1.여러가지 자료구조(선형/비선형)

자료구조란 무엇인가? (Data Structure)

- 프로그램에서 사용할 많은 데이터를 메모리 상에서 관리하는 여러 구현방법들

- 효율적인 자료구조가 성능 좋은 알고리즘의 기반이 됨

- 자료의 효율적인 관리는 프로그램의 수행속도와 밀접한 관련이 있음

- 여러 자료 구조 중에서 구현하려는 프로그램에 맞는 최적의 자료구조를 활용해야 하므로 자료구조에 대한 이해가 중요함

 

자료구조에는 어떤 것들이 있나?

- 선형 자료구조 (한 줄로 자료를 관리하기)

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

 

2. 연결 리스트(LinkedList) : 선형으로 자료를 관리, 자료가 추가될 때마다 메모리를 할당 받고, 자료는 링크로 연결됨.

자료의 물리적 위치와 논리적 위치가 다를 수 있음

 

3. 스택(Stack) : 가장 나중에 입력 된 자료가 가장 먼저 출력되는 자료 구조(Last in First Out) - 후입 선출

 

4. 큐(Queue) : 가장 먼저 입력 된 자료가 가장 먼저 출력되는 자료 구조(First In First Out) - 선입 선출

 

- 비선형 자료 구조 

1. 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

- heap 정렬에 활용할 수 있음

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

 

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

- 정점(vertex) : 어러 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)

 

3. 해싱(Hashing) : 자료를 검색하기 위한 자료구조

- 검색을 위한 자료구조

- 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

- jdk 클래스 :HashMap, Properties