목적에 가장 적합한 데이터 구조를 선택하는 것은 수많은 대안 중에서 선택할 수 있는 까다로운 작업일 수 있습니다. 데이터 구조를 선택하는 과정에는 처리할 데이터 유형, 데이터에 대해 수행할 작업, 애플리케이션을 실행할 플랫폼을 평가하는 작업이 포함됩니다.
데이터 이해
데이터 구조를 선택하기 전에 처리할 데이터에 대한 철저한 이해가 중요합니다. 다양한 데이터 유형과 호환되는 일반적으로 사용되는 데이터 구조에는 배열, 연결된 목록, 트리, 그래프, 해시 테이블이 포함됩니다.
특정 상황에서는 배열을 활용하는 것이 데이터 내의 임의 요소에 액세스하는 데 최적의 솔루션으로 입증될 수 있습니다. 반대로, 요소를 추가하거나 제거하면서 목록의 크기를 자주 수정해야 하는 경우에는 연결된 목록이 더 적합한 옵션이 될 수 있습니다.
트리는 레코드 레이아웃을 포함하여 여러 수준의 복잡한 데이터 구조를 저장하는 데 매우 효율적인 수단을 제공하며, 검색 및 정렬과 같은 기능도 사용할 수 있습니다.
그래프는 소셜 네트워킹 사이트와 같이 다양한 개체 간의 관계를 묘사하고 최단 경로를 찾거나 연결성을 파악하는 등의 작업을 수행해야 할 때 자주 사용됩니다. 반면 해시 테이블은 특정 키를 빠르게 조회하는 데 탁월합니다.
데이터에서 수행될 연산 고려
데이터 구조를 선택할 때는 데이터에서 실행될 연산을 고려하는 것이 중요합니다. 다양한 데이터 구조는 정렬, 검색, 삽입 및 삭제를 포함한 여러 절차를 최적화하도록 설계되었습니다.
해시 테이블은 해시 함수를 사용하여 키를 해당 값에 매핑하는 데이터 구조입니다. 순서를 유지하면서 요소에 빠르게 액세스할 수 있으므로 동시에 삽입 및 검색이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. 반면에 링크된 리스트와 바이너리 트리는 고유한 특성을 가진 트리 기반 데이터 구조입니다. 링크된 리스트는 삽입 및 삭제와 같은 작업을 처리하는 데 효율적인 반면, 이진 트리는 검색 및 정렬에 있어 탁월한 성능을 제공합니다. 따라서 적절한 데이터 구조를 선택하는 것은 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다.
환경 평가
데이터 구조를 고려할 때는 애플리케이션이 작동할 환경을 고려하는 것이 필수적입니다. 환경은 데이터 구조에 얼마나 효과적이고 신속하게 액세스할 수 있는지에 영향을 미칩니다.
현재 상태를 평가할 때 다음 요소를 고려하는 것이 현명합니다:
애플리케이션에서 활용할 데이터 구조를 선택할 때는 대상 시스템의 처리 능력을 고려하는 것이 중요합니다. 특히 처리 리소스가 제한된 개인용 컴퓨터의 경우, 선택한 플랫폼 내에서 작동하면서 효율적이고 호환 가능한 데이터 구조를 선택하는 것이 좋습니다. 일반적으로 배열과 같은 단순한 데이터 구조는 트리나 그래프와 같은 복잡한 데이터 구조보다 상대적으로 계산 요구 사항이 낮기 때문에 더 적합할 수 있습니다.
동시성 시나리오 내에서 활용될 데이터 구조를 설계할 때는 데이터 무결성의 저하 없이 다양한 스레드 또는 프로세스의 동시 액세스를 견딜 수 있는 데이터 구조를 선택해야 합니다. 애플리케이션이 이러한 환경에서 작동하는 경우, ArrayList 및 HashMap과 같은 기존 데이터 구조보다는 ConcurrentLinkedQueue 및 ConcurrentHashMap과 같이 잠금이 없는 데이터 구조를 사용하는 것이 더 적합할 수 있습니다.
