품목정보
발행일	2023년 08월 08일
쪽수, 무게, 크기	364쪽 \| 18824518mm
ISBN13	9791192987132

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옮긴이 머리말 ix 베타리더 후기 xii 추천사 I xiv 추천사 II xviii 시작하며 xxi 이 책에 대하여 xxix CHAPTER 0 컴퓨팅의 본질: 기계 운동에서 전자 운동으로 1 0.1 컴퓨터란 무엇인가? 1 0.2 기계식 컴퓨터, 불 대수와 스위칭 회로 4 0.3 튜링 기계, 컴퓨팅의 본질은 기계 운동 12 0.4 인공지능의 한계 17 0.5 마무리 20 CHAPTER 1 작지만 큰 차이: Big O 개념 21 1.1 알고리즘의 정규화와 정량화 21 1.2 컴퓨팅에서의 차수적 차이 25 1.3 최적의 알고리즘을 찾는 방법 30 1.4 정렬에 관한 논의 40 __1.4.1 직관적인 정렬 알고리즘은 어디에서 시간을 낭비할까? 41 __1.4.2 효과적인 정렬 알고리즘 효율성은 어디에서 올까? 43 __1.4.3 특정한 경우에서 더 나은 알고리즘이 있을까? 48 1.5 마무리 51 부록: 정렬 알고리즘 복잡도가 O(NlogN)보다 작아질 수 없는 이유 52 CHAPTER 2 역방향 사고: 순환에서 재귀로 53 2.1 재귀: 컴퓨팅 사고의 핵심 53 __2.1.1 간단해 보이는 순환적 사고 공식 55 __2.1.2 하노이의 탑과 구련환: 재귀로 표현되는 문제 57 __2.1.3 가우스조차 해결하지 못한 여덟 개 퀸 문제 61 2.2 순회: 재귀적 사고의 전형적 응용 63 __2.2.1 이진 트리와 그 순회 65 __2.2.2 재귀를 사용한 이진 트리 순회 구현 68 2.3 스택과 큐: 순회의 데이터 구조 71 2.4 중첩: 자연어의 구조적 특징 76 2.5 마무리 81 부록1: 피보나치 수열의 재귀 공식 유도 82 부록2: 여덟 퀸 문제 알고리즘의 의사 코드 84 부록3: 임의의 트리를 이진 트리로 변환하기 85 CHAPTER 3 모든 것이 코드다: 추상화와 표현 86 3.1 인간과 컴퓨터 사이의 정보 인코딩의 차이점 87 3.2 황금 분할 문제와 실험 쥐 문제 91 3.3 데이터 표현: 정밀도와 범위 96 3.4 비선형 코딩과 차등 코딩 100 3.5 허프먼 코드 102 3.6 행렬의 효과적인 표현 107 3.7 마무리 114 부록1: 100층 건물에서 두 개의 유리 공으로 파손 높이를 테스트하는 최적의 방법 115 부록2: 허프먼 코딩의 유효성 증명 115 CHAPTER 4 지능의 본질: 분류와 조합 116 4.1 문제는 선택 분류 116 4.2 정보의 구성: 집합과 판단 120 __4.2.1 의사결정 트리 121 __4.2.2 해시 테이블 124 4.3 B+ 트리, B* 트리: 데이터베이스의 데이터를 구성하는 방식 127 4.4 카탈랑 수 132 4.5 마무리 139 부록1: 집합의 열 가지 공리 140 부록2: 카탈랑 수의 재귀 공식 도출 141 CHAPTER 5 도구와 알고리즘: 그래프 이론 및 응용 142 5.1 그래프 본질: 점과 선 143 5.2 그래프 접근: 순회와 연결성 148 5.3 웹 크롤러 구축의 개발자 문제 151 5.4 동적 계획법: 최단 경로를 찾는 효과적인 방법 154 5.5 최대 흐름: 트래픽 문제 해결 방법 161 5.6 최대 매칭: 흐름 문제의 확장 169 5.7 마무리 173 부록1: 그래프의 깊이 우선 순회 알고리즘 173 부록2: 그래프의 너비 우선 순회 알고리즘 174 부록3: 동적 계획법을 사용한 최단 거리를 계산하는 의사 코드 174 부록4: 최대 흐름 알고리즘 의사 코드 175 CHAPTER 6 복잡함의 단순화: 분할 정복법 응용 176 6.1 분할 정복: O(N2)에서 O(NlogN)으로 177 6.2 분할 알고리즘: 퀵 정렬과 중앙값 문제 186 6.3 병렬에 대한 토론: 행렬 곱셈과 맵리듀스 197 6.4 머신러닝에서 딥러닝까지: 구글 브레인 203 6.5 마무리 209 CHAPTER 7 공간과 시간의 균형: 스토리지의 이해 211 7.1 액세스: 순차 vs. 임의 213 7.2 메모리 계층: 용량 vs. 속도 225 __7.2.1 CPU 캐시에서 클라우드 스토리지까지 226 __7.2.2 두 가지 실제 사례 231 7.3 인덱스: 주소 vs. 내용 234 7.4 마무리 237 부록: x&(x-1)를 사용하여 x에 포함된 1의 수를 세는 방법 238 CHAPTER 8 병렬과 직렬: 파이프라인과 분산 컴퓨팅 239 8.1 파이프라이닝: 논리적 직렬 및 물리적 병렬 처리 239 8.2 무어의 법칙의 두 분수령 242 8.3 클라우드 컴퓨팅 이해하기: GFS와 맵리듀스 244 8.4 마무리 252 CHAPTER 9 상태와 과정: 등가성과 인과관계 254 9.1 문제에서 상태로 255 9.2 등가성: 상태를 추상화하는 도구 261 9.3 인과관계: 상태 간의 연결 설정 266 9.4 마무리 272 CHAPTER 10 결정론적 알고리즘과 확률: 확률론적 알고리즘과 응용 273 10.1 데이터 지문: 무작위성으로 확정한다 274 10.2 무작위성과 양자 통신 278 10.3 신뢰수준: 비용과 효과의 균형 282 10.4 마무리 288 CHAPTER 11 이론과 실습: 전형적인 문제 풀이 289 11.1 가장 긴 연속 부분 수열 문제 289 11.2 구간 병합 문제 294 11.3 열두 개의 공 문제 296 11.4 스카이라인 문제 302 11.5 가장 긴 회문 문제 307 11.6 계산기 문제 314 11.7 검색 결과 요약 문제 317 11.8 합이 k인 부분 수열을 찾는 문제 324 11.9 마무리 327 찾아보기 329

