데이터 구조란 무엇입니까?

데이터 구조는 데이터를 저장하고 구성하는 데 사용되는 저장소입니다. 컴퓨터에서 데이터를 효율적으로 액세스하고 업데이트할 수 있도록 배열하는 방법입니다.

데이터 구조는 데이터를 구성하는 데에만 사용되는 것이 아닙니다. 또한 데이터 처리, 검색 및 저장에도 사용됩니다. 개발된 거의 모든 프로그램이나 소프트웨어 시스템에는 다양한 기본 및 고급 유형의 데이터 구조가 사용됩니다. 그러므로 우리는 자료구조에 대한 지식이 풍부해야 합니다.

데이터 구조 메모리에 데이터를 배열하는 데 사용되는 컴퓨터의 필수 부분입니다. 이들은 데이터를 효율적으로 구성, 처리, 액세스 및 저장하는 데 필수적이며 책임이 있습니다. 그러나 이것이 전부는 아닙니다. 다양한 유형의 데이터 구조에는 특성, 기능, 응용 프로그램, 장점 및 단점이 있습니다. 그렇다면 특정 작업에 적합한 데이터 구조를 어떻게 식별합니까? '데이터 구조'라는 용어는 무엇을 의미합니까? 데이터 구조에는 몇 가지 유형이 있으며 어떤 용도로 사용됩니까?

데이터 구조란 무엇입니까: 유형, 분류 및 응용 프로그램

우리는 당신을 보호해 주었습니다. 우리는 데이터 구조가 무엇인지, 데이터 구조의 유형은 무엇인지, 데이터 구조의 분류, 각 데이터 구조의 적용 등에 관한 모든 것에 대한 전체 목록을 만들었습니다. 이 글에서는 단 몇 분 만에 가장 좋은 것을 선택할 수 있도록 각 데이터 구조의 모든 측면을 논의할 것입니다.

목차

• 데이터 구조란 무엇입니까?
• 데이터 구조는 데이터 유형에 따라 어떻게 다른가요?
• 데이터 구조의 분류
  • 선형 데이터 구조
    • 1) 정적 데이터 구조
    • 2) 동적 데이터 구조
  • 비선형 데이터 구조
• 배열
  • 배열의 특성
  • 어레이의 응용
  • 어레이의 실제 응용
• 연결리스트
  • 연결리스트의 특징
  • 연결리스트의 응용
  • 연결리스트의 실제 응용
• 스택
  • 스택의 특성
  • 스택의 응용
  • 스택의 실제 애플리케이션
• 대기줄
  • 대기열의 특성
  • 대기열의 응용
  • 대기열의 실제 응용
• 나무
  • 나무의 특성
  • 나무의 응용
  • 나무의 실제 응용
• 그래프
  • 그래프의 특성
  • 그래프의 응용
  • 그래프의 실제 응용
• 결론

데이터 구조가 데이터 유형에 따라 어떻게 다른지:

우리는 이미 데이터 구조에 대해 배웠습니다. 많은 경우 사람들은 데이터 유형과 데이터 구조를 혼동합니다. 따라서 명확하게 하기 위해 데이터 유형과 데이터 구조 간의 몇 가지 차이점을 살펴보겠습니다.

데이터 구조 분류:

데이터 구조는 일상 생활에서 다양한 용도로 사용됩니다. 다양한 수학적, 논리적 문제를 해결하는 데 사용되는 다양한 데이터 구조가 있습니다. 데이터 구조를 이용하면 비교적 짧은 시간 내에 매우 많은 양의 데이터를 정리하고 처리할 수 있습니다. 다양한 상황에서 사용되는 다양한 데이터 구조를 살펴보겠습니다.

데이터 구조의 분류

• 선형 데이터 구조: 데이터 요소가 순차적 또는 선형으로 배열되고 각 요소가 이전 및 다음 인접 요소에 첨부되는 데이터 구조를 선형 데이터 구조라고 합니다.
  선형 데이터 구조의 예로는 배열, 스택, 큐, 연결 리스트 등이 있습니다.
  • 정적 데이터 구조: 정적 데이터 구조에는 고정된 메모리 크기가 있습니다. 정적 데이터 구조의 요소에 액세스하는 것이 더 쉽습니다.
    이 데이터 구조의 예는 배열입니다.
  • 동적 데이터 구조: 동적 데이터 구조에서는 크기가 고정되어 있지 않습니다. 이는 코드의 메모리(공간) 복잡성과 관련하여 효율적인 것으로 간주될 수 있는 런타임 중에 무작위로 업데이트될 수 있습니다.
    이러한 데이터 구조의 예로는 큐, 스택 등이 있습니다.
• 비선형 데이터 구조: 데이터 요소가 순차적으로 또는 선형적으로 배치되지 않은 데이터 구조를 비선형 데이터 구조라고 합니다. 비선형 데이터 구조에서는 단일 실행만으로 모든 요소를 ​​탐색할 수 없습니다.
  비선형 데이터 구조의 예로는 트리와 그래프가 있습니다.

