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학습 경로

R로 배우는 자료구조와 알고리즘

R의 자료구조를 물으면 대부분의 답은 벡터, 리스트, 행렬, 데이터 프레임, 팩터를 나열합니다. 이 경로는 다른 의미의 자료구조를 다룹니다. 알고리즘 강의에 나오는 스택, 큐, 연결 리스트, 힙, 트리, 그래프로, 기본 R에는 하나도 없습니다. 그 하나하나를 R로 만들고, 그것으로 정렬하고 재귀를 쓰고 그래프를 탐색한 뒤, 채점되는 인터뷰 문제로 마무리합니다. 무료이고, 브라우저에서 진행되며, 대부분의 강의에서 수료증이 나옵니다.

377 개 강의284 챌린지702 퀴즈 문제

R로 배우는 DSA, 단계별로

38 개 강의377 개 강의284 챌린지702 퀴즈 문제

각 단계는 이미 있는 Coddy 강의들의 묶음이며, 모든 ‘시작’ 버튼은 강의를 R로 엽니다. 아직 R로 진행되지 않는 세 강의는 단계 목록 뒤에 따로 나와 있습니다.

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    이 단계 시작시작스택, 큐, 이진 트리, 해시 테이블, 연결 리스트를 각각 R로 처음부터 구현하고 실제 문제 풀이에 사용합니다. 다섯 가지 중 기본 R에 대역이 있는 것은 해시 테이블뿐인데, 바로 환경입니다. 이 단계를 마치면 환경이 여러분 대신 무엇을 해 주는지 알게 됩니다.시작
  2. 2
    이 단계 시작시작이중 연결 리스트, 힙과 우선순위 큐, 트라이, 그래프, 그리고 스스로 균형을 잡는 AVL 트리. R은 교과서가 힙을 그리는 방식대로 1부터 인덱스를 매기므로, 노드의 자식은 2 * i와 2 * i + 1에 있고 기억해야 할 오프셋이 없습니다.시작
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    이 단계 시작시작버블, 선택, 삽입, 병합, 퀵, 힙, 계수, 기수 정렬을 R로 작성하고 시각화 도구로 지켜봅니다. sort() 자체도 method 인자로 셸 정렬, 퀵 정렬, 기수 정렬 중 하나를 고르게 해 줍니다. 이 단계를 마치면 그 선택이 무슨 뜻인지 알게 됩니다.시작
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    이 단계 시작시작R로 푸는 재귀 챌린지. R에서는 options(expressions = 5000)이 호출이 중첩될 수 있는 깊이를 제한하고, Recall을 쓰면 함수가 자기 이름을 반복하지 않고도 자기 자신을 호출할 수 있습니다. 호출마다 새 환경이 생기므로, 깊은 재귀는 시간뿐 아니라 메모리도 듭니다. 동적 계획법과 비트 연산은 각각 Python과 C++로 진행되므로 단계 목록 뒤에 따로 나와 있습니다.시작전용 페이지
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    이 단계 시작시작너비 우선 탐색과 깊이 우선 탐색, Dijkstra, Bellman-Ford, 위상 정렬, Kruskal과 Prim을 2단계에서 만든 그래프 위에서 R로 다룹니다. 기본 R에는 우선순위 큐가 없으므로 Dijkstra에 필요한 것은 2단계의 힙이며, 이것들은 igraph 같은 네트워크 패키지가 여러분 대신 돌려 주는 알고리즘이기도 합니다.시작
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제공되는 것
코딩을 배우기 위해 사용할 모든 것

해보면서 배우기

실제 코드를 작성하고, 데이터베이스를 쿼리하고, 웹사이트를 구축하고, AI 프롬프트를 마스터하세요. 인터랙티브 레슨으로 현대 개발자에게 필요한 모든 기술을 다룹니다.

playground.js
코드 편집기
1const greeting = "Hello, Coddy!"
2function sayHi(name) {
3    return greeting + " " + name
4}
5
bottombar Collapse icon
테스트 #1test Case Success icon
테스트 #2test Case Success icon
테스트 #3test Case Failure icon
입력
"Alex"
출력
"Hello, Coddy! Alex"

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꾸준히 하고 성장하는 모습을 지켜보세요! 매일 코딩 습관을 추적하고, 동결 기능으로 연속 기록을 보호하고, 매일 참여해서 보상을 받으세요.

12 일 연속

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더블 오어 낫싱

7일 중 5일차

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연속 기록 동결

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Python
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챌린저 리그
챌린저 리그상위 7명 승급
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변수 입문
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변수는 나중에 프로그램에서 참조할 값을 저장하는, 이름이 있는 컨테이너입니다.

Python에서는 이름, 등호, 저장할 값을 차례대로 써서 만듭니다.

값은 시간이 지나며 바뀔 수 있습니다. 재할당하면 그 이름이 새로운 값을 가리킵니다.

