알고리즘 기초 가이드: 이 책 한 권이면 끝!

박빈 지음

와이웨이브이퍼블리싱 2025년 02월 07일 출간

작품소개

책소개

"알고리즘 기초 가이드: 이 책 한 권이면 끝!"은 알고리즘의 핵심 개념을 쉽고 체계적으로 설명한 책입니다. 이 책은 프로그래밍을 처음 접하는 사람부터 코딩 테스트를 준비하는 개발자, 그리고 실무에서 효율적인 알고리즘을 고민하는 엔지니어까지 폭넓은 독자층을 대상으로 합니다.

실용적인 알고리즘 학습을 위한 완벽한 길잡이
이 책은 단순한 이론서가 아니라, 실제 코딩 테스트와 실무에 적용할 수 있는 다양한 알고리즘을 실전 예제와 함께 제공하여 독자들이 직접 구현해볼 수 있도록 구성되었습니다. 특히, 각 장에서는 다음과 같은 접근법이 돋보입니다.

기초 개념부터 고급 응용까지 단계별 설명: 선형 탐색과 이진 탐색과 같은 기본 알고리즘부터 그래프 이론, 동적 프로그래밍, 최적화 기법까지 폭넓게 다룹니다.
빅오 표기법과 성능 분석: 알고리즘의 효율성을 이해하는 데 필수적인 시간 및 공간 복잡도를 체계적으로 설명합니다.
코딩 테스트 대비 실전 문제 풀이: 백준, 프로그래머스 등 코딩 테스트에서 자주 출제되는 문제 유형을 분석하고, 이를 해결하는 방법을 제시합니다.
비전공자도 쉽게 접근할 수 있는 구성
알고리즘은 종종 어렵고 추상적인 개념으로 인식되지만, 이 책은 쉬운 설명과 직관적인 예제 코드를 통해 누구나 이해할 수 있도록 돕습니다. 책의 흐름은 이론을 설명한 후, 곧바로 관련 코드를 제시하여 이론과 실습을 병행할 수 있도록 구성되어 있습니다. 특히, Python 기반 코드 예제는 초보자들도 쉽게 따라 할 수 있도록 설계되었습니다.

실전에서 활용할 수 있는 알고리즘
이 책의 또 다른 강점은 실무에서의 활용 사례를 강조한 점입니다. 알고리즘이 단순한 학문적 개념이 아니라, 실제 프로그래밍에서 어떻게 적용되는지를 설명합니다. 예를 들어:

네트워크 최적화에서 다익스트라 알고리즘 활용
머신러닝 및 데이터 분석에서 동적 프로그래밍 적용
대규모 데이터 처리에서 해시 테이블과 블룸 필터 사용
이처럼, 알고리즘을 단순히 배우는 것을 넘어 실제 산업에서 어떻게 활용되는지를 체감할 수 있도록 도와줍니다.
결론: 이 책이 필요한 사람들
📌 초보 개발자: 프로그래밍을 처음 시작하는 사람들이 알고리즘을 쉽게 배울 수 있습니다.
📌 코딩 테스트 준비생: IT 기업 입사를 준비하는 개발자들이 실전 문제를 연습하는 데 유용합니다.
📌 데이터 과학 및 AI 엔지니어: 데이터 분석, 최적화 문제 해결을 위해 알고리즘을 공부하는 사람들에게 적합합니다.
📌 소프트웨어 엔지니어: 대규모 시스템을 설계할 때 최적의 알고리즘을 선택하는 데 도움이 됩니다.

이 책은 단순한 이론서가 아니라, 실제 문제 해결을 위한 알고리즘 학습서로서 누구에게나 추천할 만한 필독서입니다. 알고리즘을 깊이 이해하고 실전에 적용하고 싶은 모든 사람들에게 강력 추천합니다! 🚀

