일본 치바현's blog

🔹 그래프란?1. 그래프(Graph)의 정의그래프(Graph)는 노드(Node, 정점)와 엣지(Edge, 간선)로 구성된 비선형 데이터 구조로, 객체 간의 관계를 표현하는 데 사용됩니다. 그래프는 소셜 네트워크, 지도 경로 탐색, 웹 크롤링, 네트워크 라우팅 등 다양한 분야에서 필수적인 자료구조입니다.✅ 그래프의 주요 특징:정점(Vertex, Node): 데이터를 저장하는 요소간선(Edge): 노드 간의 관계를 나타내는 연결선방향 그래프(Directed Graph, 유향 그래프)와 무방향 그래프(Undirected Graph, 무향 그래프)로 구분가중 그래프(Weighted Graph)와 비가중 그래프(Unweighted Graph)로 구분📌 그래프는 네트워크 구조를 모델링하는 데 최적화된 자료구조입..

🔹 그래프란?1. 그래프(Graph)의 정의그래프(Graph)는 노드(Node, 정점)와 엣지(Edge, 간선)로 구성된 비선형 데이터 구조로, 객체 간의 관계를 표현하는 데 사용됩니다. 그래프는 소셜 네트워크, 지도 경로 탐색, 웹 크롤링, 네트워크 라우팅 등 다양한 분야에서 필수적인 자료구조입니다.✅ 그래프의 주요 특징:정점(Vertex, Node): 데이터를 저장하는 요소간선(Edge): 노드 간의 관계를 나타내는 연결선방향 그래프(Directed Graph, 유향 그래프)와 무방향 그래프(Undirected Graph, 무향 그래프)로 구분가중 그래프(Weighted Graph)와 비가중 그래프(Unweighted Graph)로 구분📌 그래프는 네트워크 구조를 모델링하는 데 최적화된 자료구조입..

🔹 힙이란?1. 힙(Heap)의 정의힙(Heap)은 완전 이진 트리(Complete Binary Tree) 기반의 데이터 구조로, 부모 노드가 특정 우선순위 조건을 만족하는 구조입니다. 힙은 우선순위 큐(Priority Queue) 구현, 스케줄링, 힙 정렬 등에 활용됩니다.✅ 힙의 주요 특징:완전 이진 트리(Complete Binary Tree) 형태를 가짐부모 노드가 항상 특정 우선순위를 유지삽입 및 삭제 연산이 O(log n) 시간 복잡도를 가짐우선순위 큐(Priority Queue)에서 활용됨📌 힙은 최댓값 또는 최솟값을 빠르게 추출하는 데 최적화된 자료구조입니다.🔹 힙의 주요 유형1. 최대 힙(Max Heap)✅ 부모 노드가 자식 노드보다 크거나 같은 값을 가지는 힙✔️ 최대 힙의 예제: ..

🔹 이진 탐색 트리란?1. 이진 탐색 트리(Binary Search Tree, BST)의 정의이진 탐색 트리(Binary Search Tree, BST)는 각 노드의 왼쪽 자식은 부모보다 작은 값, 오른쪽 자식은 부모보다 큰 값을 가지는 특성을 갖는 이진 트리입니다. 이러한 특성 덕분에 탐색, 삽입, 삭제 연산이 평균 O(log n)의 시간 복잡도를 유지할 수 있습니다.✅ BST의 주요 특징:이진 트리(Binary Tree)의 한 유형각 노드의 왼쪽 서브트리는 부모보다 작은 값들로 구성각 노드의 오른쪽 서브트리는 부모보다 큰 값들로 구성중위 순회(Inorder Traversal)를 수행하면 정렬된 데이터를 얻을 수 있음탐색, 삽입, 삭제 연산이 평균적으로 O(log n)의 시간 복잡도를 가짐📌 BST..

🔹 트리란?1. 트리(Tree)의 정의트리(Tree)는 계층적(Hierarchical) 구조를 가지며, 부모-자식 관계로 데이터를 조직하는 비선형 데이터 구조입니다. 트리는 파일 시스템, 데이터베이스 인덱싱, 인공지능, 네트워크 라우팅 등의 다양한 분야에서 활용됩니다.✅ 트리의 주요 특징:노드(Node)와 간선(Edge)으로 구성루트(Root) 노드에서 시작하여 하위 노드(Child Nodes)로 확장순환이 없는 비선형 구조(Acyclic Structure)탐색, 정렬, 계층적 데이터 관리에 유용📌 트리는 계층적 데이터 구조를 표현할 때 가장 효과적인 방법 중 하나입니다.🔹 트리의 기본 용어✅ 루트 노드(Root Node): 트리의 최상위 노드✅ 부모 노드(Parent Node): 자식 노드를 가지..

