알고리즘의 효율성이 중요한 진짜 이유
오늘 MIT의 알고리즘 강의를 들으며 다양한 인사이트를 얻었다. 알고리즘은 단순히 코드를 작성하는 방법이 아니라, '대규모 입력에 대한 효율적인 절차'를 설계하는 학문이다. 그 중요성에 대해 정리해 보았다.
1. 시대에 따라 '큰 입력'의 정의가 달라진다. 교수님이 학생 시절에는 1,000개가 큰 데이터였지만, 오늘날에는 1조(trillion)가 대규모 데이터의 기준이 되었다. 그럼에도 효율성은 여전히 중요하다. 10억 개의 요소를 몇 초 안에 스캔할 수 있더라도, 입력이 커질수록 알고리즘의 효율성이 더욱 중요해진다.
2. 기본적인 알고리즘도 효율성에 큰 차이를 만든다. 강의에서 살펴본 '피크 찾기' 문제는 이를 잘 보여준다. 단순 순회 알고리즘(θ(n))과 분할 정복 알고리즘(θ(log n))의 차이는 생각보다 크다. 1천만 개의 요소에서는 13초와 0.001초의 차이가 난다. 이는 우리가 일상에서 사용하는 앱이나 서비스의 체감 속도에 직접적인 영향을 미친다.
3. 옳은 답을 찾는 것과 효율적인 답을 찾는 것은 다르다. 2D 피크 찾기에서 보았듯이, 효율적이지만 잘못된 알고리즘은 무용지물이다. 기술 업계에서도 종종 보이는 현상인데, 빠르지만 틀린 결과를 내는 제품은 결국 신뢰를 잃는다. 정확성과 효율성의 균형을 찾는 것이 중요하다.
4. 알고리즘 설계는 창의적인 문제 해결 과정이다. 강의를 들으며 느낀 건, 같은 문제도 다양한 방식으로 접근할 수 있다는 점이다. 누군가는 전체를 순회하는 방식을, 다른 누군가는 문제를 절반으로 나누는 방식을 선택한다. 우리가 사업이나 일상에서 문제를 해결할 때도 마찬가지 아닐까.
5. 알고리즘 학습의 목적은 단순히 코딩 능력을 키우는 것이 아니다. 문제를 나누고, 효율적인 해결책을 찾고, 그 정확성을 증명하는 과정에서 논리적 사고력이 발달한다. 이는 프로그래밍뿐 아니라 모든 분야에서 가치 있는 능력이다.
6. 알고리즘 효율성의 문제는 결국 자원(시간, 비용)을 어떻게 효율적으로 사용할 것인가의 문제다. 내가 항상 팀에게 강조하는 '돈과 시간을 현명하게 쓰는 것'과 일맥상통한다. 문제를 해결하기 위해 무작정 시간과 비용을 투자하는 것이 아니라, 가장 효율적인 해결책을 찾아 자원을 집중하는 것이 중요하다.
7. 알고리즘을 설계할 때는 '최악의 경우'를 항상 고려해야 한다. 내가 특히 공감했던 부분인데, 사업을 하면서도 항상 최악의 시나리오를 대비하고 있다. 알고리즘이 얼마나 빠르게 실행될지 예측할 때도 평균적인 경우가 아닌 최악의 경우를 기준으로 삼는 것이 안전하다.
8. 알고리즘 공부는 끝이 없다. 강의에서 언급된 다양한 모듈(정렬, 해싱, 그래프 등)은 컴퓨터 과학의 기초일 뿐이다. 우리도 매일 새로운 문제와 마주하고, 그에 맞는 해결책을 찾아가는 과정에서 계속 성장한다.
결국 알고리즘을 공부한다는 것은 문제 해결의 효율성을 높이는 방법을 연구하는 것이다. 이런 생각은 코딩뿐 아니라 사업과 일상에서도 적용될 수 있다. 우리가 마주하는 모든 문제에는 더 나은 해결책, 더 효율적인 접근법이 있기 마련이다. 오늘 강의를 들으며 다시 한번 그 중요성을 깨닫게 되었다.
