데이터 구조 최적화 통한 검색 성능 O(n)에서 O(1)로의 1000배 개선

Context

대다수 개발자가 모든 데이터 저장소로 Array를 오남용하며 발생하는 성능 저하 문제 분석. 특히 대규모 데이터셋에서 index 기반 검색과 중복 제거 시 발생하는 O(n) 시간 복잡도의 병목 현상을 식별.

Technical Solution

• 데이터 특성에 따른 전용 자료구조 채택을 통한 Time Complexity 최적화
• Unique 값 보장 및 Membership Test 효율화를 위한 Set 도입으로 중복 제거 로직 개선
• Key-Value 쌍의 유연한 타입 지원과 빈번한 추가/삭제 성능 확보를 위한 Map 구조 설계
• Garbage Collection 효율을 높여 메모리 누수를 방지하는 WeakMap/WeakSet의 참조 관리 방식 적용
• 순서 보장 및 Index 접근이 필수적인 시퀀스 데이터에 한해 Array를 제한적으로 사용하도록 설계
• V8 엔진의 Hidden Class 최적화 저해 요인인 Object delete 대신 Map의 delete 메서드 활용