적합한 데이터 구조를 선택할 때는 애플리케이션 아키텍처 내에서 네트워크 지연 시간의 활용도를 고려해야 합니다. 네트워크 요청을 제한하거나 데이터 전송을 최소화하는 데이터 구조는 응답 시간을 줄여 잠재적으로 성능을 향상시킬 수 있습니다.
일반적인 데이터 구조와 사용 사례
널리 사용되는 다양한 데이터 구조와 그 응용에 대한 개요가 제시되었습니다.
배열은 인접한 메모리 위치에 저장되고 인덱스를 통해 쉽게 액세스할 수 있는 동질적인 요소의 구조화된 모음으로 정의할 수 있습니다. 배열의 주요 목적은 데이터 모음을 효율적으로 저장하고 관리하여 구성 요소를 빠르게 검색하고 조작할 수 있도록 하는 것입니다.
링크된 목록은 노드로 구성되며, 각 노드는 요소와 후속 및/또는 이전 노드에 대한 참조를 가지고 있습니다. 링크된 목록은 유리한 성능 특성으로 인해 요소를 자주 추가하거나 제거해야 하는 시나리오에 특히 적합합니다. 하지만 인덱스를 통해 연결된 목록 내의 개별 구성 요소에 액세스하는 것은 배열과 비교할 때 상대적으로 느립니다.
큐와 스택은 컴퓨터 과학에서 활용되는 두 가지 기본 데이터 구조로, 각각 고유한 특성을 가지고 있습니다. 스택은 최종적으로 통합되는 항목이 추출된 초기 항목이 되도록 규정하는 LIFO(Last-In-First-Out) 프로토콜을 준수합니다. 반대로 큐는 가장 먼저 도입된 구성 요소가 가장 먼저 제거되는 선입선출(FIFO) 원칙을 따릅니다.
해시 테이블은 키-값 쌍의 저장을 포함하는 데이터 구조의 한 유형입니다. 이 데이터 구조는 요소의 수가 불확실하고 키를 통해 값에 빠르게 액세스해야 하는 상황에서 특히 유용합니다.
이진 검색 트리는 각 요소에 최대 두 개의 자식이 있는 계층적 방식으로 정보를 구성하는 데이터 구조의 한 유형입니다. 이 트리는 파일 시스템이나 조직도와 같이 상위 요소와 하위 요소 사이에 명확한 관계가 있는 상황을 처리할 때 특히 유용합니다.
올바른 데이터 구조 선택
데이터 구조 선택은 애플리케이션 데이터의 특성, 요구 사항 및 주변 환경 등 여러 요소를 신중하게 고려하여 결정해야 합니다.
데이터 구조의 시간 복잡성에 따라 애플리케이션의 효율성이 크게 영향을 받을 수 있습니다. 애플리케이션에서 빈번한 검색이나 검색이 필요한 경우 해시 테이블과 같이 시간 복잡성이 낮은 데이터 구조를 사용하는 것이 좋습니다.
데이터 구조의 공간적 분포는 효율성과 성능을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 특정 작업에 적합한 데이터 구조를 선택할 때는 공간 복잡성을 고려하는 것이 중요합니다. 배열과 같이 공간 복잡성이 낮은 데이터 구조는 상당한 양의 메모리가 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. 반대로 메모리가 문제가 되지 않는다면 공간 복잡도가 높은 데이터 구조를 선택할 수 있습니다.
애플리케이션에서 읽기 작업과 쓰기 작업 간의 절충점을 고려할 때는 프로그램의 특정 요구 사항을 고려하는 것이 중요합니다. 빈번한 업데이트 또는 수정이 필요한 애플리케이션의 경우 해시 테이블과 같이 효율적인 삽입 기능을 갖춘 데이터 구조가 최선의 선택일 수 있습니다. 반면에 주로 정보를 검색하는 애플리케이션이라면 이진 검색 트리와 같이 빠른 검색 알고리즘을 갖춘 데이터 구조가 더 적합할 수 있습니다. 궁극적으로 애플리케이션의 구체적인 요구 사항과 목적에 따라 결정해야 합니다.
