프로그래밍 기초편 · 파트 요약

요약 · 다섯 가지 알고리즘 사고 대조표

열두 레슨을 다 돌았어요. 그물을 거둘 시간입니다. 이 장은 사실 다섯 가지 사고만 다뤘고, 각 유형마다 AI 속에 진짜 모습이 있어요. 이 페이지는 한 장의 큰 표로 장 전체를 가져가고, 시나리오 문제 8개로 “한눈에 위치 찾기”가 되는지—문제를 보자마자 어떤 사고를 써야 할지—점검해요.

한 장의 큰 표 · 다섯 가지 사고 × AI 진짜 모습
사고한 줄 구호AI 속 진짜 모습대응 레슨
📈복잡도 Big-O 먼저 묻기: “데이터가 열 배면 어떻게 될까” 어텐션은 O(n²): 컨텍스트가 길수록 계산량이 제곱으로 늘고, 청구서도 마찬가지 algo-1algo-2
🔍탐색과 정렬 정렬돼 있으면 반으로 자르고, 뒤섞였으면 먼저 정렬 Rerank: RAG가 가져온 문단을 먼저 조검색 후 정밀 랭킹—본질은 정렬 algo-3algo-4algo-5
🪆재귀와 분할 정복 큰일을 같은 작은 일로 쪼개기 Compaction: 긴 대화를 잘라 각각 요약하고 다시 합치기—그게 분할 정복 algo-6algo-7
🧭그래프 탐색 BFS/DFS 한 층씩 쓸거나, 한 길을 끝까지 Coding Agent가 파일 찾기: 코드베이스에서 디렉터리를 훑고, 참조 체인을 따라 깊이 파고들기 algo-8
🎲탐욕과 샘플링 매 스텝 최댓값을 고르거나, 확률로 주사위 굴리기 Temperature / Beam Search: AI가 단어를 고를 때의 두 성격과 “몇 수 더 보고” algo-9algo-10
한 문제로 위치 찾기 · 시나리오 8문제

실제 업무에서는 아무도 “이건 이진 탐색 문제”라고 알려 주지 않아요. 시나리오를 보고, 어떤 사고를 써야 할지 고르면 바로 판정해요.

두 장의 합동 사진 · 수납 × 처리

🗃 자료구조 편: 어떻게 수납할까

배열, 스택, 큐, 해시, 캐시, 트리, 그래프, 벡터—여덟 가지 수납 방식이 데이터가 “어디에 두고, 어떻게 찾을지”를 결정해요.

×

⚙️ 알고리즘 편: 어떻게 처리할까

복잡도, 탐색·정렬, 재귀·분할 정복, 그래프 탐색, 탐욕·샘플링—다섯 가지 처리 사고가 데이터가 “어떻게 계산하고, 얼마나 빠른지”를 결정해요.

여덟 구조 × 다섯 사고 = AI가 쓴 코드를 검수하는 완전한 도구 상자. AI가 쓴 코드를 보면 먼저 “데이터를 어디에 수납했나”(구조), 다음 “어떻게 처리하려 하나”(알고리즘), 마지막으로 “데이터가 백 배면 어떻게 되나”(복잡도)를 물어요. 세 질문을 던지면, 돌아가기만 하는 것과 서비스에 올릴 수 있는 것의 간격이 드러나요. 직접 쓸 필요는 없어요—오늘부터, 꿰뚫어 볼 수 있어요.

✅ 이 장이 가져가길 바라는 것