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이 인증서는홍길동성공적으로 완료했음을 증명합니다
python iconPython 기초
인증됨
날짜2026년 1월
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Coddy에서 R로 DSA를 배워야 하는 이유

  • 다른 의미의 자료구조. 대부분의 R 튜토리얼이 말하는 자료구조는 R 고유의 타입이고, Coddy의 R 강의가 그것을 가르칩니다. 알고리즘 강의에서 말하는 자료구조는 스택, 큐, 연결 리스트, 힙, 트리, 그래프이며, 기본 R은 이것들을 제공하지 않습니다. 이것들을 R로 만들어 보는 것이, 분석가가 데이터 작업에서 흔히 건너뛰는 컴퓨터 과학의 나머지 절반을 익히는 방법입니다.
  • R의 의미론이 치르는 비용. R은 수정할 때 복사하므로, 반복문 안에서 c(x, value)로 늘리는 벡터는 매번 복사됩니다. 선형으로 끝날 일에 제곱 시간이 드는 셈이고, 미리 할당하면 해결됩니다. 환경(environment)은 참조 의미론과 해시 조회를 갖추고 있어서, R의 해시 맵이자 제자리에서 바꿀 노드를 두기에 자연스러운 곳입니다.
  • 경로의 거의 전부를 R로. 모든 자료구조, 정렬, 그래프 알고리즘, 재귀 챌린지, 인터뷰 팩이 R로 진행됩니다. 세 강의는 다른 언어로 진행되며, 단계 목록 뒤에 각각의 링크와 함께 따로 나와 있습니다. 동적 계획법과 Python 인터뷰 시리즈(Python), 그리고 비트 연산(C++)입니다. R에서는 &와 |가 논리 연산자이고 비트 연산은 bitwAnd 같은 함수이므로, 비트 연산 강의는 다르게 읽힙니다.
  • 면접처럼 채점됩니다. 모든 레슨은 테스트 케이스로 확인하는 R 챌린지로 끝나고, 실패하면 Bugsy가 여러분의 코드를 읽고 정답을 알려 주지 않으면서 해결 방향으로 이끌어 줍니다. 대부분의 강의에서 무료 수료증이 나오고, 각각 고유 URL에서 검증할 수 있습니다.

R DSA 학습에 대해 자주 묻는 질문

이 경로는 벡터나 데이터 프레임 같은 R의 자료구조를 다루나요?

주로 다루지는 않습니다. R 고유의 데이터 타입은 원자 벡터, (중첩되는) 리스트, 행렬, 데이터 프레임, 팩터입니다. R 자료구조 안내서 대부분이 다루는 것이 이것이고, Coddy의 R 강의가 가르칩니다. 이 경로는 컴퓨터 과학에서 말하는 의미의 자료구조입니다. 스택, 큐, 연결 리스트, 해시 테이블, 힙, 트라이, 트리, 그래프를 R로 만들고, 정렬, 재귀, 그래프 알고리즘에 사용합니다.

R은 자료구조와 알고리즘에 적합한가요?

되긴 되지만 마찰이 좀 있습니다. R은 벡터화된 통계를 위해 만들어졌지 연결된 노드로 이루어진 자료구조를 위해 만들어지지 않았으므로, 연결 리스트나 트리는 Python보다 더 많이 고민해야 하고, R로 치르는 코딩 면접도 드뭅니다. 분석가에게는 바로 그 마찰이 가치입니다. 반복문에서 벡터를 늘리면 제곱 시간이 든다는 것, 환경이 해시 맵이라는 것을 알아야 R 코드가 실제 데이터 규모에서도 버팁니다.

R에서 해시 맵은 어떻게 만드나요?

환경으로 만듭니다. h <- new.env()로 만든 뒤 h[[key]] <- value로 저장하고 h[[key]]로 읽으며, 없는 키에는 NULL이 돌아옵니다. 환경은 해시되고, 문자열을 키로 쓰며, 참조 의미론을 가지므로, 벡터나 리스트와 달리 함수가 환경을 바꾸면 호출한 쪽에서도 바뀝니다. 이름 있는 리스트는 딕셔너리처럼 보이지만 값처럼 동작합니다. 함수 안에서 바꿔도 호출한 쪽의 복사본은 그대로입니다.

R에서는 깊은 재귀가 실패하나요?

그럴 수 있습니다. 기본값인 options(expressions = 5000)이 평가가 중첩될 수 있는 깊이를 제한하므로, 긴 사슬을 따라 내려가는 깊이 우선 탐색 같은 깊은 재귀는 evaluation nested too deeply 오류로 멈춥니다. 이 옵션을 올리면 여유가 조금 생기지만, 확실한 해결책은 반복문 안에서 명시적인 스택을 쓰는 것입니다. 1단계에서 만드는 바로 그 자료구조입니다.

이 경로에서 R로 진행되지 않는 강의는 무엇인가요?

세 가지입니다. 동적 계획법과 Python 인터뷰 시리즈는 Python으로, 비트 연산은 C++로 진행됩니다. 이 강의들은 단계 목록 뒤에 따로 나와 있고, 각각 해당 언어로 강의를 여는 링크가 있습니다. 동적 계획법은 그대로 옮겨지며, R에서 메모 테이블은 미리 할당한 벡터입니다. C++의 &, |, ^, <<는 각각 bitwAnd, bitwOr, bitwXor, bitwShiftL 함수가 됩니다.

이 경로를 시작하기 전에 R을 알아야 하나요?

최소한 벡터, 리스트, 함수, 반복문, 그리고 1부터 시작하는 인덱스는 알아야 합니다. 처음 보는 것이 있다면 Coddy의 R 강의가 먼저 무료로 그 수준까지 데려다줍니다. 이 경로는 그 강의가 끝나는 지점에서 이어집니다.

다른 학습 경로

같은 코스를 다른 직무에 맞게 배열한 경로입니다. 진행 상황은 이어집니다. 한 경로에서 마친 코스는 그 코스를 포함한 모든 경로에서 인정됩니다.

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