데이터 구조의 필요성:

데이터의 구조와 알고리즘의 합성은 서로 상대적입니다. 데이터 표현은 개발자는 물론 사용자도 작업을 효율적으로 구현할 수 있도록 이해하기 쉬워야 합니다.
데이터 구조는 데이터를 구성, 검색, 관리 및 저장하는 쉬운 방법을 제공합니다.
다음은 데이터 요구사항 목록입니다.

1. 데이터 구조 수정이 쉽습니다.
2. 시간이 덜 걸립니다.
3. 저장 메모리 공간을 절약하십시오.
4. 데이터 표현이 쉽습니다.
5. 대규모 데이터베이스에 쉽게 접근할 수 있습니다.
   

어레이:

배열은 선형 데이터 구조이며 인접한 메모리 위치에 저장된 항목의 모음입니다. 동일한 유형의 여러 항목을 한 곳에 함께 보관하는 것이 아이디어입니다. 비교적 짧은 시간에 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. 배열의 첫 번째 요소는 아래 첨자 0으로 인덱싱됩니다. 배열에는 검색, 정렬, 삽입, 순회, 반전 및 삭제와 같은 다양한 작업이 가능합니다.

자바 스캐너 클래스

정렬

어레이의 특성:

배열은 다음과 같은 다양한 특성을 가지고 있습니다.

• 배열은 인덱스를 사용하여 배열의 각 요소를 쉽게 식별하는 데 도움이 되는 인덱스 기반 데이터 구조를 사용합니다.
• 사용자가 동일한 데이터 유형의 여러 값을 저장하려는 경우 배열을 효율적으로 활용할 수 있습니다.
• 배열은 2차원 배열에 데이터를 저장하여 복잡한 데이터 구조를 처리할 수도 있습니다.
• 배열은 스택, 큐, 힙, 해시 테이블 등과 같은 다른 데이터 구조를 구현하는 데에도 사용됩니다.
• 배열의 검색 프로세스는 매우 쉽게 수행할 수 있습니다.

스토리지에서 수행되는 작업:

• 초기화 : 선언 시 또는 나중에 대입문을 사용하여 배열을 값으로 초기화할 수 있습니다.
• 요소 액세스: 배열의 요소는 인덱스로 액세스할 수 있습니다. 인덱스는 0부터 시작하여 배열 크기에서 1을 뺀 크기까지 증가합니다.
• 요소 검색 : 선형 검색 또는 이진 검색 알고리즘을 사용하여 배열에서 특정 요소를 검색할 수 있습니다.
• 요소 정렬 : 배열의 요소는 버블 정렬, 삽입 정렬 또는 빠른 정렬과 같은 알고리즘을 사용하여 오름차순 또는 내림차순으로 정렬될 수 있습니다.
• 요소 삽입: 배열의 특정 위치에 요소를 삽입할 수 있지만 이 작업을 수행하려면 배열의 기존 요소를 이동해야 하므로 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
• 요소 삭제: 간격을 채우기 위해 뒤에 오는 요소를 이동하여 배열에서 요소를 삭제할 수 있습니다.
• 요소 업데이트 중: 특정 인덱스에 새 값을 할당하여 배열의 요소를 업데이트하거나 수정할 수 있습니다.
• 횡단 요소: 배열의 요소는 각 요소를 한 번씩 방문하여 순서대로 탐색할 수 있습니다.

다음은 어레이에서 수행되는 가장 일반적인 작업 중 일부입니다. 사용되는 특정 작업과 알고리즘은 문제의 요구 사항과 사용되는 프로그래밍 언어에 따라 달라질 수 있습니다.

배열의 응용:

배열의 다양한 적용은 다음과 같습니다.