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역사를 보면 때때로 사유가 시공을 초월하는 천재, 예를 들어 뉴턴과 아인슈타인 같은 인물이 등장한다. 컴퓨터 분야도 마찬가지인데, 바로 ‘컴퓨터 과학의 아버지’라고 불리는 튜링이다. 튜링은 컴퓨터를 연구하는 사람들에게 신과 같은 존재다. 전 세계에서 지능으로 아인슈타인과 동등하게 위치할 수 있는 사람은 튜링과 폰 노이만뿐일 것이다(폰 노이만의 지능은 아인슈타인을 능가한다고 여겨진다).
--- p.12

동일한 문제에 다른 알고리즘을 사용할 때 알고리즘 간의 효율성 차이는 매우 클 수 있다. IT 업계 종사자의 작업 중 많은 부분은 프로그래밍에서 더욱 효율적인 알고리즘을 찾는 것이다. 물론 다양한 알고리즘이 다양한 규모의 문제를 처리할 때 효율성은 각각 다르다. 알고리즘의 효율성을 측정할 때는 문제 규모가 매우 크고 거의 무한하다고 가정한다. 그리고 계산량과 문제 크기 N 사이의 상관관계를 찾는다. 컴퓨터 과학에서 관심을 가져야 하는 것은 구체적인 계산 함수가 아니라 상한선이다. 이 상한선은 수학에서 함수의 상한 개념, 즉 Big O의 개념이다.
--- p.51

초기 구글의 면접관은 면접에서 그래프 이론에 대해 질문하기를 좋아했다. 자주 하는 질문 중 하나가 인터넷의 모든 웹 페이지를 효율적으로 다운로드하는 웹 크롤러 구축 방법이었다. 사실 세부 사항을 명확하게 분석하기는 어렵다. 구글의 웹 크롤러 팀은 항상 회사에서 가장 크고, 가장 중요하며, 가장 기술력이 높은 팀이었고, 많은 사람이 부분적인 문제들 중 하나만 해결할 수 있었다. 그리고 문제가 얼마나 큰지 보여줬을 뿐이었다. 해당 원리는 사실 매우 간단하다. 그래프 이론의 기본적인 문제인 방향 연결 그래프의 순회 문제이다. 어떻게 광고와 콘텐츠의 최대 매칭을 달성하고 전체 웹사이트 수익을 증가시키는지 묻는 문제 역시 그래프 이론 문제다. 맞춤법 오류가 자동 수정되는 것 또한 그래프 이론 문제로 해결할 수 있다.
--- p.142

