“이득우의 언리얼 프로그래밍 Part1 - 언리얼 C++의 이해” 학습 내용을 정리한 강의 노트입니다.
옵시디언에 정리한 마크다운 문서라 블로그 마크다운 양식에 일부 맞지 않을 수 있습니다.
강의 목표
- 언리얼 대표 컨테이너 라이브러리
TArray,TSet의 내부 구조 이해 - 각 컨테이너의 장단점 파악, 알맞게 활용하는 방법 학습
언리얼 C++ 주요 컨테이너 라이브러리
Set과 Map은 C++ STL과 내부 구현 방식이 다르다.
| STL | UCL | 특징 |
|---|---|---|
| vector | TArray | 순차적, 가장 빠름 |
| set | TSet | 중복 허용 X, 빠른 검색 |
| map | TMap | 키-값 쌍, 빠른 검색 |
TArray
가변 배열(Dynamic Array) 자료 구조이다.
- STL의 vector와 동작 원리가 유사하다.
- 게임 제작에서 가장 효율적인 컨테이너이다.
- 데이터가 메모리에 연속적으로 위치해 캐시 지역성(Locality) 효율이 매우 높다.
- 임의 데이터 접근(Random Access)이 빠르다. O(1)
- 요소 순회 속도가 가장 빠르다. O(N)
- 맨 끝에 데이터를 추가하는 것은 가볍다. (Amortized Constant)
- 단점
- 중간 요소의 추가/삭제는 뒤의 요소들을 이동시켜야 하므로 비용이 크다. O(N)
- 데이터가 많아질수록 검색 작업이 느려진다. O(N) (이 경우 TSet 고려)
Add vs Emplace
Add- 외부에서 객체를 생성 후, 컨테이너 내부로 복사(Copy) 혹은 이동(Move)한다.
Emplace- 컨테이너 내부에서 직접 생성자를 호출하여 객체를 만든다.
- 임시 객체 생성 및 복사/이동 비용을 절약할 수 있다.
int와 같은 원시 타입(Primitive Type)은 차이가 없으나, 덩치가 큰 구조체나 클래스는
Emplace사용을 권장한다. 효율성 측면에서Emplace는 항상Add보다 같거나 좋다.
정렬 (Sorting)
Sort: 일반적인 퀵 정렬 기반 (불안정 정렬)HeapSort: 힙 정렬StableSort: 병합 정렬(Merge Sort) 기반. 요소의 상대적 순서가 유지된다.
주요 쿼리 및 기능
Num: 요소 개수 반환GetData: 데이터의 원시 포인터 반환 (C 스타일 배열처럼 사용 가능)operator[]: 인덱스 접근 (유효성 검사 없음, 빠름)IsValidIndex: 특정 인덱스의 유효성 검사Top,Last: 마지막 요소 반환Find,FindLast: 요소 검색 (O(N))RemoveAt: 특정 인덱스 제거 (O(N), 뒤의 요소를 당겨옴)RemoveSwap: 제거 후 맨 끝 요소를 해당 자리로 옮김 (O(1), 순서가 중요하지 않을 때 매우 효율적)
디버깅 팁
언리얼은 기본적으로 최적화 레벨이 높아 디버깅 시 변수 값이 보이지 않을 수 있다.
Int32Array += { 2, 4, 6, 8, 10 };
// 변수가 최적화되어 사용할 수 없습니다.해결: 솔루션 구성을
Development Editor (O2)->DebugGame Editor(O0)로 변경최적화가 꺼지며(O0) 정상적으로 메모리 뷰 확인 가능
메모리 직접 제어
AddUninitialized로 공간만 확보하고 FMemory::Memcpy로 고속 복사가 가능하다.
TArray<int32> Int32ArrayCompare;
int32 CArray[] = { 1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 10 };
// 초기화 없이 메모리 공간만 확보 (생성자 호출 안 함)
Int32ArrayCompare.AddUninitialized(ArrayNum);
FMemory::Memcpy(Int32ArrayCompare.GetData(), CArray, sizeof(int32) * ArrayNum);알고리즘 라이브러리
STL의 algorithm과 유사한 Algo 라이브러리를 제공한다.
#include "Algo/Accumulate.h"
// 배열의 합계 계산
int32 SumByAlgo = Algo::Accumulate(Int32Array, 0); TSet
STL set vs UE TSet
STL
std::set- 이진 트리(Red-Black Tree) 구성
- 정렬된 상태 유지
- 메모리가 파편화되어 있을 수 있음
- 순회 효율이 상대적으로 낮음
UE
TSet- 해시 테이블(Hash Table) 기반
- 희소 배열(Sparse Array) 형태로 데이터 저장
- 데이터가 비어있는 공간(Hole; Slack)이 존재할 수 있음
- 정렬되지 않음
- 검색 속도가 빠름 O(1)
- 메모리가 상대적으로 모여 있어 순회 효율이 좋음
주요 특징
- 중복 없는 데이터 집합 구축에 사용
- 요소가 삭제되어도 메모리를 즉시 재할당하지 않고
빈칸(Invalid)으로 남겨둠 - 데이터 중간중간 비어있는 공간을
Slack이라 함 KeyFuncs를 통해 해시 생성을 커스터마이징 가능 (이번 강의에서는 다루지 않음)
실습: 삭제 후 재추가 동작 확인
TSet은 내부적으로 희소 배열을 사용하므로, 요소 삭제 시 해당 인덱스에 플래그를 세운다.
TSet<int32> Int32Set;
// 1~10 추가
for (int32 ix = 1; ix <= 10; ++ix) Int32Set.Add(ix);
// 짝수 제거 (2, 4, 6, 8, 10) -> 해당 인덱스는 Invalid 상태가 됨
Int32Set.Remove(2);
// ...
Int32Set.Remove(10);
// 다시 짝수 추가
Int32Set.Add(2);
// ...
Int32Set.Add(10);메모리 뷰 확인
삭제된 공간(Invalid)을 재활용하여 값이 채워진다. 이때 순서는 보장되지 않으며, 빈 공간의 뒤쪽부터 채워지는 경향이 있다.
아래 표를 보면 인덱스[9]에 값으로 2부터 채워진걸 볼 수 있다.
| 이름 | 값 | 형식 |
|---|---|---|
| Name | Value | Type |
| [0] | 1 | int |
| [1] | 10 | int |
| [2] | 3 | int |
| [3] | 8 | int |
| [4] | 5 | int |
| [5] | 6 | int |
| [6] | 7 | int |
| [7] | 4 | int |
| [8] | 9 | int |
| [9] | 2 | int |
정리
TArray & TSet 시간 복잡도 비교
| TArray | TSet | |
|---|---|---|
| 접근 | O(1) | O(1)* |
| 검색 | O(N) | O(1) |
| 삽입 | O(N) | O(1) |
| 삭제 | O(N) | O(1) |
| 메모리 | 연속된 메모리 (빈틈없음) | 희소 배열 (Invalid 존재) |
| 특징 | 최고의 접근/순회 성능 | 빠른 중복 감지 및 검색 |
TSet의 접근은 이터레이터를 통하거나 해시를 통한 조회를 의미하며, TSet을인덱스로 임의 접근하는 것은 일반적인 사용법이 아님.
- 게임 로직의 대부분은
TArray로 해결된다. - 하지만, 빈번한 검색과 중복 방지가 필요할때는
TSet으로의 전환을 고려하자.