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    읽고 나면 진짜 쉬워지는 자료 구조 - 더 빠르고 효율적인 코드를 위해 꼭 알아야 할 CS 기초

    • 제레미 쿠비카 저
    • 오현석 역
    • 길벗
    • 2024년 03월 19일
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    상품 규격 정보
    상품상세정보
    ISBN ISBN-13 : 9791140708765
    쪽수376쪽
    크기기타 규격
    제품구성단행본
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    • 컴퓨터/IT > 시스템공학
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    책 소개

    기술 면접, 코딩 테스트의 필수 주제인 자료 구조!
    최적의 자료 구조를 선택해야 더 효율적인 코드를 구현할 수 있다!


    자료 구조를 사용하는 궁극적인 이유는 메모리를 효율적으로 사용하면서 데이터를 안정적으로 처리하기 위해서다. 따라서 데이터의 특징을 잘 분석하고 그에 맞게 ‘적합한’ 자료 구조를 선택하는 것이 중요하다. 기술 면접에서 자료 구조나 알고리즘을 포함하는 이유도 바로 이 때문이다. 이 책은 단순히 자료 구조의 종류를 나열하고 소개하는 것이 아니라 핵심 자료 구조 15개에 초점을 맞추고 어떻게 동작하는지, 왜 이 자료 구조가 중요한지 알려준다. 책의 내용을 모두 학습하면 최적의 자료 구조를 선택할 수 있는 판단력을 기를 수 있을 것이다. 우리에게 익숙한 실생활 예시로 풀어서 설명하기 때문에 읽는 것만으로도 추상적인 개념들을 충분히 이해할 수 있다. 자료 구조를 따로 배운 적이 없거나 이미 배웠지만 기억이 잘 나지 않아 빠르게 복습하고 싶다면 이 책으로 당장 시작해보자!

    목차

    [목 차]

    1장 메모리 안 정보

    1.1 변수

    1.2 복합 자료 구조

    1.3 배열

    1.4 문자열

    1.5 변수와 배열이 중요한 이유

    2장 이진 탐색

    2.1 문제 정의

    2.2 선형 스캔

    2.3 이진 탐색 알고리즘

    2.4 이진 탐색 적용하기

    2.5 실행 시간 045

    2.6 이진 탐색이 중요한 이유

    3장 동적 자료 구조

    3.1 배열의 한계

    3.2 포인터와 참조

    3.3 연결 리스트

    3.4 연결 리스트에 대한 연산

    3.5 이중 연결 리스트

    3.6 항목들의 배열과 연결 리스트

    3.7 연결 리스트가 중요한 이유

    4장 스택과 큐

    4.1 스택

    4.2 큐

    4.3 순서의 중요성

    4.4 스택과 큐가 중요한 이유

    5장 이진 탐색 트리

    5.1 이진 탐색 트리 구조

    5.2 이진 탐색 트리에서 탐색하기

    5.3 이진 탐색 트리 변경하기

    5.4 균형이 맞지 않는 트리의 위험성

    5.5 이진 탐색 트리 대량 구축

    5.6 이진 탐색 트리가 중요한 이유

    6장 트라이와 적응형 자료 구조

    6.1 문자열로 이뤄진 이진 탐색 트리

    6.2 트라이 118

    6.3 트라이가 중요한 이유

    7장 우선순위 큐와 힙

    7.1 우선순위 큐

    7.2 최대 힙

    7.3 우선순위 갱신하기

    7.4 최소 힙

    7.5 힙 정렬

    7.6 힙이 중요한 이유

    8장 격자

    8.1 최근접 이웃 탐색 소개

    8.2 격자

    8.3 격자에 대한 탐색

    8.4 격자 크기의 중요성

    8.5 2차원을 넘어

    8.6 공간 데이터를 넘어

    8.7 격자가 중요한 이유

    9장 공간 트리

    9.1 쿼드 트리

    9.2 k-d 트리

    9.3 쿼드 트리와 k-d 트리가 중요한 이유

    10장 해시 테이블

    10.1 키를 사용한 저장과 탐색

    10.2 해시 테이블

    10.3 해시 함수

    10.4 해시 테이블이 중요한 이유

    11장 캐시

    11.1 캐시 소개

    11.2 만료와 캐시

    11.3 다른 만료 전략들

    11.4 캐시가 중요한 이유

    12장 B-트리

    12.1 B-트리 구조

    12.2 B-트리 탐색하기

    12.3 키 삽입하기

    12.4 키 제거하기

    12.5 B-트리가 중요한 이유

    13장 블룸 필터

    13.1 블룸 필터 소개

    13.2 블룸 필터 매개변수 튜닝하기

    13.3 블룸 필터와 해시 테이블의 비교

    13.4 블룸 필터가 중요한 이유

    14장 스킵 리스트

    14.1 무작위적 구조와 결정적인 구조의 비교

    14.2 스킵 리스트 소개

    14.3 실행 시간

    14.4 스킵 리스트가 중요한 이유

    15장 그래프

    15.1 그래프 소개

    15.2 데이크스트라 알고리즘을 사용해 최단 경로 찾기

    15.3 프림의 알고리즘을 사용해 최소 스패닝 트리 찾기

    15.4 칸의 알고리즘을 이용한 위상 정렬

    15.5 그래프가 중요한 이유

    16장 결론

    16.1 데이터의 구조가 미치는 영향은 무엇인가?

