[자료구조/알고리즘] 자료구조(Data Structure) 와 알고리즘(Algorithm)

자료구조

- 데이터 값의 모임, 데이터 간의 관계, 데이터에 적용할 수 있는 함수나 명령을 의미

구분	종류	특징	사용 예시
선형	Array	- 같은 타입의 자료가 연속적으로 저장 - 고정된 크기 장점 - 인덱싱되어있으므로 인덱스로 접근가능 -> 검색과 정렬에 용이 함 단점 - 추가/삭제에 비효율적 - 삭제시 해당 영역이 메모리를 차지하므로 메모리 낭비 발생	- 삽입 정렬,빠른 정렬,버블 정렬 및 병합 정렬 같은 정렬 알고리즘
	LinkedList	- 노드를 단위로 한다. 노드는 자료와 다음 노드를 가리키는 참조값으로 구성 - 단순 연결 리스트(다음 가리키는 노드가 없으면 마지막 값),원형 연결 리스트 장점 - 동적인 데이터 추가/삭제에 효율적 - 대용량 데이터 처리에 적합 단점  - 물리적 순서를 가지고 있지 않으므로 특정 원소 접근이 비효율적 - 참조를 위한 추가적인 메모리 공간 필요	- Alt + tab 을 이용한 화면 전환

-> Array와 LinkedList는 하단 자료구조를 구현하는 데 사용되는 기본 자료구조 

선형	Deque	- 양방향 추가/삭제가 가능한 선형 구조 - 스택과 큐의 성질을 모두 가지고 있는 자료구조
	Stack	- 데이터를 입력되는 순서대로 정렬 - 순서가 보존되는 선형 데이터 구조  - LIFO (push, pop) 단방향 구조(top 에서만 이뤄짐)	- 실행 취소
	Queue	- FIFO (enqueue, dequeue) - 삭제(front) 삽입(rear) 에서 이뤄지는 양방향 구조	- 대기열 시스템  - 멀티 스레딩에서 스레딩 관리
	HashTable	- 해시 함수를 사용하여 변환한 값을 index 삼아 key와 value를 저장 - 데이터 크기 관계없이 추가/삭제에 효율적	- Set 데이터 구조 구현
비선형	Graph	- 노드(vertices) 사이에 엣지(edge)가 있는 컬렉션 - 연결되어있는 원소간의 관계를 표현한 자료구조	- GPS에서 위치와 경로를 나타내는데 사용
	Tree	- 그래프가 계층적 구조를 가진 형태 - 상위 노드를 가지고 있음	- Binary Trees(이진 트리) - Binary Search Tree(이진 검색 트리) - Heap
	Heap	- Binary Tree - 최소 힙 : 부모의 키 값이 자식의 키 값보다 작거나 같음 - 최대 힙 : 부모의 키 값이 자식의 키 값보다 크거나 같음	- heap 정렬 알고리즘, 우선순위 큐

 

알고리즘

- 알고리즘은 어떤 일을 해결하기 위한 방법이다. 자세히 말하면 수학, 컴퓨터과학 등의 분야에서 어떠한 문제를 풀어내기 위해 정해진 일련의 절차나 방법을 공식화한 형태로 표현한 것, 계산을 실행하기 위한 단계적 절차를 의미

 

 

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