자료구조 기초 가이드: 이 책 한 권이면 끝!

박빈 지음

와이웨이브이퍼블리싱 2025년 02월 07일 출간

작품소개

책소개

《자료구조 기초 가이드: 이 책 한 권이면 끝!》는 자료구조를 처음 접하는 독자부터 실무에서 활용하려는 전문가까지 누구나 쉽게 이해하고 적용할 수 있도록 구성된 책이다.

이 책은 자료구조의 개념과 원리부터 실전 프로젝트까지 폭넓게 다루며, 단순한 개념 설명을 넘어 실제 프로그래밍 문제 해결에 적용할 수 있는 구체적인 예제와 코드 구현을 제공한다. 선형 자료구조(배열, 연결 리스트, 스택, 큐)부터 트리, 그래프, 해시 테이블, 힙까지 다양한 자료구조의 핵심 원리를 명확하게 정리하면서, IT 기업의 코딩 테스트 대비 및 실무 활용에 대한 실질적인 조언도 담고 있다.

특히, 대규모 데이터 처리, AI, 블록체인, 네트워크 패킷 관리 등 최신 기술과 연계한 자료구조의 응용 사례를 소개함으로써, 단순한 개념 학습을 넘어 현실 세계에서 자료구조가 어떻게 사용되는지를 보여준다. 또한, 자료구조 선택의 트레이드오프(trade-off)와 효율적인 알고리즘 최적화 전략을 설명하여, 독자들이 실무에서 최적의 해결책을 찾는 데 도움을 준다.

이 책은 명확한 개념 정리, 친절한 설명, 실용적인 코드 예제를 바탕으로, 자료구조를 배우고자 하는 모든 이들에게 필독서가 될 것이다. 컴퓨터 과학을 전공하는 학생, 개발자로 취업을 준비하는 취업준비생, 자료구조의 기초를 다시 다지고 싶은 실무자들에게 강력히 추천한다.

