추상적 자료형, 자료구조, 알고리즘의 차이

한정된 자원을 최대한 효율적으로 사용하고 portability도 높이기 위해서 알고리즘에 대한 이해는 필수이다

입사 시 필수인 코딩 테스트는 알고리즘을 얼마나 잘 이해하고 코드로 풀어낼 수 있는지를 확인한다

 

그러나 의외로 많은 사람들이 공부 단계에서 아주 기본을 건너뛰고 바로 코딩으로 넘어간다

여기서 말하는 기본이란 '추상적 자료형', '자료구조', '알고리즘'에 대한 정의와 구분을 말한다

이름에서 알 수 있듯 추상적 자료형이 가장 high level의 개념이고 알고리즘으로 갈수록 구체적인 방법론이 된다

 

 

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추상적 자료형

문제를 해결하기 위해 필요한 자료의 형태 및 연산을 수학적으로 정의한 모델

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Abstact Data Type 이름 그대로 추상적인 개념일 뿐, 구체적인 룰이 없는 상태다

집합, 리스트, 스택, 큐, 트리 등이 여기에 해당한다

자료구조 시간에 목차로 많이 봤을 법한 것들이지만 엄밀히 따져 아직 자료구조는 아니다

스택은 수직적으로 쌓이는 것, 큐는 단방향으로 통행하는 것, 집합은 포함 관계를 이루는 것 등등

concept이나 idea를 구상하고 정의하는 것이 우선이며 어떻게 활용될 수 있을지 기획해보는 것이 필요하다

 

 

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자료구조

추상적 자료형이 정의한 연산들을 구현한 구현체

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위에서 다룬 ADT를 본격적으로 구현하기 시작하는 단계이다

리스트라는 개념 자체는 가시적인 산출물이 없지만, 연결리스트는 코드로써 분명히 나타낼 수 있다

흔히 자료구조를 '책장 속 책을 배열하는 방법'이라고 많이들 묘사한다

데이터를 어떤 식으로 구조화할지 정하고 필연적으로 생성되는 규칙들을 이해해야 한다

프로그래밍 언어마다 어떻게 구현할 수 있을지, 관련 라이브러리는 있는지,

같은 자료구조라도 어떤 자료형을 썼을 때 더 효율적인지 등을 정리해보면 좋다

 

 

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알고리즘

반복되는 문제를 풀기 위한 진행 절차나 방법

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위에서 구현한 자료구조를 바탕으로 본격적으로 action을 실행하고자 할때 

어떤 방법으로 action을 수행할지에 대한 정리이며 반복되는 패턴에 대한 이해를 기반으로 한다

'책장에서 책을 찾는 방법'이라고 묘사되는 이유이다

이미 구조화된 데이터들을 어떻게 정렬할지, 그 속에서 어떻게 원하는 것을 탐색해낼지 등에 대한

구체적으로 정형화된 방법론이다

 

 

알고리즘을 많이 접하고 분석하다보면 ADT나 자료구조에 대한 이해도 덩달아 따라온다

물론 양으로 승부하는 방법도 있겠으나 베이스부터 순차적으로 훑고 오는 게 개념 정립에 더 도움이 되지 않을까 싶다

 

 

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