본 포스팅은 [면접을 위한 CS 전공지식 노트]의 내용을 참고하여 작성하였습니다.
1.2 프로그래밍 패러다임
프로그래머에게 프로그래밍의 관점을 갖게 해주는 역할을 하는 개발 방법론이다.
어떤 언어는 특정 패러다임을 지원하기도 하는데, 대표적으로 jdk 1.8 이전의 JAVA가 객체지향 프로그래밍, 하스켈은 함수형 프로그래밍을 지원한다. C++, 파이썬, 자바스크립트는 여러 패러다임을 지원한다.
프로그래밍 패러다임은 크게 선언형과 명령형으로 나뉜다. 선언형은 함수형이라는 하위 집합을 갖고, 명령형은 객체지향, 절차지향으로 나눌 수 있다.
1) 선언형과 함수형 프로그래밍
선언형 프로그래밍은 '무엇을' 풀어내는가에 집중하는 패러다임이다.
함수형 프로그래밍은 선언형 패러다임의 일종으로, 작은 순수 함수들을 블록처럼 쌓아 로직을 구현하고 고차 함수를 통해 재사용성을 높인 프로그래밍 패러다임이다.
순수 함수
출력이 입력에만 의존하는 것을 의미한다.
const pure = (a, b) => {
return a + b
}
pure 함수는 들어오는 매개변수 a, b에만 영향을 받는다. 만약 a, b 외에 다른 전역 변수 c 등이 출력에 영향을 주면 순수함수가 아니다.
고차 함수
함수를 매개변수로 받아 로직을 생성할 수 있는 함수를 말한다.
고차 함수를 사용하기 위해서는 해당 언어가 일급 객체라는 특징을 가져야 하는데, 그 특징은 다음과 같다.
- 변수나 메서드에 함수를 할당할 수 있다.
- 함수 안에 함수를 매개변수로 담을 수 있다.
- 함수가 함수를 반환할 수 있다.
2) 객체지향 프로그래밍
객체들의 집합으로 프로그램의 상호 작용을 표현하며, 데이터를 객체로 취급하여 객체 내부에 선언된 메서드를 활용하는 방식이다. 설계에 많은 시간이 소요되며 다른 프로그래밍 패러다임에 비해 처리 속도가 느리다.
객체지향 프로그래밍은 추상화, 캡슐화, 상속성, 다형성이라는 특징을 가지고 있다.
추상화
복잡한 시스템으로부터 핵심적인 개념 또는 기능을 간추려내는 것이다.
캡슐화
객체의 속성과 메서드를 하나로 묶고 일부를 외부에 감추어 은닉하는 것이다.
상속성
상위 클래스의 특성을 하위 클래스가 이어받아 재사용하거나 추가, 확장하는 것이다.
코드의 재사용, 계측적인 관계 생성, 유지 보수성 측면에서 중요하다.
다형성
하나의 메서드나 클래스가 다양한 방법으로 동작하는 것을 말한다 대표적으로 오버로딩, 오버라이딩이 있다.
오버로딩은 같은 이름을 가진 메서드를 여러 개 두는 것을 말한다. 메서드의 타입, 매개변수의 유형이나 개수 등으로 여러개를 둘 수 있으며 컴파일 중에 발생하는 '정적 다형성'이다.
오버라이딩은 메서드 오버라이딩을 말하며 상위 클래스로부터 상속받은 메서드를 하위 클래스가 재정의하는 것이다. 이는 런타임 중에 발생하는 '동적 다형성'이다.
객체지향을 설계할 때는 SOLID 원칙을 지켜야 한다.
1. 단일 책임 원칙 (SRP, Single Responsibility Principle)
모든 클래스는 각각 하나의 책임만 가져야 한다.
2. 개방-폐쇄 원칙 (OCP, Open Closed Principle)
유지 보수사항이 생긴다면 코드를 쉽게 확장할 수 있도록 하고 수정할 때는 닫혀 있어야 한다.
즉, 기존의 코드는 잘 변경하지 않으면서도 확장은 쉽게 할 수 있어야 한다.
3. 리스코프 치환 원칙 (LSP, Liskov Substitution Principle)
프로그램의 객체는 프로그램의 정확성을 깨뜨리지 않으면서 하위 타입의 인스턴스로 바꿀 수 있어야 한다.
4.인터페이스 분리 원칙 (ISP, Interface Segregation Principle)
하나의 일반적인 인터페이스보다는 여러 개의 인터페이스를 만들어야 한다.
5. 의존 역전 원칙 (DIP, Dependency Inversion Principle)
자신보다 변하기 쉬운 것에 의존하던 것을, 추상화된 인터페이스나 상위 클래스를 두어 변하기 쉬운 것의 변화에 영향을 받지 않도록 해야 한다.
3) 절차형 프로그래밍
로직이 수행되어야 할 연속적인 계산 과정으로 이루어져 있다. 코드를 구현하기만 하면 일이 진행되기 때문에, 코드의 가독성이 좋으며 실행 속도가 빠르다. 때문에 계산이 많은 작업 등에 쓰이지만, 모듈화하기 어렵고 유지 보수성이 떨어진다는 단점이 있다.
예를 들어 자연수로 이루어진 배열에서 최댓값을 찾을 경우, 다음과 같이 로직을 구성한다.
const ret = [1, 2, 3, 4, 5, 11, 12]
let a = 0
for (let i = 0; i < ret.length; i++) {
a = Math.max(ret[i], a)
}
console.log(a)
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