자료구조와 알고리즘은 컴퓨터 과학의 가장 기본이 되는 개념이지만, 많은 학습자들이 두 개념을 혼동한다. 자료구조는 데이터를 어떻게 저장하고 관리할 것인가에 대한 구조적 개념이고, 알고리즘은 그 데이터를 어떻게 처리하고 문제를 해결할 것인가에 대한 절차적 개념이다. 이 글에서는 자료구조와 알고리즘의 차이와 역할을 명확히 구분하고, 왜 두 개념이 항상 함께 학습되어야 하는지를 2026년 기준 학습 흐름에 맞춰 체계적으로 설명한다.
자료구조란 무엇인가? 데이터 저장의 방식
자료구조는 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 데이터의 구조적 형태를 의미한다. 같은 데이터라도 어떤 구조로 저장하느냐에 따라 접근 속도, 수정 비용, 메모리 사용량이 크게 달라진다. 예를 들어 배열은 연속된 메모리 공간에 데이터를 저장하기 때문에 인덱스를 통한 접근이 빠르지만, 중간에 데이터를 삽입하거나 삭제하는 데는 비용이 많이 든다. 반면 연결 리스트는 데이터가 흩어져 저장되지만 삽입과 삭제가 유연하다.
자료구조의 목적은 단순히 데이터를 저장하는 것이 아니라 문제 해결에 가장 적합한 형태로 데이터를 조직하는 것이다. 스택, 큐, 트리, 그래프와 같은 다양한 자료구조는 각각 사용 목적이 다르며, 상황에 맞는 구조를 선택하는 것이 성능과 직결된다. 따라서 자료구조는 프로그램의 기반을 이루는 설계 개념이라고 볼 수 있다.
알고리즘이란 무엇인가? 문제 해결의 절차
알고리즘은 주어진 문제를 해결하기 위한 명확한 절차와 방법의 집합이다. 입력을 받아 원하는 출력을 만들어내는 과정이 단계적으로 정의되어 있으며, 누구나 같은 입력에 대해 같은 결과를 얻을 수 있어야 한다. 정렬 알고리즘, 탐색 알고리즘, 최단 경로 알고리즘 등이 대표적인 예다.
알고리즘의 핵심은 정확성과 효율성이다. 같은 문제를 해결하더라도 어떤 알고리즘을 선택하느냐에 따라 실행 시간과 자원 사용량이 크게 달라진다. 특히 데이터의 크기가 커질수록 알고리즘의 시간 복잡도는 프로그램 성능에 결정적인 영향을 미친다. 알고리즘은 자료구조에 저장된 데이터를 대상으로 동작하기 때문에, 데이터 구조를 고려하지 않은 알고리즘은 비효율적일 수밖에 없다.
자료구조와 알고리즘의 관계와 차이점
자료구조와 알고리즘의 가장 큰 차이는 정적인 구조와 동적인 처리 과정이라는 점이다. 자료구조는 데이터를 담는 그릇이고, 알고리즘은 그 그릇 안의 데이터를 활용해 문제를 해결하는 방법이다. 즉, 자료구조 없이 알고리즘은 존재할 수 없고, 알고리즘 없이 자료구조는 의미를 잃는다.
예를 들어 탐색 문제를 해결할 때 배열을 사용할지, 트리를 사용할지에 따라 적용 가능한 알고리즘과 성능이 달라진다. 이진 탐색은 정렬된 배열이나 이진 탐색 트리에서만 효율적으로 동작한다. 이러한 예시는 자료구조 선택이 알고리즘의 효율을 직접적으로 결정한다는 사실을 보여준다. 따라서 두 개념은 분리해서 이해하기보다 하나의 세트로 학습해야 한다.
자료구조는 데이터를 저장하고 조직하는 방법이고, 알고리즘은 그 데이터를 이용해 문제를 해결하는 절차다. 두 개념의 차이와 역할을 명확히 이해하면 프로그램의 구조와 성능을 동시에 고려할 수 있는 개발자로 성장할 수 있다. 기초 단계에서는 각각의 정의를 정확히 이해하고, 이후에는 문제 상황에 맞는 자료구조와 알고리즘을 함께 선택하는 연습이 무엇보다 중요하다.