• 배열은 행렬 문제를 해결하는 데 사용됩니다.
• 데이터베이스 레코드도 배열로 구현됩니다.
• 정렬 알고리즘을 구현하는 데 도움이 됩니다.
• 또한 스택, 큐, 힙, 해시 테이블 등과 같은 다른 데이터 구조를 구현하는 데에도 사용됩니다.
• 배열은 CPU 스케줄링에 사용될 수 있습니다.
• 컴퓨터에서 조회 테이블로 적용할 수 있습니다.
• 배열은 모든 음성 신호가 배열인 음성 처리에 사용될 수 있습니다.
• 컴퓨터의 화면도 배열로 표시됩니다. 여기서는 다차원 배열을 사용합니다.
• 이 어레이는 도서관, 학생, 의회 등과 같은 다양한 관리 시스템에서 사용됩니다.
• 배열은 온라인 티켓 예약 시스템에서 사용됩니다. 휴대폰의 연락처는 이 배열로 표시됩니다.
• 온라인 체스와 같은 게임에서는 플레이어가 현재 수는 물론 과거 수를 저장할 수 있습니다. 위치에 대한 힌트를 나타냅니다.
• 안드로이드에서 특정 크기의 이미지를 저장하려면 Like 360*1200

어레이의 실제 응용:

• 배열은 수학적 계산을 위한 데이터를 저장하는 데 자주 사용됩니다.
• 이미지 처리에 사용됩니다.
• 기록 관리에도 사용됩니다.
• 책 페이지는 배열의 실제 예이기도 합니다.
• 상자를 주문할 때도 사용됩니다.

배열을 시작하고 싶으십니까? 모범 사례를 위해 선별된 기사와 목록을 시험해 볼 수 있습니다.

• 배열 데이터 구조 소개
• 인터뷰를 위한 상위 50가지 어레이 코딩 문제
• techcodeview.com의 연습 배열 문제

연결 목록:

연결된 목록은 요소가 인접한 메모리 위치에 저장되지 않는 선형 데이터 구조입니다. 연결된 목록의 요소는 아래 이미지와 같이 포인터를 사용하여 연결됩니다.

연결 목록의 유형:

• 단일 연결 목록
• 이중 연결 리스트
• 순환 연결 리스트
• 이중 순환 연결 리스트

연결리스트

연결 목록의 특징:

연결리스트는 다음과 같은 다양한 특징을 가지고 있습니다.

• 연결된 목록은 링크를 저장하기 위해 추가 메모리를 사용합니다.
• 연결된 목록을 초기화하는 동안 요소의 크기를 알 필요가 없습니다.
• 연결리스트는 스택, 큐, 그래프 등을 구현하는 데 사용됩니다.
• 연결리스트의 첫 번째 노드를 헤드(Head)라고 합니다.
• 마지막 노드의 다음 포인터는 항상 NULL을 가리킵니다.
• 연결리스트에서는 삽입과 삭제가 쉽게 가능하다.
• 연결된 목록의 각 노드는 다음 노드의 주소인 포인터/링크로 구성됩니다.
• 연결된 목록은 언제든지 쉽게 줄어들거나 늘어날 수 있습니다.

연결 목록에서 수행되는 작업:

연결리스트(Linked List)는 각 노드가 값과 다음 노드에 대한 참조를 포함하는 선형 데이터 구조입니다. 연결된 목록에서 수행되는 몇 가지 일반적인 작업은 다음과 같습니다.

• 초기화: 연결된 목록은 첫 번째 노드를 참조하여 헤드 노드를 생성하여 초기화할 수 있습니다. 각 후속 노드에는 값과 다음 노드에 대한 참조가 포함됩니다.
• 요소 삽입: 요소는 연결된 목록의 머리, 꼬리 또는 특정 위치에 삽입될 수 있습니다.
• 요소 삭제 : 다음 노드를 가리키도록 이전 노드의 참조를 업데이트하여 목록에서 현재 노드를 효과적으로 제거함으로써 연결 목록에서 요소를 삭제할 수 있습니다.
• 요소 검색 : 연결된 목록은 헤드 노드부터 시작하여 원하는 요소를 찾을 때까지 다음 노드에 대한 참조를 따라가는 방식으로 특정 요소를 검색할 수 있습니다.
• 요소 업데이트 : 연결된 목록의 요소는 특정 노드의 값을 수정하여 업데이트할 수 있습니다.
• 횡단 요소: 연결된 목록의 요소는 헤드 노드에서 시작하여 목록 끝에 도달할 때까지 다음 노드에 대한 참조를 따라 순회할 수 있습니다.
• 연결리스트 뒤집기 : 각 노드의 참조를 업데이트하여 다음 노드가 아닌 이전 노드를 가리키도록 연결 목록을 되돌릴 수 있습니다.

