패스트캠퍼스 챌린지 38일차

여러가지 자료구조에 대해 알아보자.

 

자료구조란 무엇인가?

프로그램에서 사용할 많은 데이타를 메모리 상에서 관리하는 여러 구현방법들이다.

효율적인 자료구조가 성능 좋은 알고리즘의 기반이 된다.

자료의 효율적인 관리는 프로그램의 수행속도와 밀접한 관련이 있다.

여러 자료 구조 중에서 구현하려는 프로그램에 맞는 최적의 자료구조를 활용해야 하므로 자료구조에 대한 이해가 중요하다.

 

자료구조에는 어떤것들이 있나?

배열 (Array) : 선형으로 자료를 관리, 정해진 크기의 메모리를 먼저 할당받아 사용하고, 자료의 물리적 위치와 논리적 위치가 같다.

 

연결 리스트 (LinkedList) : 선형으로 자료를 관리, 자료가 추가될 때마다 메모리를 할당 받고, 자료는 링크로 연결됨. 자료의 물리적 위치와 논리적 위치가 다를 수 있다.

 

스택 (Stack) : 가장 나중에 입력 된 자료가 가장 먼저 출력되는 자료 구조 (Last In First OUt)

 

큐 (Queue) : 가장 먼저 입력 된 자료가 가장 먼저 출력되는 자료 구조 (First In First Out)

 

트리 (Tree) : 부모 노드와 자식 노드간의 연결로 이루어진 자료 구조

 

힙(heap) : Priority queue를 구현 (우선 큐)

Max heap : 부모 노드는 자식 노드보다 항상 크거나 같은 값을 갖는 경우

Min heap : 부모 노드는 자식 노드보다 항상 작거나 같은 값을 갖는 경우

heap정렬에 활용 할 수 있음

 

이진 트리 (binary tree) : 부모노드에 자식노드가 두 개 이하인 트리

 

그래프 (Graph) : 정점과 간선들의 유한 집합 G = (V,E)

정점(vertex) : 여러 특성을 가지는 객체, 노드(node)

간선(edge) : 이 객체들을 연결 관계를 나타냄. 링크(link)

간선은 방향성이 있는 경우와 없는 경우가 있음

그래프를 구현하는 방법 : 인접 행렬(adjacency matrix), 인접 리스트(adjacency list)

그래프를 탐색하는 방법 : BFS(bread first search), DFS(depth first search)

 

해싱 (Hashing) : 자료를 검색하기 위한 자료 구조

검색을 위한 자료 구조

키(key)에 대한 자료를 검색하기 위한 사전(dictionary) 개념의 자료 구조

key는 유일하고 이에 대한 value를 쌍으로 저장

index = h(key) : 해시 함수가 key에 대한 인덱스를 반환해줌 해당 인덱스 위치에 자료를 저장하거나 검색하게 됨

해시 함수에 의해 인덱스 연산이 산술적으로 가능 O(1)

저장되는 메모리 구조를 해시테이블이라 함

 

 

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.

https://bit.ly/37BpXiC

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