 SO_RCVBUF, SO_SNDBUF 같은 소켓 버퍼 크기, TCP_NODELAY(Nagle 알고리즘 비활성화), keepalive 설정 등을 조정할 수 있으며, 특히 고대역폭-고지연 네트워크에서는 윈도우 스케일링 옵션이 중요합니다.

HashMap + Min Heap 방식은 먼저 모든 요소의 빈도수를 HashMap으로 계산(O(N))한 후, 크기 K인 Min Heap을 유지하며 빈도수가 높은 K개를 선택하는 방식으로 시간복잡도 O(N + M log K), 공간복잡도 O(M + K)입니다(N은 전체 요소 수, M은 유니크 요소 수). QuickSelect 기반 방식은 빈도수 배열을 만든 후 Partition 알고리즘으로 K번째 요소를 찾는 방식으로 평균 O(N + M), 최악 O(N + M²)의 시간복잡도를 가지며 추가 정렬이 필요 없습니다. 스트리밍 환경에서는 Count-Min Sketch가 해시 함수 배열과 카운터 행렬로 빈도를 근사 추정하며 O(1) 업데이트와 O(log 1/δ) 공간을 사용하고, Lossy Counting은 에러 파라미터 ε를 기반으로 빈도가 낮은 항목을 주기적으로 제거하여 메모리를 절약합니다. 실무에서는 정확도 요구사항과 메모리 제약에 따라 적절한 알고리즘을 선택해야 하며, 실시간 분석 대시보드에서는 근사 알고리즘이 필수적입니다.