분할 정복 알고리즘이나 퀵 정렬 알고리즘이 병합 정렬 알고리즘보다 빠른 이유를 모두 이해할 수 있게 비유를 들어보겠다. 어느 지역에 10만 명의 고등학생이 있다. 학생 중 가장 우수한 학생 몇 명을 뽑으려 할 때 모든 고등학생을 한곳에 모아놓고 가장 우수한 학생을 뽑는 것은 효율적이지 않다. 한곳에 모으면 모든 사람이 모든 사람과 비교해야 하는 버블 정렬과 동일해진다. 10만 명을 열 개 학교에 무작위로 1만 명씩 배치하고 각 학교에서 1등 학생을 뽑아 서로 비교하면 훨씬 더 효율적이다. 이것이 병합 정렬 알고리즘의 원리다.
--- p.191

구글의 소프트웨어 개발 규범에 따르면 동일한 코드가 두 번 이상 나타나면 이를 추출해 별도 함수로 작성하고 다른 곳에서 호출해야 한다. 프로세스 중 일부만 다르거나 함수의 기능이 유사한 경우에는 반드시 하나의 함수로 통합해야 한다. 이는 코드 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 개발자의 작업이 다른 작업에도 최대한 활용되도록 한다. 무엇보다 코드를 논리적이고 가독성 있게 만들어 누구나 이전 직원이 하던 일을 쉽게 넘겨받을 수 있도록 하는 게 관건이다.
--- p.259

회문과 관련된 면접 질문 중 간단한 것은 주어진 문자열이 회문인지 여부를 결정하는 것이다. 매우 간단하다. 중앙에서 문자열을 시작해 양쪽으로 스캔하거나 양쪽에서 시작해 중앙으로 스캔하면서 왼쪽과 오른쪽의 해당 위치에 있는 문자가 동일한지 확인하면 된다. 회문 문제의 다른 버전으로, 지원자에게 정규 표현식(regular expression)을 사용해 회문을 작성할 수 있는지 묻는 경우가 있다. 결론적으로 말하면, 회문은 정규 표현식 문법에서 어긋나므로 대답은 ‘아니오’다. 회문 여부를 판단하는 가장 쉬운 방법은 미련하지만 문자열을 모두 스캔하는 것이다.

--- p.308

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컴퓨팅의 본질을 꿰뚫는 글로벌 IT 기업 문제 풀이 내가 배운 기술이 앞으로도 유망할까? 챗GPT가 나온 이후 많은 개발자가 고민하는 부분이다. 급변하는 기술 시장에서 나만의 경쟁력을 유지하려면 컴퓨팅의 본질을 알아야 한다고 중국 IT 업계의 대가 우쥔 박사는 말한다. 새로운 기술이 나와도 컴퓨터는 컴퓨팅의 원리로 작동하며, 개발자는 컴퓨팅 사고를 통해 코드를 제대로 작성할 수 있어야 경쟁력을 유지할 수 있다. 저자는 11장에 걸쳐 Big O, 재귀, 코드, 분류, 조합, 그래프 이론, 분할 정복법, 스토리지, 병렬, 상태, 난수 등 핵심 개념들로 컴퓨팅 사고를 이끌어낸다. 이 개념들을 들어는 봤더라도 그 뒤에 있는 컴퓨팅 사고의 본질을 아는 사람은 드물 것이다. 개발자가 어디까지 발전할 수 있는지는 컴퓨터 과학을 얼마나 이해했느냐에 달렸다고 저자는 말한다. 글로벌 IT 기업 면접관 출신의 저자가 알려주는 40여 개 문제와 풀이를 통해 컴퓨팅 사고력을 키울 수 있으며, 각 절 말미에는 심화 사고 문제를 수록해 독자가 자신의 수준을 평가하고 실전 훈련을 하는 데 도움이 되게 구성했다. 알고리즘 책 치고 쉽지만은 않다. 그럼에도 독자가 시간을 할애하고 연구하여 심화 사고 문제까지 풀어낸다면 뿌듯함은 물론이고, 여기서 배운 컴퓨팅 사고는 IT 업계에서 일하는 데 평생 도움이 될 것이다. 컴퓨터 분야 종사자라면 커리어를 더욱 빨리 성장시킬 수 있으며, IT 업계에 진출하려는 이들은 컴퓨팅의 정수를 깨닫고 시행착오를 줄일 수 있을 것이다. 또한, IT 기술에 흥미를 가진 독자라면 기술적인 세부 사항을 건너뛰고 읽는 것만으로도 IT 기술의 특징과 컴퓨팅 사고방식을 이해할 수 있을 것이다. 급변하는 IT 업계에서 변하지 않는 든든한 뒷배로 컴퓨팅 사고력을 길러보자. 주요 내용 -Big O 개념 -순환에서 재귀로 -추상화와 표현 -분류와 조합 -그래프 이론 -분할 정복법 -스토리지의 이해 -파이프라인과 분산 컴퓨팅 -등가성과 인과관계 -확률론적 알고리즘

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