    16.2 동적 자료 구조가 필요한가?

    16.3 분할 상환 비용이 무엇인가?

    16.4 어떻게 자료 구조를 구체적인 문제에 맞게 적응시킬 수 있을까?

    16.5 메모리와 실행 시간 사이의 트레이드오프란 무엇인가?

    16.6 자료 구조를 어떻게 튜닝할까?

    16.7 무작위화가 기대 동작에 미치는 영향은 어떤가?

    16.7 16장이 중요한 이유

    [본 문]

    이 책은 ‘자료 구조’를 통해 바라보는 계산적 사고(computational thinking)에 대한 책이다. 자료 구조는 데이터를 조직적으로 구성하고 저장하기 위한 구조다. 이 책은 유용한 자료 구조를 모아둔 레시피 이상의 책이다. 단순히 자료 구조를 모은 것에 그치지 않고, 각 자료 구조의 근본이 되는 생각과 복잡한 문제를 해결할 때 자료 구조가 미치는 영향을 탐구하며, 앞서 말한 계산적 사고를 직관적으로 이해할 수 있도록 실생활 예시를 들어 설명한다. 이 책의 목표는 데이터 안에 이미 존재하는 구조를 활용하거나 새로운 구조를 만들어 문제를 효율적으로 해결하는 방법을 통찰하는 것이다.
    -제레미 쿠비카

    출판사 서평

    이 책은 단순히 자료 구조의 종류를 나열하고 소개하는 책이 아니다. 어떻게 동작하는지, 왜 이 자료 구조가 중요한지에 초점을 맞춰 재미있게 풀어낸 입문서이다. 수많은 도해와 유머러스한 비유를 통해 자료 구조가 프로그램을 어떻게 더 효율적이고 유연하게 만드는지 쉽게 배울 수 있다. 책에 나오는 모든 자료 구조는 프로그래밍 언어에 구애 받지 않는 의사 코드로 보여주며, 변수와 배열부터 스택, 캐시, 블룸 필터, 쿼드 트리, 그래프에 이르기까지 15개 이상의 핵심 자료 구조를 구현해 본다. 박물관의 수집품 컬렉션 인덱스를 구성하거나 만화 대사를 이용해 홍보 문구를 만들고 다람쥐가 나무 줄기를 따라 목적지로 이동하는 걸 관찰하고, 심지어는 가장 가까운 커피숍을 찾는 방법 등 일상에서 있을 법 하면서도 기발한 예제로 구성했다.

    이 책에서 다루는 내용
    ● 계산 성능을 최적화하기 위해 속도, 유연성, 메모리 사용량 간의 균형 맞추기
    ● 필요에 따라 동적으로 확장하거나 축소할 수 있는 자료 구조 설계하기
    ● 간단한 자료 구조를 결합해 캐시 항목 추정, 값과 키 매핑, 메모리에 맞춰 노드 크기 조정 등 고급 작업 수행하기
    ● 해시 테이블에서 데이터 검색, 이진 검색 트리로 검색 속도 향상시키기
    ● B-트리로 검색 효율성 향상시키기, 무작위적 구조로 불량 데이터의 영향 줄이기
    우리에게 익숙한 실생활 예시로 독자의 눈높이에 맞춰 설명하기 때문에 읽는 내내 재미있고 추상적인 개념들도 충분히 이해할 수 있다. 자료 구조를 따로 배운 적이 없거나 기억이 잘 나지 않아 빠르게 복습하고 싶다면 이 책 한 권으로 끝내길 추천한다.

    저자 소개
    저자 : 제레미 쿠비카
      제레미 쿠비카
      인공지능과 머신 러닝 전문가인 엔지니어링 디렉터로, 코넬대학교에서 컴퓨터 과학 학사, 카네기 멜런 대학교에서 로봇학박사 학위를 받았다. 대학원 연구 시절 잠재적인 킬러 소행성을 감지하기 위한 알고리즘 개발에 참여했다. 『Computational Fairy Tales』, 『The CS Detective』(No Starch Press, 2016)를 저술했고, ‘Computational Fairy Tales’ 블로그도 작성했다.
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