Array 자료구조에 대하여 알아보자

1. Data Structure(자료 구조)란?

데이터에 편리하게 접근하고 조작하기 위한 데이터를 저장하거나 조직하는 방법
각각의 자료구조가 갖는 장점과 한계를 잘 이해하고 상황에 맞게 올바른 자료 구조를 선택하고 사용하는 것이 중요

2. Why Data Structure?

상황과 문맥에 맞게 데이터를 담을 수 있는 적절한 구조
데이터에 맞는 적절한 자료 구조를 사용하는 것은 전체 개발 시스템에 굉장히 큰 영향을 끼칩니다.(효율성)

3. 자료 구조의 분류

• Primitive Data Structure(단순 구조)
  : 프로그래밍에서 사용되는 기본 데이터 타입

• None-Primitive Data Structure(비단순 구조)
  : 단순한 데이터를 저장하는 구조가 아니라 여러 데이터를 목적에 맞게 효과적으로 저장하는 자료 구조
  - Linear Data Structure(선형 구조)
  : 저장되는 자료의 전후 관계가 1:1 (ex. List, Stacks, Queues)
  - Non-Linear Data Structure(비선형 구조)
  : 데이터 항목 사이의 관계가 1:n 또는 n:m (ex. Graphs, Trees )
  

4. 일반적으로 가장 자주 사용 되는 자료 구조

• Array(Python에서는 List)
• Tuple
• Set
• Dictionary
• Stack & Queue
• Tree

5. What is Array(List)

어떤 특정한 방식으로 배열된 다수의 항목을 말하며,
Array의 가장 큰 특징은 순차적(ordered)으로 데이터를 저장
순서가 상관 없더라도 서로 연결된 데이터들을 저장할때 일반적으로 사용됨

특징

삽입(insertion) 순서대로 저장됩니다. (즉, 새로 삽입되는 요소는 array의 새로운 꼬리가 됩니다.)
이미 생성된 리스트도 수정 가능합니다(mutable).
동일한 값도 여러번 삽입 가능합니다.
Array의 요소가 array가 될 수 있습니다. 이러한 array를 다중차원(multi-dimensional) array라고 합니다. 일반적으로 2D (2차원) array가 많이 사용됩니다.

6. Array 내부 구조

Index는 0부터 시작됩니다. Index는 마이너스 부호를 가질 수 도 있습니다. 마이너스 index는 맨 마지막 요소 부터 시작합니다. 예를 들어, -1 은 맨 마지막 요소

그렇다면 왜 Array가 순차적으로 데이터를 저장할 수 밖에 없을까요?

• 그건 바로 실제 메모리 상에서, 즉 물리적으로 데이터가 순차적으로 저장되기 때문입니다.
• 데이터에 순서가 있기 때문에
  • 1) index가 존재하며
    : 0부터 시작하는 index
  • 2) Indexing
    : Index를 사용해 특정 요소를 array(list)로 부터 읽어 들이는 것이 가능하고
  • 3) Slicing
    : 요소의 특정 부분, 즉 n번째 index부터 m번째 index까지 따로 분리해 조작하는 것이 가능합니다.

7. Array 단점

(1) Removing or Adding Elements - 순차적으로 담겨있는 데이터 중 특정 위치에 있는 중간의 요소가 삭제 되는 경우에, - 항상 메모리가 순차적으로 이어져있어야 하기 때문에, 삭제된 요소로 부터 뒤에 있는 모든 요소들을 앞으로 한칸씩 이동시켜주어야 합니다. - 이뜻은 배열에서 요소를 삭제하는 것은 다른 자료 구조에 비해 느릴 수 있다는 뜻입니다. - 요소를 삭제하는 과정이 코드 상에서는 한 줄 이지만 실제 메모리 상에서 이루어지는 작업(operation)은 훨씬 커집니다.(expensive operation) - 그렇기 때문에 Array 는 정보가 자주 삭제 되거나 추가되는 데이터를 담기에는 적절치 않습니다.

(2) Array Resizing

• Resizing 이란, 말 그대로 사이즈를 다시 조정한다는 뜻입니다.

• 배열은 메모리가 순차적으로 채워지기 때문에 배열이 처음 생성될 때 어느 정도 메모리를 미리 할당합니다.

