백엔드 개발자가 쌓아야 하는 역량은? - 자료구조/알고리즘/코딩테스트편

📌 개발자에게 자료구조와 알고리즘이 왜 필요한지

1. 문제 해결 능력

• 현업 실무에서 문제 해결 능력이 중요한 순간들을 다양하게 경험했다. 그 중 하나는 데이터베이스 성능 최적화 문제였다. 웹 애프리케이션에서 실시간 데이터 표출을 해야하는데 약 11초 지연되는 것을 확인하였고, 서버 DB 쿼리 성능이 저조한 것을 발견했다. 사용자가 증가함에 따라 응답 시간이 길어지는 문제가 발생하였고, 비즈니스에 부정적인 영향을 미치고 있었다.
  
  
• 문제를 해결하기 위해 먼저 데이터베이스 쿼리 인터페이스 코드를 분석하고, 실행 계획을 확인했다. 그 결과 인덱스를 적절하게 활용하지 못하여 성능이 저하되고 있음을 발견했다. 이를 해결하기 위해 쿼리를 최적화하고 인덱스를 추가하는 등의 작업을 진행한 결과 쿼리 응답시간이 11초에서 3초로 크게 개선되었고, 사용자 경험도 향상되었다.
  
  
• 위 경험을 통해 문제 해결 능력이 중요한 이유를 알게 되었다. 데이터베이스에서 인덱스는 데이터를 더 효율적으로 검색하고 접근할 수 있도록 도와주는 자료구조이다. DB 테이블의 특정 컬럼에 대한 빠른 검색을 가능하게 하고, 해당 컬럼 값과 그 값이 위치한 레코드의 위치를 매핑하는 구조로 이루어져있다.
  
  
• 인덱스를 추가하는 과정은 자료구조와 밀접한 관련을 가지고 있는데, 인덱스는 보통 트리 구조나 해시 테이블과 같은 자료구조를 사용하여 구현된다. 예로 들어, 대표적으로 B-tree가 있는데, 이러한 자료구조들은 효율적인 검색과 삽입/삭제 연산을 지원하여 인덱스를 관리하는데 적합하다.
  
  
• 따라서 데이터베이스 성능을 향상시키기 위해 적절한 자료구조를 선택하고 잘 활용한다면 문제 발생 시 신속하고, 정확하게 해결할 수 있을 것이다.

 

2. 코딩과 디버깅 능력

• 주어진 문제를 효율적으로 해결하기 위한 최적의 접근 방법을 선택할 수 있다. 가장 적합한 자료구조를 선택하고, 그에 맞는 알고리즘을 구현함으로써 코드의 실행 시간을 단축시킬 수 있다.
  
  
• 코드의 동작 원리를 더 잘 이해할 수 있다. 코드의 전반적인 구조를 잘 파악할 수 있기 때문에 오류를 찾고 수정하는데 더 효율적으로 대응하고 디버깅할 수 있다. 비록 잘못된 알고리즘이나 자료구조가 코드의 버그를 유발하는 경우에도 빠르게 식별하고 수정할 수 있다.
  
  
• 작성한 코드의 가독성과 유지보수성을 향상시킬 수도 있다. 코드가 더 명확하고 구조화되어 있으면, 팀 프로젝트 혹은 협업 시 다른 동료 개발자들이 코드를 이해하고 수정하는데 더 수월하게 작업을 할 수 있겠다. 

 

3. 코딩 테스트

• 코딩 테스트는 많은 기업들이 채용 과정에서 사용하는 거의 필수적인 도구이다. 좋은 결과를 얻기 위해서는 코딩 테스트에 대비하여 자료구조와 알고리즘에 필요한 기술과 지식을 습득하고 실력을 향상시켜야 한다.
  
  
• 대부분의 코딩 테스트는 주로 문제 해결 능력을 평가하는데 자료구조와 알고리즘을 사용한다. 개념을 잘 이해하고 효율적으로 사용할 수 있는 능력이 있는지를 측정하는 것이 주 목적이다.
  
  
• 시간 제한과 제약 조건도 존재하는데, 주어진 시간 내에 문제를 해결해야한다. 실무에서는 기능 구현을 하는데 시간이 널널할 때도 있지만, 시간이 촉박하게 문제를 빠르게 해결해야 하는 문제에도 봉착하게 된다. 자료구조와 알고리즘을 잘 활용한다면 문제를 효율적으로 해결하고, 시간 내에 답을 도출할 수 있어 코딩 테스트가 이에 대한 연습 및 대비가 될 수 있겠다.
  
  
• 코딩 테스트에서는 빠른 속도와 효율적인 메모리 사용이 중요하다. 문제에서 요구하는 요구 사항을 충족하는 코드를 작성할 수 있다.

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자료 구조와 알고리즘의 어떤 개념들이 중요할 것 같니?

 

1.  배열과 연결 리스트

• 가장 기본적인 자료구조 중 하나로 데이터를 저장하고 관리하는데 사용된다. 동적 원리와 장단점을 이해하고 적절히 활용할 수 있어야 한다.
  
  

2. 스택과 큐

• 데이터를 저장하는데 사용되는 추상 자료형으로, 각 후입선출(LIFO)과 선입선출(FIFO) 동작 방식을 갖고 있다. 
  
  

3. 해시 테이블

• 키와 값을 연결하여 데이터를 저장하고 검색하는데 사용된다. 충돌 해결 방법과 성능 향상을 위한 기법에 대한 이해가 필요하다.
  
  

4. 트리와 그래프

• 계층적인 데이터를 표현하는데 사용되며, 다양한 알고리즘과 문제 해결 방법에 활용된다. 특히 이진 트리와 이진 탐색 트리, 깊이 우선 탐색(DFS)과 너비 우선 탐색(BFS) 등의 기본적인 알고리즘이 중요하다.
  
  

5. 정렬과 검색 알고리즘

• 다양한 정렬 알고리즘(퀵 정렬, 병합 정렬, 버블 정렬 등)과 검색 알고리즘(이진 검색 등)에 대한 이해가 필요하다. 이들의 동작 원리와 시간 복잡도를 이해하고, 주어진 문제에 적절히 적용할 수 있어야 한다.
  
  

6. 다이나믹 프로그래밍(DP)과 그리디 알고리즘

• 큰 문제를 작은 하위 문제로 나누어 해결하고, 이를 이용해 중복 계산을 피하는 다이나믹 프로그래밍과 각 단계에서 가장 최적의 선택을 하는 방식으로 문제를 해결하는 그리디 알고리즘이다.