다음은 실제 작성중인 코드 일부를 블로그 공개 버전으로 변경한 두 가지 예제입니다.

userChatData 와 userChatJoinData는 각각 내부에 객체를 포함한 배열입니다.

// userChatData 와 userChatJoinData를 매칭하여 결합

const combinedChatData = userChatData.map(chatItem => {

    const matchedItem = userChatJoinData.find(joinItem => joinItem.chat_join_uniqueNum === chatItem.chat_index);

        const chatJoinIndex = matchedItem.chat_join_index;

        const identification = matchedItem.identification;

        const creatorIdentification = matchedItem.creator_identification;

            chat_join_index: chatJoinIndex,

            identification: identification,

            creator_identification: creatorIdentification,

// userChatJoinData를 chat_join_uniqueNum을 키로 사용하는 해시맵으로 변환

    joinDataMap.set(joinItem.chat_join_uniqueNum, joinItem);

// userChatData를 매핑하여 joinDataMap을 사용해 매칭되는 joinItem을 찾고 결합

    const matchedItem = joinDataMap.get(chatItem.chat_index);

            chat_join_index: matchedItem.chat_join_index,

           identification: matchedItem.identification,

           creator_identification: matchedItem.creator_identification

첫번째 코드에서 가장 문제가 되는 점을 알아봅시다.

데이터가 늘어날수록, 공간 복잡도 및 시간복잡도가 기하급수적으로 증가합니다.

시간복잡도: 첫 번째 코드에서 map 함수를 사용해 userChatData의 각 요소에 대해 find 함수를 호출합니다. 

find함수는 userChatJoinData를 순회하며 조건에 맞는 첫 번째 요소를 반환합니다. 

이 때문에 첫 번째 코드의 시간복잡도는 𝑂 ( 𝑛 × 𝑚 ) 이 됩니다. 

여기서 𝑛 은 userChatData의 길이이고, 𝑚은 userChatJoinData의 길이입니다.

공간복잡도: 추가적인 데이터 구조를 사용하지 않고 결과를 저장하기 위해 기존의 userChatData 구조에만 의존합니다. 

따라서 공간복잡도는 O(1) 입니다

                  (출력을 저장하기 위한 공간은 제외).

그렇다면, 데이터의 순회를 조금 더 빠르게 고치는 방법은 없을까요?

시간복잡도: 두 번째 코드는 userChatJoinData를 먼저 맵(joinDataMap)으로 변환합니다.

(자바스크립트의 맵 자료 구조는 내부적으로 링크드 리스트 혹은 이잔탐색트리등으로 구성되어있습니다. 이는 자바스크립트 엔진에 따라 다릅니다.)

이 과정은 𝑂(𝑚) 의 시간복잡도를 갖습니다. 이후, userChatData의 각 요소에 대해 joinDataMap에서 O(1) 의 시간복잡도로 요소를 검색합니다.

전체적으로, 이 코드의 시간복잡도는 O(n+m)이 됩니다.

공간복잡도: joinDataMap을 사용해 userChatJoinData의 데이터를 저장합니다. 

이 때문에 추가적인 공간복잡도는 O(m)이 필요합니다.

자료 구조 맵(Map)을 이용한 코드 최적화

Body Parser란?