다음은 연결된 목록에서 수행되는 가장 일반적인 작업 중 일부입니다. 사용되는 특정 작업과 알고리즘은 문제의 요구 사항과 사용되는 프로그래밍 언어에 따라 달라질 수 있습니다.

연결 목록의 응용:

연결리스트의 다양한 적용은 다음과 같습니다.

• 연결리스트는 스택, 큐, 그래프 등을 구현하는 데 사용됩니다.
• 연결된 목록은 긴 정수에 대한 산술 연산을 수행하는 데 사용됩니다.
• 희소 행렬을 표현하는 데 사용됩니다.
• 파일의 링크 할당에 사용됩니다.
• 메모리 관리에 도움이 됩니다.
• 이는 각 다항식 항이 연결된 목록의 노드를 나타내는 다항식 조작(Polynomial Manipulation)의 표현에 사용됩니다.
• 연결된 목록은 이미지 컨테이너를 표시하는 데 사용됩니다. 사용자는 과거, 현재, 다음 이미지를 방문할 수 있습니다.
• 방문한 페이지의 기록을 저장하는 데 사용됩니다.
• 실행 취소 작업을 수행하는 데 사용됩니다.
• Linked는 태그의 올바른 구문을 나타내는 소프트웨어 개발에 사용됩니다.
• 연결 목록은 소셜 미디어 피드를 표시하는 데 사용됩니다.

연결 목록의 실제 응용 프로그램:

• 연결된 목록은 멀티플레이어 게임의 차례를 추적하기 위해 라운드 로빈 스케줄링에 사용됩니다.
• 이미지 뷰어에서 사용됩니다. 이전 및 다음 이미지는 연결되어 있으므로 이전 및 다음 버튼으로 액세스할 수 있습니다.
• 음악 재생 목록에서는 노래가 이전 노래와 다음 노래에 연결됩니다.

연결리스트를 시작하고 싶으신가요? 모범 사례를 위해 선별된 기사와 목록을 시험해 볼 수 있습니다.

• 연결리스트 데이터 구조 소개
• 상위 20개 연결 목록 인터뷰 질문
• techcodeview.com에서 연결 목록 문제 연습

스택:

스택은 작업이 수행되는 특정 순서를 따르는 선형 데이터 구조입니다. 순서는 LIFO(후입선출) . 데이터 입력 및 검색은 한쪽에서만 가능합니다. 데이터를 입력하고 검색하는 것을 스택의 푸시 및 팝 작업이라고도 합니다. 재귀를 사용하여 스택 반전, 정렬, 스택의 중간 요소 삭제 등과 같이 스택에는 다양한 작업이 가능합니다.

스택

스택의 특성:

스택에는 다음과 같은 다양한 특성이 있습니다.

• 스택은 하노이 타워, 트리 순회, 재귀 등과 같은 다양한 알고리즘에 사용됩니다.
• 스택은 배열이나 연결리스트를 통해 구현됩니다.
• 이는 후입선출(Last In First Out) 작업을 따릅니다. 즉, 먼저 삽입된 요소가 마지막에 삽입되고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
• 삽입과 삭제는 한쪽 끝, 즉 스택의 맨 위에서 수행됩니다.
• 스택에서 스택에 할당된 공간이 가득 찬 경우에도 누군가가 더 많은 요소를 추가하려고 하면 스택 오버플로가 발생합니다.

스택의 응용:

스택의 다양한 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

• 스택 데이터 구조는 산술 표현식의 평가 및 변환에 사용됩니다.
• 괄호 검사에 사용됩니다.
• 문자열을 뒤집는 동안 스택도 사용됩니다.
• 스택은 메모리 관리에 사용됩니다.
• 함수 호출을 처리하는 데에도 사용됩니다.
• 스택은 표현식을 중위에서 후위로 변환하는 데 사용됩니다.
• 스택은 워드 프로세서에서 실행 취소 및 다시 실행 작업을 수행하는 데 사용됩니다.
• 스택은 JVM과 같은 가상 머신에서 사용됩니다.
• 스택은 미디어 플레이어에서 사용됩니다. 다음곡과 이전곡을 재생하는데 유용합니다.
• 스택은 재귀 작업에 사용됩니다.

스택에서 수행되는 작업 ;

스택은 LIFO(후입선출) 원칙을 구현하는 선형 데이터 구조입니다. 다음은 스택에서 수행되는 몇 가지 일반적인 작업입니다.

