아홉 가지 정렬 알고리즘의 장단점, 스택과 큐를 배열로 구현했을 때와 링크드 리스트로 구현했을 때의 차이점 등을 R 사용자들이 쉽게 이해할 수 있도록 설명한다. 여러 가지 인덱싱 구조와 함께 최신 기술인 그래프 데이터 구조를 다루며, 현대적인 프로그래밍 기법인 무작위 알고리즘과 함수형 데이터 구조에 대해서도 설명한다. R 사용자가 아니더라도 다양한 알고리즘과 데이터 구조의 상호작용에 대해 관심이 있다면 이 책을 통해 쉽게 접근할 수 있을 것이다.

[목 차]

1장. 시작하기
__데이터 구조 소개
__추상 데이터 타입과 데이터 구조
__문제와 알고리즘과의 관계
__R 기초
____R 설치
____R의 기본 데이터 구조
____R의 연산자
____R의 제어문
________If 조건문
________If...else 조건문
________Ifelse 함수
________for 루프
________중첩 for 루프
________While 루프
________루프 내에서 사용하는 특수한 명령문
________반복 루프
__R의 1등급 함수
__연습문제
__요약

2장. 알고리즘 분석
__데이터 구조로 시작하기
__R에서의 메모리 관리
____R에서의 시스템 런타임
____최선, 최악, 평균적인 경우
____컴퓨터 vs. 알고리즘
____알고리즘 점근 분석
________상한 또는 빅 오 표기법
________하한 또는 빅 오메가 표기법
________빅 세타 표기법
________단순화 규칙
________분류 규칙
____프로그램의 계산능력 추정
________요소 1 - 할당 연산자
________요소 2 - 단순 루프
________요소 3 - 복잡한 루프
________요소 4 - 조건문을 가진 루프
________요소 5 - 재귀 명령문
____문제 분석
____공간 한계
__연습문제
__요약

3장. 링크드 리스트
__R의 데이터 타입
____벡터와 원자 벡터
____요소 데이터 타입
________팩터
________매트릭스
________배열
________데이터 프레임
________리스트
__R에서의 객체지향 프로그래밍
__링크드 리스트
____선형 링크드 리스트
____이중 링크드 리스트
____원형 링크드 리스트
__배열 기반 리스트
__리스트 작업 분석
__연습문제
__요약

4장. 스택과 큐
__스택
____배열 기반 스택
____링크드 스택
____배열 기반 스택과 링크드 리스트 기반 스택 비교
____재귀 함수 구현
__큐
____배열 기반 큐
____링크드 큐
____배열 기반 큐와 링크드 리스트 기반 큐 비교
__딕셔너리
__연습문제
__요약

5장. 정렬 알고리즘
__정렬 관련 용어와 표기법
__세 가지 Θ(n²) 정렬 알고리즘
____삽입 정렬
____버블 정렬
____선택 정렬
____교환 정렬의 비용
__셸 정렬
__병합 정렬
__퀵 정렬
__힙 정렬
__버킷 정렬과 기수 정렬
__정렬 알고리즘의 경험적인 비교
__정렬의 하한
__연습문제
__요약

6장. 검색 옵션 탐색
__정렬되지 않은 벡터와 정렬된 벡터에 대한 검색
__자기조직화 리스트
____휴리스틱 1 - 카운트
____휴리스틱 2 - 전진이동
____휴리스틱 3 - 전치
__해싱
____해시 함수
____오픈 해싱
____클로즈드 해싱
________버킷 해싱
________선형 탐사
____클로즈드 해싱 분석
____삭제
__연습문제
__요약

7장. 인덱싱
__선형 인덱싱
__ISAM
__트리 기반 인덱싱
__2-3 트리
__B-트리
____B+ 트리
____B-트리 분석
__연습문제
__요약

8장. 그래프
__용어와 표현들
__그래프 구현
__그래프 순회
____깊이 우선 탐색
____너비 우선 탐색
____위상 정렬
__최단 경로 문제
____단일 소스 최단 경로
__최소 비용 신장 트리
____프림 알고리즘
____크루스칼 알고리즘
__연습문제
__요약

9장. 프로그래밍과 무작위 알고리즘
__동적 계획법
____배낭 문제
____모든 쌍 최단 경로
__무작위 알고리즘
____큰 값을 찾기 위한 무작위 알고리즘
____스킵 리스트
____스킵 리스트의 확률론적 분석
__연습문제
__요약

10장. 함수형 데이터 구조
__함수형 데이터 구조
____지연된 평가
____함수형 스택
____함수형 큐
________빠른 완전 지속성 큐
________느린 지속성 큐와 양방향 큐
__요약

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 데이터 구조와 알고리즘의 합리성 이해
■ 프로그램의 연산 능력을 특징짓는 알고리즘의 점근 분석 및 경험적 분석 이해
■ 배열 기반 및 링크드 리스트 기반 데이터 구조의 기초 지식
■ 정렬 알고리즘 분석
■ 해싱과 검색 알고리즘
■ 선형 인덱싱 및 트리 기반 인덱싱 이해
■ 위상 정렬, 최단 거리 문제, 그리고 프림 알고리즘을 포함한 그래프 구현
■ 동적 계획법(배낭 문제)과 무작위 알고리즘 이해

★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책은 데이터 구조를 효율적으로 사용하고자 하는 R 개발자를 위한 것이다. R에 대한 기본 지식을 알고 있어야 한다.

