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.

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

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.

데이터 구조는 특정 데이터를 효율적으로 체계화하고 처리하는 방식을 나타낸다. 데이터 구조는 문제 해결에 매우 중요하며, 재사용 가능한 코드를 작성할 수 있는 완벽한 솔루션을 제공한다. 이 책은 분석 및 인텔리전스 분야에서 일하고 있는 R 사용자들이 데이터 구조에 대한 역량을 강화하는 것에 목적을 두고 있다. R은 벨 연구소(예전에는 AT&T, 지금은 루슨트 테크놀러지)에서 개발한 것으로, 통계적인 처리와 시각화를 위해 매우 잘 설계된 언어이자 개발 환경이다. 이 책은 독자들이 알고리즘의 계산 효율성과 자원 사용 관점에서 최적화된 알고리즘을 설계할 수 있게 해줄 것이다. 먼저 여러 가지 데이터 구조와 알고리즘과의 관계를 설명하고, 알고리즘 분석과 평가에 대해 논의한 후, 알고리즘을 작성하는 프로세스를 학습한다. 그리고 고전적인 데이터 구조뿐만 아니라 함수형 데이터 구조의 통합성을 이해할 수 있게 설명한다. 리스트, 스택, 큐, 딕셔너리와 같은 데이터 구조의 기초와 함께 인덱싱, 정렬, 검색까지 더 깊은 주제도 다룬다. 또한, 그래프, 동적 계획법, 무작위 알고리즘과 같은 주제도 이야기한다. 이 책의 목표는 R을 사용한 데이터 구조의 개념을 수립하는 것이다.

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.

알고리즘과 데이터 구조를 명확히 알고 이 둘을 조화롭게 사용하면 애플리케이션의 속도와 성능을 향상시킬 수 있다. 알고리즘을 처음 대하는 사람이라도 이 책을 통해 기초적인 알고리즘 분석 기법을 이해할 수 있으며, 어떤 알고리즘의 성능이 좋고 나쁜지 판단할 수 있게 될 것이다.
그 뒤에 이어지는 링크드 리스트와 스택, 큐를 다루는 부분은 조금 어려울 수도 있지만, 개발자들이 매우 많이 사용하는 데이터 구조이기 때문에 익숙한 부분도 많을 것이다.
이 책에서 핵심적인 부분은 정렬 알고리즘, 검색과 인덱싱, 그래프 알고리즘을 다루고 있는 5장부터 8장까지라고 생각된다. 많이 사용하는 아홉 가지 정렬 알고리즘을 그림으로 알기 쉽게 보여주고 있으며, 그 동작 원리와 성능의 장단점을 자세히 설명하고 있다.
또한, 관계형 데이터베이스에서 주로 사용하는 인덱싱의 개념이 어떻게 발전해 현재까지 오게 되었는지 알 수 있다. 최근 들어 더 중요해지고 있는 그래프 데이터 구조에 대한 내용도 상당히 유용할 것이다.
각 알고리즘과 데이터 구조에 대해 이 책에서는 R 코드로 예제를 실행해 볼 수 있지만, 굳이 일일이 실행해 보지 않아도 전체적인 내용을 이해하는 데 어려움은 없을 것이다. 또한, R 언어를 모르는 사람이라도 코드 이외의 부분만 읽어보면 핵심적인 내용을 충분히 배울 수 있다.

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.