목차

목차
저자소개
서평
출판사평
판 권
Chapter 1: 자료구조란 무엇인가?
1. 자료구조의 개념과 필요성
자료구조가 중요한 이유
2. 자료구조 vs 알고리즘
3. 시간 복잡도와 공간 복잡도의 이해
시간 복잡도 (Time Complexity)
공간 복잡도 (Space Complexity)
4. 자료구조 선택의 중요성
결론
Chapter 2: 배열(Array)과 연결 리스트(Linked List)
1. 배열의 기본 개념과 특징
배열의 특징
배열 예제 (Python)
2. 배열의 시간 복잡도 (검색, 삽입, 삭제)
삽입/삭제 예제
3. 동적 배열(Dynamic Array)과 메모리 할당
동적 배열 예제
4. 단일 연결 리스트(Singly Linked List)
단일 연결 리스트의 구조
단일 연결 리스트 예제 (Python)
5. 이중 연결 리스트(Doubly Linked List)
이중 연결 리스트 예제
6. 원형 연결 리스트(Circular Linked List)
원형 연결 리스트 특징
7. 연결 리스트 vs 배열 (장단점 비교)
Chapter 3: 스택(Stack)과 큐(Queue)
1. 스택(Stack)의 개념과 동작 원리 (LIFO)
스택의 주요 연산
스택의 시각적 동작
2. 스택의 구현 (배열 vs 연결 리스트)
배열을 이용한 스택 구현 (Python)
연결 리스트를 이용한 스택 구현
3. 스택의 활용 (재귀 호출, 괄호 검사, 백트래킹)
1) 재귀 호출 (Recursion)
2) 괄호 검사 (Valid Parentheses)
4. 큐(Queue)의 개념과 동작 원리 (FIFO)
큐의 주요 연산
5. 큐의 구현 (배열 vs 연결 리스트)
배열을 이용한 큐 구현
연결 리스트를 이용한 큐 구현
6. 원형 큐(Circular Queue)와 덱(Deque)의 개념
원형 큐 (Circular Queue)
덱 (Deque, Double-ended Queue)
7. 큐의 활용 (프로세스 스케줄링, 데이터 버퍼)
1) 프로세스 스케줄링
2) 데이터 버퍼
결론
Chapter 4: 해시 테이블(Hash Table)
1. 해시 테이블의 개념과 원리
해시 테이블의 주요 특징
해시 테이블 예제 (Python 내장 딕셔너리 활용)
2. 해시 함수(Hash Function)와 충돌 해결 방법
해시 함수(Hash Function)
충돌 해결 방법
1) 체이닝(Chaining)
2) 개방 주소법(Open Addressing)
체이닝 방식 해시 테이블 구현 (Python)
3. 개방 주소법(Open Addressing) vs 체이닝(Chaining)
개방 주소법 – 선형 탐사(Linear Probing) 구현
4. 해시 테이블의 성능 분석 (충돌 발생 확률, 해시 분포)
충돌 발생 확률 (Load Factor)
해시 분포
5. 해시 테이블의 활용 (캐싱, 데이터 검색, 암호화)
1) 캐싱(Caching)
2) 데이터 검색 및 색인
3) 암호화 및 보안
간단한 캐싱 시스템 구현 (LRU Cache)
결론
Chapter 5: 트리(Tree) 자료구조 기초
1. 트리의 개념과 기본 용어 (루트, 부모, 자식, 리프)
트리의 기본 용어
트리 예시
2. 이진 트리(Binary Tree)의 구조
이진 트리의 특징
이진 트리 구현 (Python)
3. 이진 탐색 트리(BST)의 원리와 활용
BST의 특징
BST의 활용
BST 삽입 연산 구현
4. 트리의 순회 방법 (전위, 중위, 후위 순회)
1) 전위 순회 (Preorder Traversal)
2) 중위 순회 (Inorder Traversal)
3) 후위 순회 (Postorder Traversal)
트리 순회 구현 (Python)
5. 트리의 응용 (파일 시스템, 게임 AI)
1) 파일 시스템
2) 게임 AI (Minimax 알고리즘)
Minimax 알고리즘 예제
결론
Chapter 6: 균형 트리(Balanced Tree)
1. 균형 트리의 필요성 (BST의 문제점)
BST의 문제점
2. AVL 트리: 균형 유지 원리와 회전 연산
AVL 트리의 특징
AVL 트리의 회전 연산
AVL 트리 구현 (Python)
3. 레드-블랙 트리(Red-Black Tree)의 특징과 활용
레드-블랙 트리의 특징
레드-블랙 트리 활용
4. B-트리(B-Tree)와 B+ 트리의 개념과 데이터베이스 활용
B-트리의 특징
B+ 트리(B+ Tree)
B-트리와 B+ 트리 비교
B-트리 삽입 연산 예제
B+ 트리의 활용 예시
결론
Chapter 7: 그래프(Graph) 자료구조
1. 그래프의 기본 개념 (정점, 간선, 방향성)
그래프의 구성 요소
그래프 예시
2. 그래프 표현 방법 (인접 행렬 vs 인접 리스트)
1) 인접 행렬 (Adjacency Matrix)
2) 인접 리스트 (Adjacency List)
3. 깊이 우선 탐색(DFS)과 너비 우선 탐색(BFS)
DFS (깊이 우선 탐색)
BFS (너비 우선 탐색)
4. 최단 경로 알고리즘 (다익스트라, 플로이드-워셜)
다익스트라(Dijkstra) 알고리즘
플로이드-워셜(Floyd-Warshall) 알고리즘
5. 최소 신장 트리(MST) 알고리즘 (크루스칼, 프림)
크루스칼(Kruskal) 알고리즘
프림(Prim) 알고리즘
6. 그래프의 활용 (소셜 네트워크 분석, 추천 시스템)
소셜 네트워크 분석
추천 시스템
결론
Chapter 8: 우선순위 큐(Priority Queue)와 힙(Heap)
1. 우선순위 큐의 개념과 활용
우선순위 큐의 활용
우선순위 큐 구현 (Python heapq 사용)
2. 힙(Heap)의 개념과 동작 원리
힙의 특징
힙의 주요 연산
3. 최소 힙(Min-Heap)과 최대 힙(Max-Heap)
1) 최소 힙(Min-Heap)
2) 최대 힙(Max-Heap)
4. 힙 정렬(Heap Sort) 알고리즘
힙 정렬의 특징
힙 정렬 구현 (Python)
5. 우선순위 큐의 활용 (스케줄링, 네트워크 패킷 관리)
1) 스케줄링 (Task Scheduling)
2) 네트워크 패킷 관리 (Packet Scheduling)
결론
Chapter 9: 탐색(Search)과 정렬(Sorting)
1. 선형 탐색(Linear Search)과 이진 탐색(Binary Search)
선형 탐색(Linear Search)
이진 탐색(Binary Search)
2. 정렬 알고리즘 개요 및 시간 복잡도 분석
3. 기본 정렬 알고리즘 (버블 정렬, 선택 정렬, 삽입 정렬)
버블 정렬(Bubble Sort)
선택 정렬(Selection Sort)
삽입 정렬(Insertion Sort)
4. 고급 정렬 알고리즘 (퀵 정렬, 병합 정렬, 힙 정렬)
퀵 정렬(Quick Sort)
병합 정렬(Merge Sort)
5. 정렬 알고리즘의 실제 활용 (데이터 분석, 데이터베이스)
결론
Chapter 10: 고급 자료구조
1. 트라이(Trie) 자료구조와 문자열 탐색
트라이의 특징
트라이 구현 (Python)
2. 분할 상환 분석(Amortized Analysis) 개념
대표적인 예: 동적 배열(Dynamic Array) 크기 조정
3. 스킵 리스트(Skip List)의 원리와 활용
스킵 리스트의 특징
스킵 리스트 구현 (Python)
4. 페르시아노 트리(Fibonacci Heap)의 개념
특징
5. 퍼시스턴트 자료구조(Persistent Data Structures)
활용
결론
Chapter 11: 실전 프로젝트 - 자료구조 적용하기
1. 대규모 데이터 처리에서 자료구조 선택하기
자료구조 선택 기준
대규모 데이터 처리 예제: 로그 파일 분석
2. 실전 문제 풀이 (코딩 테스트 및 백준, 프로그래머스 활용)
자주 등장하는 문제 유형 및 추천 자료구조
실전 예제: 괄호 검사 문제 (백준 유형)
3. 자료구조 기반 알고리즘 최적화
최적화 기법
최적화 예제: 중복 요소 제거 (해시 테이블 활용)
최적화 예제: 이진 탐색을 이용한 탐색 성능 향상
4. 자료구조와 객체지향 프로그래밍(OOP) 결합
객체지향 프로그래밍과 자료구조 결합
결론
Chapter 12: 자료구조 인터뷰 대비 및 실무 활용
1. IT 기업 코딩 인터뷰에서 나오는 자료구조 문제 유형
주요 자료구조 및 관련 문제 유형
예제 문제: 두 수의 합(Two Sum)
2. 자료구조 문제 해결 전략 및 패턴
1) 슬라이딩 윈도우 (Sliding Window)
2) 이진 탐색 (Binary Search)
3) 그리디 알고리즘 (Greedy Algorithm)
3. 실무에서의 자료구조 선택과 트레이드오프
자료구조 선택 가이드
실무 활용 사례
4. 빅데이터, AI, 블록체인에서 활용되는 자료구조
빅데이터
AI 및 머신러닝
블록체인
Merkle Tree 구현 예제
결론