목차

목차
저자소개
서평
실용적인 알고리즘 학습을 위한 완벽한 길잡이
비전공자도 쉽게 접근할 수 있는 구성
실전에서 활용할 수 있는 알고리즘
결론: 이 책이 필요한 사람들
출판사평
이 책의 특징
Chapter 1: 알고리즘이란 무엇인가?
1. 알고리즘의 정의와 필요성
알고리즘(Algorithm) 정의
알고리즘의 필요성
실전 예제: 최대값 찾기
2. 알고리즘의 성능 평가 (시간 복잡도와 공간 복잡도)
시간 복잡도(Time Complexity)
공간 복잡도(Space Complexity)
실전 예제: 배열의 합을 계산하는 두 가지 방법
3. 빅오 표기법(Big-O Notation)의 개념과 활용
빅오 표기법이란?
빅오 표기법의 종류
실전 예제: 빅오 분석
4. 최적의 알고리즘 설계 원칙
1) 분할 정복(Divide and Conquer)
2) 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm)
3) 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)
4) 백트래킹(Backtracking)
실전 예제: 피보나치 수열 (동적 프로그래밍 vs 재귀)
결론
Chapter 2: 탐색(Search) 알고리즘
1. 선형 탐색(Linear Search)와 이진 탐색(Binary Search)
선형 탐색 (Linear Search)
이진 탐색 (Binary Search)
2. 점프 탐색(Jump Search)와 인터폴레이션 탐색(Interpolation Search)
점프 탐색 (Jump Search)
인터폴레이션 탐색 (Interpolation Search)
3. 익스포넨셜 탐색(Exponential Search)
4. 해시 탐색(Hash Search)와 블룸 필터(Bloom Filter)
해시 탐색 (Hash Search)
블룸 필터 (Bloom Filter)
결론
Chapter 3: 정렬(Sorting) 알고리즘
1. 기본 정렬 알고리즘 (버블 정렬, 선택 정렬, 삽입 정렬)
버블 정렬 (Bubble Sort)
선택 정렬 (Selection Sort)
삽입 정렬 (Insertion Sort)
2. 고급 정렬 알고리즘 (퀵 정렬, 병합 정렬, 힙 정렬)
퀵 정렬 (Quick Sort)
병합 정렬 (Merge Sort)
힙 정렬 (Heap Sort)
3. 기수 정렬(Radix Sort)과 계수 정렬(Counting Sort)
기수 정렬 (Radix Sort)
계수 정렬 (Counting Sort)
4. 정렬 알고리즘의 최적화 및 활용
Chapter 4: 분할 정복(Divide and Conquer)
1. 분할 정복 알고리즘의 개념과 필요성
분할 정복(Divide and Conquer) 개념
분할 정복의 3단계
분할 정복이 필요한 이유
2. 병합 정렬(Merge Sort)과 퀵 정렬(Quick Sort)의 동작 원리
병합 정렬(Merge Sort)
퀵 정렬(Quick Sort)
3. 이진 탐색(Binary Search)의 응용
이진 탐색(Binary Search)
응용 사례
4. 거듭제곱(Power)과 최근접 점 쌍(Closest Pair) 문제
거듭제곱(Power) 문제
최근접 점 쌍(Closest Pair) 문제
결론
Chapter 5: 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm)
1. 탐욕 알고리즘의 개념과 특징
탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 개념
탐욕 알고리즘의 특징
탐욕 알고리즘의 장점과 단점
✅ 장점
❌ 단점
2. 최적해를 보장하는 조건
1) 탐욕 선택 속성(Greedy Choice Property)
2) 최적 부분 구조(Optimal Substructure)
3. 대표적인 탐욕 알고리즘 문제
1) 동전 거스름돈 문제
2) 회의실 배정 문제
4. 최소 신장 트리 (MST): 크루스칼(Kruskal) 및 프림(Prim) 알고리즘
최소 신장 트리(MST, Minimum Spanning Tree)란?
1) 크루스칼 알고리즘(Kruskal’s Algorithm)
2) 프림 알고리즘(Prim’s Algorithm)
결론
Chapter 6: 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)
1. 동적 프로그래밍의 개념과 메모이제이션(Memoization)
동적 프로그래밍(DP)의 개념
DP의 핵심 개념
메모이제이션(Memoization) vs. 탑다운(Top-Down)과 바텀업(Bottom-Up)
2. 피보나치 수열과 최적 부분 구조의 개념
최적 부분 구조(Optimal Substructure)
3. 배낭 문제(Knapsack Problem)와 최장 공통 부분 수열(LCS)
0/1 배낭 문제 (0/1 Knapsack Problem)
최장 공통 부분 수열 (Longest Common Subsequence, LCS)
4. DP 테이블 최적화 및 상태 압축 기법
1) 공간 최적화: 1차원 배열 사용
2) 상태 압축(State Compression)
결론
Chapter 7: 백트래킹(Backtracking)
1. 백트래킹의 개념과 기본 원리
백트래킹(Backtracking)이란?
백트래킹의 동작 원리
2. 대표적인 백트래킹 문제 (N-Queen, 미로 찾기)
1) N-Queen 문제
2) 미로 찾기 (Maze Solving)
3. 부분 집합 생성 및 조합 생성
1) 부분 집합 생성
2) 조합 생성
4. 가지치기(Pruning) 기법과 최적화
가지치기(Pruning)란?
예제: N-Queen 문제에서 가지치기 적용
백트래킹 최적화 기법 요약
결론
Chapter 8: 그래프(Graph) 알고리즘
1. 그래프의 기본 개념 (정점, 간선, 인접 행렬 vs 인접 리스트)
그래프(Graph)란?
그래프의 표현 방법
2. 깊이 우선 탐색(DFS)과 너비 우선 탐색(BFS)
깊이 우선 탐색(DFS, Depth First Search)
너비 우선 탐색(BFS, Breadth First Search)
3. 최소 신장 트리(MST) (크루스칼 & 프림 알고리즘)
1) 크루스칼 알고리즘(Kruskal’s Algorithm)
2) 프림 알고리즘(Prim’s Algorithm)
4. 위상 정렬(Topological Sort)과 강한 연결 요소(SCC)
위상 정렬(Topological Sort)
결론
Chapter 9: 최단 경로(Shortest Path) 알고리즘
1. 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘과 벨만-포드(Bellman-Ford) 알고리즘
다익스트라(Dijkstra) 알고리즘
벨만-포드(Bellman-Ford) 알고리즘
2. 플로이드-워셜(Floyd-Warshall) 알고리즘
3. A* 탐색(A* Search) 알고리즘의 개념과 활용
4. 네트워크 경로 최적화 및 실전 응용
네트워크 경로 최적화 사례
실전 활용 예제: 네트워크 경로 최적화
결론
Chapter 10: 문자열 알고리즘 (String Algorithms)
1. 문자열 검색 알고리즘 (KMP, Rabin-Karp)
KMP (Knuth-Morris-Pratt) 알고리즘
Rabin-Karp 알고리즘
2. 접미사 배열(Suffix Array)과 트라이(Trie)
접미사 배열(Suffix Array)
트라이(Trie)
3. 롤링 해시(Rolling Hash)와 보이어-무어(Boyer-Moore) 알고리즘
롤링 해시(Rolling Hash)
보이어-무어(Boyer-Moore) 알고리즘
4. 문자열 압축과 편집 거리(Edit Distance)
문자열 압축 (Run-Length Encoding, RLE)
편집 거리(Edit Distance, Levenshtein Distance)
편집 거리 최적화 (O(n) 공간 사용)
Chapter 11: 고급 알고리즘과 실전 응용
1. 분할 정복과 세그먼트 트리(Segment Tree)
분할 정복(Divide and Conquer)
세그먼트 트리(Segment Tree)
2. 페르미 수 정리(Fermat's Theorem)와 모듈러 연산
페르미 수 정리(Fermat's Theorem)
3. 비트마스(Bitmask)와 비트 연산 알고리즘
비트마스(Bitmask) 개념
4. 알고리즘 최적화 및 시간 복잡도 개선 기법
메모이제이션(Memoization)과 동적 계획법(DP)
이진 지수법(Exponentiation by Squaring)
결론
Chapter 12: 실전 프로젝트 - 알고리즘 적용하기
1. 대규모 데이터 처리에서 알고리즘 선택하기
대규모 데이터 처리 개요
대규모 데이터 처리를 위한 알고리즘 선택 기준
2. 코딩 테스트 및 백준, 프로그래머스 문제 풀이 전략
코딩 테스트 필수 개념
효율적인 문제 풀이 전략
3. 실무에서의 알고리즘 최적화 사례
실무에서 성능 최적화를 위한 접근법
4. 알고리즘과 머신러닝, AI에서의 활용
알고리즘이 AI에서 활용되는 방식
결론
판 권