🔹 큐란?1. 큐(Queue)의 정의큐(Queue)는 선입선출(FIFO, First In First Out) 원칙을 따르는 선형 데이터 구조로, 먼저 들어온 데이터가 먼저 나가는 방식으로 동작합니다. 큐는 데이터를 일정한 순서로 처리해야 하는 프로그램에서 필수적으로 사용됩니다.✅ 큐의 주요 특징:선입선출(FIFO) 방식으로 작동삽입(Enqueue)과 삭제(Dequeue) 연산 제공O(1)의 시간 복잡도로 연산 수행 가능데이터를 순차적으로 처리하는 데 적합📌 큐는 작업 스케줄링, 네트워크 패킷 처리, 프린터 작업 대기열 등에서 필수적인 데이터 구조입니다.🔹 큐의 주요 연산1. 삽입(Enqueue) - O(1)✅ 새로운 요소를 큐의 뒤쪽(Rear)에 추가하는 연산✔️ Enqueue 연산 예제 (Pyth..

🔹 연결 리스트란?1. 연결 리스트(Linked List)의 정의연결 리스트(Linked List)는 각 요소(노드)가 포인터를 사용하여 다음 노드를 가리키는 데이터 구조입니다. 배열과 달리 연속된 메모리 공간을 요구하지 않으며, 동적 크기 조절이 가능합니다.✅ 연결 리스트의 주요 특징:동적 크기 조정 가능: 필요할 때마다 노드를 추가하거나 제거 가능삽입 및 삭제 연산이 빠름(O(1)): 포인터 변경만으로 간단히 가능메모리 할당이 분산됨: 배열처럼 연속된 메모리 할당이 필요하지 않음임의 접근이 어려움(O(n)): 순차적으로 노드를 탐색해야 원하는 데이터에 접근 가능📌 연결 리스트는 삽입/삭제가 빈번한 데이터 구조에서 유용하지만, 배열보다 데이터 접근 속도가 느립니다.🔹 연결 리스트의 주요 유형1. ..

🔹 스택이란?1. 스택(Stack)의 정의스택(Stack)은 후입선출(LIFO, Last In First Out) 원칙을 따르는 선형 데이터 구조로, 마지막에 추가된 요소가 가장 먼저 제거되는 구조입니다. 스택은 메모리 관리, 함수 호출, 괄호 검사, 되돌리기(Undo) 기능 등 다양한 컴퓨터 과학 분야에서 활용됩니다.✅ 스택의 주요 특징:후입선출(LIFO) 방식으로 작동삽입(push)과 삭제(pop) 연산만 수행 가능항상 가장 최근에 추가된 요소를 제거O(1)의 시간 복잡도로 연산 수행 가능📌 스택은 후입선출 구조를 활용하는 알고리즘과 시스템에서 필수적인 데이터 구조입니다.🔹 스택의 주요 연산1. 삽입(Push) - O(1)✅ 새로운 요소를 스택의 맨 위에 추가하는 연산✔️ Push 연산 예제 (..

🔹 배열이란?1. 배열(Array)의 정의**배열(Array)**은 같은 유형의 데이터를 연속된 메모리 공간에 저장하는 데이터 구조입니다. 배열은 인덱스를 사용하여 요소를 직접 접근할 수 있으며, 다양한 알고리즘에서 핵심적인 역할을 합니다.✅ 배열의 주요 특징:고정된 크기(Fixed Size): 선언 시 크기가 정해지며 변경이 어렵다.빠른 인덱스 접근(O(1)): 특정 요소를 즉시 참조할 수 있다.메모리 효율적 사용: 연속된 메모리 할당으로 캐시 효율성이 높음.삽입 및 삭제가 비효율적: 중간 요소 추가/삭제 시 데이터 이동이 필요함.📌 배열은 데이터 접근이 빠르지만, 크기 변경과 삽입/삭제가 어렵다는 단점이 있습니다.🔹 배열의 주요 연산1. 요소 접근(Accessing Elements) - O(1)..

🔹 데이터 구조란?1. 데이터 구조(Data Structures)의 정의데이터 구조(Data Structures)는 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 체계적인 방법을 의미합니다. 데이터 구조는 알고리즘과 결합하여 성능을 최적화하는 핵심 요소이며, 다양한 컴퓨터 프로그램 및 시스템에서 필수적으로 사용됩니다.✅ 데이터 구조의 주요 특징:데이터의 저장 및 조직화효율적인 데이터 검색 및 수정 지원알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소메모리 및 연산 효율성을 고려한 설계📌 데이터 구조의 선택은 프로그램의 실행 속도와 메모리 사용량에 직접적인 영향을 미칩니다.🔹 주요 데이터 구조 유형1. 배열(Array)✅ 동일한 데이터 타입의 요소를 연속된 메모리 공간에 저장하는 데이터 구조✔️ 배열의 특징:인덱스..