해당 정보의 특성은 활용되는 데이터 구조의 선택에 영향을 미칩니다. 정보가 계층적 방식으로 구성되어 있는 경우에는 트리 기반 구조 설계가 적합할 수 있습니다. 반대로 정보에 빈번한 랜덤 액세스가 필요한 경우에는 배열 기반 데이터 구조를 선택하는 것이 더 적합할 수 있습니다.
데이터 구조를 선택할 때는 라이브러리의 가용성을 고려해야 합니다.프로그래밍 언어에 특정 데이터 구조에 대한 라이브러리가 미리 구축되어 있는 경우 코드를 활용하고 유지 관리하는 것이 더 편리할 수 있습니다.
특정 애플리케이션에 가장 적합한 데이터 구조를 선택하는 절차를 설명하기 위해 그림이 제공되었습니다.
계층적 배열로 파일을 저장하고 검색해야 하는 파일 시스템 소프트웨어를 구축한다고 가정해 봅시다. 이러한 경우 검색, 삽입, 삭제와 같은 기능을 효율적으로 실행하는 동시에 이러한 계층 구조를 효과적으로 캡처할 수 있는 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.
트리 기반 데이터 구조인 이진 검색 트리(BST) 또는 B-Tree는 지나치게 깊지 않은 적당한 수의 항목으로 디렉터리를 구성하는 데 적합한 선택일 수 있습니다. 특히, 각 디렉터리 내의 파일 수가 상대적으로 적은 경우 BST가 효율적으로 작동합니다. 반면에 파일이 많거나 디렉토리 계층 구조가 광범위하다면 더 많은 노드와 더 깊은 레벨을 처리할 수 있는 B-Tree가 더 적합할 수 있습니다.
파이썬의 이진 검색 트리 그림이 아래에 제공됩니다.
class Node:
def __init__(self, value):
self.value = value
self.left_child = None
self.right_child = None
class BinarySearchTree:
def __init__(self):
self.root = None
def insert(self, value):
if self.root is None:
self.root = Node(value)
else:
self._insert(value, self.root)
def _insert(self, value, current_node):
if value < current_node.value:
if current_node.left_child is None:
current_node.left_child = Node(value)
else:
self._insert(value, current_node.left_child)
elif value > current_node.value:
if current_node.right_child is None:
current_node.right_child = Node(value)
else:
self._insert(value, current_node.right_child)
else:
print("Value already exists in tree.")
def search(self, value):
if self.root is not None:
return self._search(value, self.root)
else:
return False
def _search(self, value, current_node):
if value == current_node.value:
return True
elif value < current_node.value and current_node.left_child is not None:
return self._search(value, current_node.left_child)
elif value > current_node.value and current_node.right_child is not None:
return self._search(value, current_node.right_child)
else:
return False
본 작업에는 이진 검색 트리 내에서 삽입 및 검색 작업을 처리하는 BinarySearchTree 엔티티와 이진 검색 트리 내의 노드를 나타내는 Node 객체라는 두 가지 클래스를 생성하는 작업이 포함됩니다.
새 노드를 삽입하고 특정 값을 검색하는 두 가지 연산은 시간 복잡도가 O(log n)로 설정되어 있으므로 균형 트리 내에서 효율적인 방식으로 실행됩니다. 삽입 함수는 추가된 노드의 값에 따라 적절한 위치를 지정하고, 검색 방법은 트리의 다른 노드 값과 비교하여 원하는 노드를 찾습니다.
최적의 데이터 구조 선택
애플리케이션에 적합한 데이터 구조를 선택하는 것은 애플리케이션의 성능과 민첩성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이 중요한 결정을 내릴 때는 저장되는 데이터의 유형, 수행할 작업의 특성, 애플리케이션이 실행될 컴퓨팅 환경과 같은 요소를 고려해야 합니다.
시간 복잡성, 공간 복잡성, 읽기-쓰기 작업, 동시성, 데이터 유형, 라이브러리 접근성 등 앞서 언급한 요소들의 중요도를 평가할 때 간과해서는 안 됩니다.
각 구성 요소의 중요도를 평가할 때 해당 애플리케이션의 요구 사항에 부합하는 데이터 구조를 선택하는 것이 좋습니다.