출판사 서평

알고리즘은 프로그래밍의 핵심이자, 문제 해결 능력을 키우는 필수적인 도구입니다. 그러나 많은 사람들이 알고리즘을 어렵고 추상적인 개념으로 느끼며 학습을 망설입니다. **"알고리즘 기초 가이드: 이 책 한 권이면 끝!"**은 이러한 고민을 해결하기 위해 기획된 책으로, 누구나 쉽게 이해하고 실전에 활용할 수 있도록 구성된 실용적인 알고리즘 입문서입니다.

이 책은 단순한 개념 설명에 그치지 않고, 코딩 테스트, 데이터 분석, AI 및 실무 프로젝트에 즉시 적용할 수 있는 다양한 알고리즘과 최적화 기법을 풍부한 예제 코드와 함께 제공합니다. 또한, Python을 기반으로 한 실습 코드를 통해 이론과 실습을 병행할 수 있도록 하여 독자들이 직접 따라 해보며 자연스럽게 알고리즘을 익힐 수 있도록 했습니다.

이 책의 특징
✅ 체계적인 학습 구성: 기초 개념부터 고급 알고리즘까지 단계별 학습 가능
✅ 실전 문제 해결 능력 강화: 코딩 테스트 및 실무에서 활용할 수 있는 문제 풀이 전략 제공
✅ 효율적인 알고리즘 설계: 시간 복잡도 분석과 최적화 기법을 적용하여 성능 개선 가능
✅ AI와 머신러닝에도 응용 가능: 알고리즘이 데이터 과학 및 인공지능에서 어떻게 활용되는지 설명

이 책은 IT 기업 입사를 준비하는 개발자, 프로그래밍을 배우고 싶은 초보자, 데이터 분석 및 AI 분야에서 알고리즘 활용이 필요한 전문가까지, 다양한 독자층이 활용할 수 있는 최고의 알고리즘 학습서입니다.

**"알고리즘을 배우는 가장 효과적인 방법은, 직접 문제를 해결해보는 것"**이라는 원칙 아래, 이 책은 독자들이 실전에서 활용할 수 있도록 구성되었습니다. 알고리즘 학습을 시작하고 싶다면, 이 책이 최고의 선택이 될 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.