알고리즘과 자료구조 개요
프로그래머가 되기 위해 처음에는 프로그래밍 언어부터 학습해야 한다.
C, C++, C#, Java, Python, JavaScript 등 다양한 언어를 배우며, 각 언어의 특징과 코드 구조를 이해하게 된다면 이제 실제 프로그래밍을 시작할 차례다.
[알고리즘과 자료구조를 알아야 하는 이유]
간단한 실습 프로그램은 각 언어에서 제공하는 표준 라이브러리나 외부 API, 프레임워크를 통해 쉽게 만들 수 있다.
하지만 제공되는 함수들은 기본적인 알고리즘에 불과하며, 단순하게 이것들만 사용하면 코드가 비효율적이고 복잡해질 수 있다.
따라서 알고리즘과 자료구조를 정확히 이해해야 한다.
이를 통해 기본 제공 도구를 더 효과적으로 활용할 수 있으며, 더 효율적이고 최적화된 코드를 작성하기 위해서는 직접 알고리즘을 응용해 코드를 짤 필요가 있기 때문이다.
간단하게 알고리즘과 자료구조에 대해 알아보자.
알고리즘은 더 효율적으로 문제를 해결하는 방법, 즉 명령을 내리는 방법이다.
자료구조는 데이터를 어떻게 저장하고 정리하면 더 효율적으로 꺼내 쓰고 관리할 수 있을지에 대한 방법이다.
더 자세히 알아보자.
[알고리즘]
문제를 해결하기 위한 절차나 단계의 집합이다.
즉, 어떤 문제를 해결하는 과정에서 필요한 명령어들을 순차적으로 나열한 것이다.
프로그래밍에서는 특정 작업을 수행하거나 문제를 해결하기 위해 작성된 일련의 명령어들로 이루어져 있다.
예를 들어, 배열을 오름차순으로 정렬하는 알고리즘은 여러 가지가 있다.
대표적인 알고리즘으로는 버블 정렬, 퀵 정렬, 병합 정렬 등이 있다.
이 알고리즘들은 모두 정렬을 수행하지만, 각자의 방식과 효율성이 다르다.
이처럼 알고리즘을 잘 선택하는 것은 프로그램의 성능을 크게 좌우할 수 있다.
[알고리즘 성능 평가]
알고리즘의 성능은 주로 시간 복잡도와 공간 복잡도로 평가된다.
주로 우리는 빅-O 표기법(Big-O Notation)을 이용하여 성능 평가를 하게 된다.
- 시간 복잡도는 문제를 해결하는 데 걸리는 시간에 대한 척도.
- 공간 복잡도는 문제를 해결하는 데 필요한 메모리 사용량..
[자료구조]
어떻게 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하는지 그 방법을 의미한다.
데이터를 어떻게 저장하고 접근할 것인지에 따라 성능이 크게 달라질 수 있다.
다양한 자료구조가 존재하며, 각 자료구조는 그 특성과 용도에 따라 선택된다.
대표적인 자료구조는 다음과 같다:
- 배열: 고정된 크기의 데이터를 순차적으로 저장하는 자료구조. |
인덱스를 통해 빠르게 접근할 수 있다. - 리스트(Linked List): 연결된 노드들의 연속으로 이루어진 자료구조.
삽입과 삭제가 배열보다 효율적이지만, 접근 속도는 느리다. - 스택(Stack): 후입선출(LIFO) 방식으로 데이터를 저장하는 구조.
예를 들어, 웹 브라우저의 뒤로 가기 기능이 스택을 사용한다. - 큐(Queue): 선입선출(FIFO) 방식으로 데이터를 처리하는 구조.
예를 들어, 은행의 대기줄 시스템이 큐를 사용한다. - 트리(Tree): 계층적으로 데이터를 표현하는 구조.
파일 시스템이나 데이터베이스에서 주로 사용된다.
이진 트리, AVL 트리, B-트리 같은 여러 종류가 있다. - 그래프(Graph): 정점과 간선으로 이루어진 데이터 구조.
네트워크나 경로 탐색에 많이 사용된다. - 해시맵(HashMap): 키-값 쌍으로 데이터를 저장하며, 빠른 검색과 삽입이 가능하다.
[알고리즘과 자료구조의 관계]
이 두가지를 묶어서 이해하여야 하는 이유는 둘은 밀접한 연관이 있기 때문이다.
효율적인 알고리즘을 구현하기 위해서는 적절한 자료구조를 선택해야 하기 때문이다.
예를 들어, 특정 작업에선 배열이 효율적일 수도 있지만, 다른 상황에서는 연결 리스트가 더 나은 성능을 제공할 수 있다.