• 이를 전문 용어로 pre-allocation 이라고 합니다.

• 메모리를 pre-allocation 함으로써 새로 추가되는 요소들도 순차적으로 메모리에 저장될 수 있습니다.

• 하지만 요소들이 처음 할당한 메모리 이상으로 많아진다면 resizing이 필요합니다.

• 즉, 메모리를 더 할당해야 합니다.

• 그리고 추가적으로 할당된 메모리 또한 순차적이어야 합니다.

• 그럼으로 배열의 resizing은 상대적으로 오래걸리는 operation 입니다.

• 그렇기 때문에 Array 는 사이즈 예측이 잘 안 되는 데이터를 다루기에는 적절치 않습니다.

• 일반적으로 대부분의 언어에서는 배열의 메모리 pre-allocation과 resizing을 자동으로 실행합니다. 하지만 이러한 점을 알고 있어야 사이즈가 급격하게 자주 늘어날 확률이 있는 데이터는 array 말고 더 적합한 자료구조를 선택해야 한다는 것을 알 수 있습니다.

8. Array는 언제 사용할까?

• 순차열적인 데이터를 저장할 때
  • ex) 주식 가격. 어제의 2만원과 오늘의 2만원이 다름 >>> 값보다는 순서가 중요한 데이터
• 다차원 데이터를 다룰 때 >>> Multi-dimensional Array
• 어떠한 특정 요소를 빠르게 읽어야 할 때 >> index를 통해 곧바로 읽을 수 있기 때문
• 데이터의 사이즈가 급변하게 자주 변하지 않을 때
• 요소가 자주 삭제 되거나 추가되지 않을 때

9. 문제

자료구조의 정의와 중요한 이유를 설명하세요.

모범 답안 )
자료 구조란 데이터의 편리한 접근과 조작을 가능하게 하는 데이터를 저장하거나 조직하는 방법입니다. 문맥과 데이터의 종류에 따라 적절한 자료 구조를 사용하는 것은 전체 개발 시스템에 큰 영향을 끼칩니다. 그렇기 때문에 자료구조의 다양한 종류와 각각의 장점과 한계를 잘 이해하고 상황에 맞게 올바른 자료 구조를 선택하고 사용하는 것이 중요합니다.

Array(List)의 가장 큰 특징과 그로 인해 발생하는 장점과 단점에 대해 설명하세요.

모범 답안 )
Array의 가장 큰 특징은 순차적으로 데이터를 저장한다는 점입니다. 이렇게 데이터에 순서가 있기 때문에 0부터 시작하는 index가 존재하며, index를 사용해 특정 요소를 찾고 조작이 가능하다는 것이 Array의 장점입니다. 반면에 이에 따른 단점도 존재하는데, 순차적으로 존재하는 데이터의 중간에 요소가 삽입되거나 삭제 되는 경우 그 뒤의 모든 요소들을 한칸씩 뒤로 밀거나 당겨줘야 하는 단점이 있습니다. 이러한 경우 메모리 상에서 이루어지는 작업이 다른 자료구조에 비해 커지기 때문에 Array 는 정보가 자주 삭제 되거나 추가되는 데이터를 담기에는 적절치 않습니다.

Array를 적용 시키면 좋을 데이터의 예를 구체적으로 들어주세요. (ex. 주식 차트) 구체적 예시와 함께 Array를 적용하면 좋은 이유, 그리고 Array를 사용하지 않으면 어떻게 되는지 함께 서술해주세요.

모범 답안 )
Array를 적용시키면 좋은 예로 주식 차트가 있습니다. 주식 차트에 대한 데이터는 요소가 중간에 새롭게 추가되거나 삭제되는 정보가 아니며, 날짜별로 주식 가격이 차례대로 저장되어야 하는 데이터입니다. 즉, 순서가 굉장히 중요한 데이터 이므로 Array 같이 순서를 보존 해주는 자료구조를 사용하는 것이 좋습니다. 이와 같은 데이터에 Array를 사용하지 않는 경우, 즉 순서가 없는 자료 구조를 사용하는 경우에는 날짜별 주식 가격을 확인하기 어려우며 매번 전체 자료를 읽어 들이고 비교해야 하는 번거로움이 발생합니다.