[💬] 16. SICP 독학 - 데이터의 추상화

[차별없는차단(pnacrd8pn5la)]

코드몽키라는 단어에 불쾌감을 느끼는 사람이 있고, SICP 책을 독학하며 내용정리하고 있다는걸 모르는 사람도 많아보였으므로

"코드몽키 벗어나기" 에서 "SICP 독학" 으로 제목 변경.

여태까지 요약.

프로그래밍 언어를 이해하기 위해서, 그 언어가 어떻게 데이터와 프로시져를 다루는지 기초부터 빌드업중.

챕터 1에서는 프로시져의 추상화를 통해 언어의 표현력을 높이는 법을 배웠고,

오늘부터는 챕터 2의 데이터를 통한 추상화를 배움.

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챕터 1에서는 프리미티브 데이터 (숫자)를 가지고 알고리즘을 만들었지만, 챕터 2에서 부터는 컴파운드 데이터를 이용해 데이터의 추상화를 한다.

컴파운드 데이터란 여러개의 데이터를 하나의 데이터로 묶은것.

데이터의 추상화란, 데이터가 구체적으로 어떻게 만들어지는지를 숨기고 데이터 그 자체의 사용법만 생각할 수 있도록 하는것이다.

예를 들어서 유리수의 사칙연산을 구현한다고 할 때,

유리수라는 데이터를 어떻게 만들어야 하는지 가장 구체적인 부분은 따로 생각하고,

유리수라는 추상적인 데이터가 있다고 생각하고 프로그램을 설계하는것.

즉, 유리수라는 추상적인 데이터를 가지고 프로그램을 짜는 부분과,

유리수 데이터를 어떻게 구현할것인가를 따로 독립시킨다는 것이다.

이렇게 데이터의 추상화를 하기 위해서는 프로그램의 설계를 데이터의 추상화가 가능하도록 하는것이 중요.

이 밑으로는 실제로 유리수의 사칙연산을 구현해서 데이터의 추상화를 이용한 프로그램 설계를 해 보도록 한다.

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유리수의 사칙연산으로 덧셈 뺄셈 곱셉 나눗셈, 그리고 두 유리수가 같은지 다른지 비교하는 연산을 구현한다.

이 프로그램을 구현하기 위해서, wishful thinking 이라는 사고방식을 사용한다.

Wishful thinking 이란 큰 개념부터 틀을 잡아 생각하고 구체적인 구현방법은 나중에 생각하는 탑다운 형식의 사고방식이다.

먼저 유리수라는 데이터가 아래와 같은 것이 가능하다 가정한다.

1. 유리수 데이터는 분모와 분자로 이루어져 있다.

2. 유리수 데이터에서 분모를 추출할 수 있고, 분자를 추출할 수 있다.

구체적인 구현방법은 나중에 생각하기로 하고,

유리수 데이터를 구현하는 함수 (컨스트럭터)는 아래와 같다고 가정하고, (n은 분자, d는 분모 )

(make-rat <n> <d>)

유리수 데이터에서 분자를 선택하는 함수(셀렉터)는 아래와 같다고 가정하고 (x는 유리수 데이터 )

(numer <x>)

유리수 데이터에서 분모를 추출하는 함수(셀렉터)는 아래와 같다고 가정한다. (x는 유리수 데이터 )

(denom <x>)

여기서 중요한점은 위의 함수를 어떻게 구현할지 구체적인 방법은 하나도 생각을 하지 않았다는것.

하지만 위의 함수들만 있다면 아래의 유리수 사칙연산을 쉽게 구현할 수 있다는것을 알 수 있다.

이 사칙연산들을 위의 세가지 프로시져로 나타내면 아래와 같다.

이렇게 make-rat, numer, denom을 구현하기 전에 추상적인 데이터만으로 먼저 대략적인 틀은 만들었다.

이제 실제로 어떻게 유리수 데이터를 구현해야 할 지 생각해야 한다.

유리수 데이터는 분모와 분자의 페어이고, 이 페어에서 각각의 분자 분모를 추출하려면 어떻게 해야 할까?

라고 구현 방법을 고민해보면 lisp 에서 pair라는 편리한 데이터 구조가 있다는것.

lisp 에서는 pair 라는 데이터 구조를 제공하는데, 파이썬의 Tuple 같이 두개의 데이터를 페어로 묶어주는 데이터 구조이다.

이 pair 를 생성하는 프로시져는 cons 이고, pair 에서 첫번째 아이템을 추출하는 프로시져는 car, 두번째 아이템을 추출하는 프로시져는 car이다.

그러니까 (1, 2) pair를 생성하고 앞의 아이템과 뒤의 아이템을 추출하는것을 코드로 나타내면 아래와 같다.

pair 의 아이템을 pair로 하는것도 가능.

이 pair로 만들어진 데이터를 리스트 데이터 구조라고 부른다

여하튼, 이 pair로 유리수 데이터를 구현 가능할 것으로 보인다.

pair로 위의 세가지 함수, make-rat, numer, denum 을 구현해보면 아래와 같다.

이렇게 처음에 유리수의 사칙연산을 추상적인 유리수 데이터로 먼저 틀을 잡았고,

그 뒤에 유리수 데이터를 구체적으로 구현했다.

실제로 유리수의 사칙연산을 실행하고 그 결과를 프린트 하기위해 밑의 헬퍼 프로시져를 이용,

출력해보면 아래와 같다.

여기서 주목해야 할 점이, 유리수의 사칙연산과 데이터의 구체적인 구현은 서로 독립되어 있다는것.

유리수의 사칙연산 프로그램을 설계할 때, 추상적인 데이터를 사용해서 이 데이터의 구체적인 내용과 사칙연산은 의존성이 없다는것이다.

그것을 보여주기 위해 make-rat 을 변형시켜본다.

위의 예에 보면 6/9 같은 계산 결과를 기약분수로 표현하고 싶다고 하자.

그럴경우 유리수의 사칙연산은 그대로 두고, make-rat만 손을 대면 간단히 가능.

gdc를 최대 공배수를 구하는 함수라고 가정하면 아래와 같이 make-rat을 변경하면 항상 기약분수가 만들어지게 된다.

결과는 아래와 같다.

이렇게 데이터의 추상화를 통해 데이터의 구제척인 구현과 사용하는것을 독립시키는것을 배웠음.

오늘 구현한 방법을 보면 데이터의 구체적인 구현과 사칙연산의 구현을 독립시키는데, 그것을 abstract barrier 라고 부르는 모양.

다음 글에서는 abstract barrier 에 대한 부분을 요약 정리함.

오늘은 여기까지.

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[차별없는차단(pnacrd8pn5la)]

확실히 이제까지 모호했던 위의 법칙들이 좀 정리가 되는 느낌이 있네 ㅋㅋ

[소닉쫄따구테일즈(dcz3xv7zgu14)]

앞에 내용들을 제대로 안읽었더니 이젠 앞에서부터 막혀뿌네 내년에 도전해야긋다

[차별없는차단(pnacrd8pn5la)]

내가 글을 못쓰는거랑 lisp 라는 생소한 언어라서 알아듣기 힘든거 뿐일듯...