출판사 서평

《자료구조 기초 가이드: 이 책 한 권이면 끝!》는 자료구조의 개념을 명확하게 이해하고, 이를 실무와 코딩 테스트에서 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는 실전형 학습서입니다.

자료구조는 프로그래밍과 알고리즘의 핵심이지만, 많은 사람들이 이를 어렵게 느끼거나 단순한 이론 학습에 머무르는 경우가 많습니다. 이 책은 자료구조의 기본 개념부터 실전 적용까지 폭넓게 다루며, 실용적인 코드 예제와 함께 IT 기업 코딩 인터뷰 대비 및 실무 활용까지 아우르는 구성으로, 단순한 학습서가 아닌 실질적인 가이드 역할을 합니다.

특히, 트라이(Trie), 스킵 리스트(Skip List), 페르시아노 힙(Fibonacci Heap)과 같은 고급 자료구조, 그리고 빅데이터, AI, 블록체인과 같은 최신 기술과 자료구조의 연관성까지 깊이 있게 다루고 있어, 실무 개발자와 연구자들에게도 유용한 지식을 제공합니다.

이 책은 초보자도 쉽게 접근할 수 있도록 친절한 설명과 예제 코드를 제공하며, 동시에 심화 개념과 실전 프로젝트 적용 방법까지 포함하여, 단순한 입문서를 넘어 실무 활용서로도 손색이 없습니다.

자료구조를 처음 배우는 학생, 코딩 테스트를 준비하는 취업준비생, 실무에서 더 효율적인 알고리즘을 설계하고 싶은 개발자까지, 이 책은 모든 독자들에게 필수적인 지식과 실전 경험을 제공할 것입니다.

작가정보

저자(글) 박빈

박빈은 컴퓨터 공학 전문가이자 교육자로, 컴퓨터 과학의 핵심 개념을 보다 효과적으로 전달하는 데 집중하고 있습니다. 그는 대학 강의뿐만 아니라 다양한 교육 기관과 기업에서 시스템 분석, 설계, 학습 관리 시스템(LMS) 구축을 수행하며, 이론과 실무를 연결하는 교육을 실천하고 있습니다.

특히, 웹사이트 구축, 가상현실(VR), 증강현실(AR), 확장 현실(XR), 메타버스와 같은 최첨단 기술을 연구하며, 이를 교육과 산업에 적용하는 다양한 프로젝트를 진행하고 있습니다. 최신 IT 트렌드를 반영한 교육 콘텐츠 개발과 기술 혁신을 통해, 변화하는 디지털 환경에서 실용적인 지식을 제공하는 것을 목표로 합니다.

또한, 전자책, 드론, 코딩 교육과 관련된 사업을 운영하며, 기술 교육을 보다 대중적으로 확산하는 데 기여하고 있습니다. IT 기술을 활용한 효율적인 문제 해결 능력, 창의적인 사고, 실전에서의 응용력을 강조하며, 독자들이 다양한 산업에서 자료구조를 활용하고 실무에 적용할 수 있도록 돕고 있습니다.

그의 연구와 교육은 단순한 이론을 넘어, 스마트한 미래 사회를 대비하는 실용적인 기술 습득을 목표로 하며, 다양한 연령대와 배경을 가진 학습자들이 최신 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 지원합니다.