프로그래밍에서 데이터를 저장하고 관리하기 위해 사용하는 대표적인 구조로 리스트(List)와 배열(Array)이 있습니다. 이 두 자료구조는 겉보기에는 비슷해 보이지만 내부 구조와 동작 방식, 활용되는 상황은 분명한 차이가 존재합니다.
이 글에서는 리스트와 배열의 정의, 메모리 구조, 접근 방식, 그리고 실제 활용에서 어떤 차이가 있는지 명확하게 비교하여 설명합니다. 초보 개발자부터 중급자까지 반드시 알아야 할 기초 개념으로, 면접이나 코딩 테스트에도 자주 출제되는 핵심 주제입니다.
자료구조의 기본 개념: 리스트 vs 배열의 구조 차이
자료구조는 데이터를 체계적으로 저장하고 효율적으로 처리할 수 있도록 하는 구조입니다. 그중에서도 배열과 리스트는 가장 기본이 되며, 다양한 고급 자료구조의 기반이 됩니다.
배열(Array)은 동일한 데이터 타입의 요소들을 연속된 메모리 공간에 저장하는 자료구조입니다. 배열은 인덱스를 통해 빠른 접근이 가능하며, 공간이 미리 고정되어 있어 효율적인 메모리 사용이 가능합니다. 예를 들어 int arr[5]는 정수형 데이터를 연속적으로 5개 저장할 수 있는 공간을 할당합니다.
배열은 각 요소가 고정된 메모리 공간에 있기 때문에 O(1) 시간 복잡도로 인덱스에 접근할 수 있습니다.
반면, 리스트(List)는 동적으로 크기를 변경할 수 있으며, 다양한 데이터 타입도 함께 저장 가능한 구조입니다. 특히 파이썬에서는 리스트가 배열처럼 사용되지만, 실제로는 더 유연한 구조로 구현되어 있어 다양한 데이터 삽입/삭제가 가능합니다.
컴퓨터 과학에서는 일반적으로 리스트를 연결 리스트(Linked List)로 지칭하며, 각 요소가 다음 요소의 주소를 가지고 있어 연속된 메모리 공간을 요구하지 않습니다.
배열은 정적인 구조로 메모리를 미리 할당해야 하므로 삽입, 삭제가 어려운 반면, 연결 리스트는 동적으로 메모리를 할당하여 유연한 조작이 가능합니다. 하지만 리스트는 특정 인덱스의 요소에 접근할 때 매번 순차적으로 탐색해야 하므로 O(n)의 시간이 소요되는 단점이 있습니다.
접근 및 삽입 방식의 차이
리스트와 배열의 가장 핵심적인 차이는 데이터 접근 및 삽입/삭제 방식에 있습니다.
배열은 메모리 상에 연속된 공간을 사용하므로 인덱스를 이용한 직접 접근이 매우 빠릅니다. 특정 요소에 접근하는 시간 복잡도는 O(1)로 고정되어 있어, 빠르게 데이터를 조회할 수 있습니다. 하지만 이러한 구조 때문에 배열 중간에 요소를 삽입하거나 삭제하면, 이후 요소를 모두 이동시켜야 하므로 삽입/삭제는 O(n)의 시간복잡도를 가집니다.
예를 들어, 배열의 중간에 데이터를 삽입하려면 기존 데이터를 한 칸씩 뒤로 밀어야 하며, 삭제할 경우에도 마찬가지로 앞당기는 작업이 필요합니다. 이러한 이유로 배열은 데이터 변경이 빈번하지 않은 고정형 데이터 처리에 유리합니다.
반면 리스트, 특히 연결 리스트(Linked List)는 삽입과 삭제에 강점을 가집니다. 새로운 데이터를 삽입하거나 삭제할 때 해당 위치의 포인터만 변경하면 되므로, 특정 노드를 알고 있는 경우에는 O(1)의 시간 복잡도로 삽입/삭제가 가능합니다. 하지만 특정 인덱스의 요소를 찾기 위해서는 첫 번째 노드부터 차례대로 순회해야 하므로 접근 속도는 느립니다 (O(n)).
이러한 특성 때문에 배열은 읽기 위주의 작업에, 리스트는 쓰기(삽입/삭제) 위주의 작업에 더 적합합니다. 특히 대용량 데이터를 다룰 때는 이러한 구조적 차이를 잘 이해하고 적절한 자료구조를 선택하는 것이 중요합니다.
활용법과 언어별 특징 비교
프로그래밍 언어에 따라 리스트와 배열의 구현 방식과 사용법에도 차이가 있습니다. 예를 들어:
- C/C++: 배열은 고정 길이이며 정적인 구조입니다. 연결 리스트는 구조체와 포인터를 이용해 직접 구현해야 합니다.
- Java: 배열은 객체이며 고정된 크기를 갖습니다. ArrayList, LinkedList 등의 클래스는 리스트 구조를 제공하며, 내부적으로 다르게 구현됩니다.
- Python: 리스트는 동적 배열(dynamic array)로 구현되어 있어, 배열처럼 보이지만 자동으로 크기 확장 및 다양한 데이터 타입 저장이 가능합니다.
- JavaScript: 배열처럼 보이는 구조도 실제로는 객체 기반이며 동적 리스트에 가까운 구현을 가지고 있습니다.
활용 예시:
- 배열: 고정된 데이터 구조, 행렬 계산, 고정 사이즈 버퍼, 이미지 데이터 처리 등
- 리스트: 삽입/삭제가 빈번한 큐, 스택, 연결형 데이터 흐름 처리, 실시간 로그 데이터 저장 등
또한 배열은 캐시 친화적인 구조로, 메모리 접근 속도가 빠르기 때문에 성능이 중요한 상황에서 유리합니다. 반면, 리스트는 메모리 분산도가 높아 캐시 효율이 낮지만 구조 변경이 쉬워 동적인 데이터를 다룰 때 유리합니다.
결론적으로 두 자료구조는 각각의 강점과 약점이 존재하며, 문제의 성격에 따라 선택하는 전략이 매우 중요합니다. 잘못된 자료구조 선택은 프로그램 성능 저하로 이어질 수 있으므로, 개발자는 그 차이를 명확히 이해하고 실전에 적용할 수 있어야 합니다.
자료구조 선택의 핵심은 데이터 처리 방식 이해
리스트와 배열은 구조와 동작 방식에서 분명한 차이를 가지며, 각각의 상황에 따라 적절히 선택되어야 합니다. 고정된 크기와 빠른 접근이 중요할 경우 배열을, 유연한 삽입과 삭제가 중요할 경우 리스트를 선택하는 것이 효율적인 전략입니다.
이 두 구조의 차이를 명확히 이해하고, 언어별로 어떻게 구현되고 활용되는지를 아는 것은 프로그래밍의 기본기를 다지는 데 핵심적인 요소입니다. 실전 문제 해결에 있어서도 이러한 개념이 선택과 성능의 결정적인 요소로 작용합니다.