자료구조 공부, 무엇부터 할까? 초보자를 위한 단계별 로드맵

코딩 테스트를 준비하거나 기본기를 다지기 위해 서점에 가서 자료구조 전공 서적을 펼치면, 숨이 턱 막힙니다. 배열, 스택, 큐, 힙, 트라이, 레드블랙트리... 도대체 무엇부터 공부해야 할지, 어디까지 깊게 파야 할지 감이 잡히지 않기 때문입니다. 무작정 순서대로 공부하다가는 난이도가 급격히 올라가는 구간에서 포기하기 십상입니다. 20년 차 개발자가 추천하는, 비전공자도 따라 할 수 있는 가장 효율적인 자료구조 학습 순서를 단계별로 정리해 드립니다.

1단계: 기초 체력 다지기 (필수 중의 필수)

이 단계의 자료구조들은 모르면 코딩 자체를 할 수 없는 수준입니다. 언어의 문법처럼 자연스럽게 쓸 수 있어야 합니다.

• 배열 (Array) & 연결 리스트 (Linked List): 데이터 저장의 기본입니다. 특히 메모리 상에서 연속적인지(배열), 흩어져 있는지(연결 리스트)에 따른 장단점(조회 vs 삽입/삭제)을 명확히 비교할 줄 알아야 합니다.
• 문자열 (String): 문자열을 자르고, 붙이고, 뒤집는 조작법은 모든 문제의 기초가 됩니다.
• 스택 (Stack) & 큐 (Queue): 데이터가 들어가고 나가는 순서(LIFO, FIFO)를 이해해야 합니다. 뒤로 가기 기능이나 순서대로 줄 서기 기능을 직접 구현해 보세요.

2단계: 효율성의 세계로 (검색과 정렬)

데이터를 저장하는 법을 배웠다면, 이제 데이터를 빠르게 찾는 법을 배워야 합니다. 코딩 테스트 문제의 70% 이상이 이 단계에서 해결됩니다.

• 해시 테이블 (Hash Table): 실무 활용도 1위입니다. 키(Key)와 값(Value) 구조를 이해하고, O(1)의 마법 같은 검색 속도를 체감해 보세요. 파이썬의 `dict`, 자바의 `HashMap` 사용법을 익혀야 합니다.
• 정렬 (Sorting): 버블, 선택 정렬은 원리만 알고 넘어가고, 퀵 정렬, 병합 정렬의 분할 정복 아이디어를 이해하세요.
• 이진 탐색 (Binary Search): 업다운 게임의 원리입니다. 정렬된 데이터에서 범위를 반씩 줄여가며 찾는 방법은 대용량 데이터 처리의 핵심입니다.

3단계: 고급 알고리즘의 기초 (비선형 구조)

여기서부터 난이도가 올라갑니다. 데이터가 한 줄로 서 있는 게 아니라, 거미줄처럼 복잡하게 얽힌 구조입니다. 대기업 코테의 '변별력' 문제는 주로 여기서 출제됩니다.

• 트리 (Tree) & 힙 (Heap): 계층적인 데이터 구조입니다. 특히 우선순위 큐를 구현하는 힙은 최단 경로 알고리즘의 선수 지식이므로 꼭 익혀야 합니다.
• 그래프 (Graph) & 탐색 (DFS/BFS): 길 찾기, 네트워크 연결 등의 문제입니다. 깊이 우선 탐색(DFS)과 너비 우선 탐색(BFS)은 눈 감고도 짤 수 있을 만큼 연습해야 합니다.

4. 실패하지 않는 공부 꿀팁

많은 분들이 "이론은 알겠는데 문제는 못 풀겠어요"라고 호소합니다. 공부 방법이 잘못되었기 때문입니다.

1. 그림 그리기: 머릿속으로만 생각하지 마세요. 스택에 데이터가 쌓이고 큐에서 빠져나가는 과정을 종이에 직접 그려가며 추적(Tracing)해야 실력이 늡니다.
2. 직접 구현하기: 언어에서 제공하는 라이브러리(List, Map 등)를 쓰지 않고, 클래스를 직접 만들어서 `push`, `pop` 기능을 구현해 보는 경험이 필수적입니다.
3. 쉬운 문제 반복: 어려운 문제 1개를 3시간 붙잡고 있는 것보다, 쉬운 문제 3개를 다양한 방식으로 풀어보는 것이 초반에는 훨씬 효율적입니다.

[핵심 요약]
1. 1단계(선형 구조): 배열, 리스트, 스택, 큐 등 데이터를 저장하고 꺼내는 기본기부터 완벽히 다지세요.
2. 2단계(효율성): 해시 테이블과 정렬/탐색을 통해 시간 복잡도를 줄이는 방법을 익히세요.
3. 3단계(비선형): 트리, 그래프와 DFS/BFS 탐색을 정복해야 고난도 문제 해결이 가능합니다.