자료구조(Data Structure)

이진혁·2023년 7월 26일

들어가며

우리는 매일 수많은 데이터와 정보를 다루며 이를 효율적으로 저장, 관리, 검색하고 분석하기 위해 다양한 도구와 기술을 활용한다.

이러한 데이터를 효과적으로 다루기 위한 핵심 개념 중 하나가 바로 자료 구조다.

자료 구조는 데이터를 저장하고 조직화하는 방법을 정의하며 프로그래밍 및 알고리즘 설계에 필수적인 요소라고 할 수 있다.

자료 구조를 올바르게 선택하고 사용함으로써 프로그램의 성능을 향상시키고 데이터 조작 및 검색을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있기 때문에 자료 구조에 대해 학습을 진행하며 이를 블로그로 기록하려 한다.

대량의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 데이터의 구조

자료구조가 프로그래밍에서 중요한 점은 컴퓨터의 메모리 자원은 한정적인 반면 처리해야할 데이터는 무수히 많을 수 있기 때문에 이 메모리 공간을 효율적으로 사용해야 하는데 필요한 것이 바로 자료 구조이다.

모든 목적에 맞는 자료구조는 없기 때문에 각 자료구조가 갖는 장점과 한계를 잘 아는 것이 중요하다.

예를 들어 한정된 책장에 책을 꽂는다고 가정해보자.

책장에 가장 많은 책을 꽂을 수 있는 방법은 아무 규칙 없이 있는 책 모두를 꽂아 넣는 것이다.

그럼 당장은 공간을 가장 효율적으로 사용한 것 같지만, 아무 규칙 없이 책을 꽂아 넣었기 때문에 찾을 때도 규칙 없이 모든 범위를 찾아야 한다.

하지만 책의 제목을 오름차순 형태로 꽂아 넣거나 책의 분야별로 분류해 책을 정리해 놓으면 나중에 다시 찾을 때 훨씬 더 빠르고 효율적으로 책을 찾을 수 있다.

위의 간단한 예시에서조차 책장 안에 다양한 이유와 목적을 가지고 책들을 진열할 수 있다.

하지만, 자료 구조에서는 메모리 공간의 효율뿐만 아니라 실행 시간의 효율성도 따진다.

자료구조는 다양한 데이터 조작 연산(삽입, 삭제, 검색, 순회 등)을 지원한다는 점이 있다.

각 자료구조는 특정 연산에 빠르고 효율적으로 대응할 수 있도록 설계되기 때문에 자료구조에 맞는 효율적인 연산을 사용해야 한다.

그 외에도 다양한 특징이 있는데 아래와 같다.

효율성 : 자료구조 사용의 목적은 효율적인 데이터관리 및 사용이다. 따라서 문제에 알맞은 자료구조를 사용한다면 업무 효율성이 증가한다.
추상화 : 복잡한 자료, 모듈, 시스템 등으로부터 핵심적인 개념, 기능을 간추려 내는 것이다.
재사용성 : 자료구조를 설계할 때 특정 프로그램에서만 동작하게 설계하지 않는다. 다양한 프로그램에서 동작할 수 있도록 범용성 있게 설계해 다른 프로젝트에서 사용 또한 가능하다.

자료구조를 선택함에 있어 개인적으로 가장 중요한 기준은 바로 데이터의 크기라고 생각한다.

사실 적은 양의 데이터를 처리할 때에는 어떤 자료구조를 사용하든 큰 차이가 없다.

그러나 대량의 데이터를 한 번에 처리함에 있어서 어떤 자료구조를 사용하는 가에 따라서 효율성에 있어 굉장한 차이가 있다.

예를 들어 스택(Stack)과 연결 리스트(Linked List)가 있다고 했을 때 원소 삽입에 대한 시간복잡도는 각각 O(1)과 O(n)이다.

데이터가 100만 개가 존재한다고 했을 때 한 번의 연산을 거치는 것과 100만 번의 연산을 거치는 것은 효율성 면에서 큰 차이가 있다.

그 외에도 다양한 선택 기준이 있는데 아래와 같다.

연산의 종류와 빈도: 프로그램에서 어떤 종류의 연산(삽입, 삭제, 검색, 순회 등)이 자주 수행되는지 파악하고 각 연산에 대한 효율적인 자료 구조를 선택해야 한다.
저장할 데이터의 형태: 저장해야 하는 데이터의 형태와 구조를 고려하여 데이터가 단순한 값인지, 복합 데이터인지, 그래프 형태인지 등에 따라 적합한 자료 구조가 달라질 수 있다.
프로그래밍 언어: 사용하는 프로그래밍 언어에 따라 사용 가능한 자료 구조가 제한될 수 있다.
알고리즘과의 조화: 자료 구조와 알고리즘은 밀접하게 연관되어 있다. 특정 자료 구조를 사용하는 것이 특정 알고리즘을 구현하기에 적합한 경우가 있으므로, 이 두 가지를 조화롭게 고려해야 한다.