★ 이 책의 구성 ★

1장, ‘시작하기’에서는 R 기초 수립에 중요한 데이터 구조 관련 배경 지식과 그 중요성을 알아본다.
2장, ‘알고리즘 분석’에서는 알고리즘 분석을 위한 동기 부여, 기본 표기법, 기초적인 기법에 대해 설명한다.
3장, ‘링크드 리스트’에서는 링크드 리스트의 기초를 세우고, 선형 링크드 리스트, 이중 링크드 리스트, 원형 링크드 리스트 등과 같은 링크드 리스트의 다양한 형태를 알아본다.
4장, ‘스택과 큐’에서는 배열과 링크드 리스트 기반의 스택과 큐를 소개하고 R에서 구현해본다.
5장, ‘정렬 알고리즘’에서는 삽입 정렬, 버블 정렬, 선택 정렬, 쉘 정렬 등 다양한 정렬 알고리즘에 대해 설명하고, 서로 다른 알고리즘을 비교해서 보여준다.
6장, ‘검색 옵션 탐색’에서는 벡터 및 링크드 리스트를 포함한 리스트에 대한 검색 처리에 대해 상세히 알아본다. 또한, 자기조직화 리스트와 해시 개념도 살펴본다.
7장, ‘인덱싱’에서는 디스크에서 파일을 구조화하고 대용량의 데이터를 체계화하는 데 핵심적인 인덱싱 개념을 설명한다. ISAM, 2-3 트리, B-트리, B+ 트리 등을 자세히 살펴본다.
8장, ‘그래프’에서는 그래프 데이터 구조 및 구현을 위한 기초를 정립한다. 또한, 순회, 최단 경로 문제, 최소 비용 신장 트리 알고리즘에 대해서도 알아본다.
9장, ‘프로그래밍과 무작위 알고리즘’에서는 정적인 데이터 구조에서 무작위 스킵 리스트와 같은 무작위 데이터 구조로 개념을 확장해 살펴본다. 또한, 프로그래밍 개념과 여러 가지 애플리케이션을 학습한다.
10장, ‘함수형 데이터 구조’에서는 함수형 데이터 구조와 지연된 평가에 대해 소개한다. 그리고 R에서 함수형 스택과 함수형 큐를 다룬다.

PKS 프라카시(PKS Prakash)
미국 위스콘신 매디슨(Wisconsin-Madison) 대학에서 산업 및 시스템 엔지니어링으로 박사 학위를 받았다. 그리고 영국 워릭(Warwick) 대학교에서 두 번째 공학 박사 학위를 받았다. 헬스케어, 제조업, 제약업, 전자상거래 분야 등 다양한 영역의 선두 기업에서 비즈니스와 관련된 예측 모델링, 가상 계측, 예방적인 유지보수, 근본 원인 분석, 프로세스 시뮬레이션, 사기 탐지, 조기 경보 시스템 구축 등의 업무에서 데이터 과학자로 일해 왔다. 현재 Dream11 기업에서 부사장 및 실무 책임자로 일하고 있다. Dream11은 세계에서 가장 큰 판타지인 크리켓, 축구, 카바디 게임을 제공하는 기업이다. 제조업과 헬스케어 분야에서 경영 효율성 향상을 위한 연구 및 관리, 소프트웨어 도구, 고급 알고리즘에 대한 글을 IEEE-Trans, EJOR, IJPR 같은 주요 저널에 폭넓게 기고했다. 『Evolutionary Computing in Advanced Manufacturing』에서 한 개 장을 쓴 공동 저자이며, ‘Intelligent Approaches to Complex Systems’을 편집했다.

아슈튜니 스리 크리슈나 라오(Achyutuni Sri Krishna Rao)
싱가포르의 국립 대학에서 기업 비즈니스 분석(데이터 과학)으로 석사 학위를 받았다. 데이터 과학자로서 제조업, 헬스케어 및 제약업 분야에서 일했다. R의 열렬한 지지자이며, 오픈소스 커뮤니티에서 활발히 활동 중이다. 프리랜서며, 기술 블로그(http://rcodeeasy.blogspot.com) 운영과 마라톤을 열정적으로 한다. 현재 선두적인 컨설팅 회사에서 데이터 과학 컨설턴트로 활동하고 있다.
옮긴이 김우현
대학생 시절 선배와 함께 창업을 한 후 20년 가까이 소프트웨어 개발자로 살아오다가 데이터 분석 분야에서 인생 후반기를 위한 새로운 길을 만들어 가고 있다. 현재 국민대학교 경영대학원에서 빅데이터 MBA 과정에 재학 중이며, 숙명여자대학교 나노/바이오 전산화학 연구센터에서 머신 러닝 연구원으로 일하고 있다.