• 푸시 : 요소를 스택 맨 위로 푸시하여 스택 맨 위에 새 요소를 추가할 수 있습니다.
• 팝 : 팝 작업을 수행하여 스택에서 최상위 요소를 제거할 수 있으며, 스택에 푸시된 마지막 요소를 효과적으로 제거할 수 있습니다.
• 몰래 엿보다: peek 작업을 사용하면 스택에서 제거하지 않고도 최상위 요소를 검사할 수 있습니다.
• 비었다 : 스택이 비어 있는지 확인하기 위해 검사를 수행할 수 있습니다.
• 크기 : 스택의 요소 수는 크기 연산을 사용하여 결정할 수 있습니다.

다음은 스택에서 수행되는 가장 일반적인 작업 중 일부입니다. 사용되는 특정 작업과 알고리즘은 문제의 요구 사항과 사용되는 프로그래밍 언어에 따라 달라질 수 있습니다. 스택은 표현식 평가, 컴퓨터 프로그램의 함수 호출 스택 구현 등과 같은 응용 프로그램에서 일반적으로 사용됩니다.

스택의 실제 애플리케이션:

• 스택의 실제 예는 서로 위에 배열된 먹는 접시의 층입니다. 더미에서 접시를 제거하면 접시를 더미 맨 위로 가져갈 수 있습니다. 그러나 이것은 바로 가장 최근에 더미에 추가된 판입니다. 접시를 더미 맨 아래에 두려면 더미 위에 있는 모든 접시를 제거해야 합니다.
• 브라우저는 스택 데이터 구조를 사용하여 이전에 방문한 사이트를 추적합니다.
• 모바일의 통화기록도 스택 데이터 구조를 사용합니다.

스택을 시작하고 싶으신가요? 모범 사례를 위해 선별된 기사와 목록을 시험해 볼 수 있습니다.

웹 브라우저 설정

• techcodeview.com의 연습 스택 문제

대기줄:

큐는 작업이 수행되는 특정 순서를 따르는 선형 데이터 구조입니다. 순서는 선입선출(FIFO) 즉, 먼저 저장된 데이터 항목이 먼저 액세스됩니다. 여기서 데이터 입력 및 검색은 한쪽 끝에서만 수행되지 않습니다. 대기열의 예로는 먼저 온 소비자가 먼저 제공되는 리소스에 대한 소비자 대기열이 있습니다. 큐 반전(재귀 사용 또는 사용 안 함), 큐의 처음 K개 요소 반전 등과 같은 다양한 작업이 큐에서 수행됩니다. 큐에서 수행되는 몇 가지 기본 작업은 큐에 넣기, 큐에서 빼기, 앞, 뒤 등입니다.

대기줄

대기열의 특성:

대기열에는 다음과 같은 다양한 특성이 있습니다.

• 큐는 FIFO(선입선출) 구조입니다.
• 대기열의 마지막 요소를 제거하려면 대기열의 새 요소 앞에 삽입된 모든 요소를 ​​제거해야 합니다.
• 큐는 유사한 데이터 유형의 요소를 순서대로 나열한 목록입니다.

대기열의 응용:

Queue의 다양한 적용은 다음과 같습니다.

• 대기열은 웹사이트 트래픽을 처리하는 데 사용됩니다.
• 미디어 플레이어에서 재생 목록을 유지하는 데 도움이 됩니다.
• 대기열은 운영 체제에서 인터럽트를 처리하기 위해 사용됩니다.
• 프린터, CPU 작업 스케줄링 등과 같은 단일 공유 리소스에 대한 요청을 처리하는 데 도움이 됩니다.
• 이는 데이터의 비동기 전송에 사용됩니다. 파이프, 파일 IO 및 소켓.
• 대기열은 운영 체제에서 작업 예약에 사용됩니다.
• 소셜 미디어에서는 여러 사진이나 동영상을 업로드하는 대기열이 사용됩니다.
• 전자 메일 대기열 데이터 구조를 보내는 데 사용됩니다.
• 대기열이 사용되는 시간에 웹 사이트 트래픽을 처리합니다.
• Windows 운영 체제에서 여러 응용 프로그램을 전환합니다.

대기열에서 수행되는 작업:

큐는 FIFO(선입선출) 원칙을 구현하는 선형 데이터 구조입니다. 다음은 대기열에서 수행되는 몇 가지 일반적인 작업입니다.

• 대기열에 추가 : 대기열의 뒤쪽에 요소를 추가하고 대기열의 끝에 새 요소를 추가할 수 있습니다.
• 따라서 : Dequeue 작업을 수행하여 대기열에서 맨 앞의 요소를 제거할 수 있으며, 이는 대기열에 추가된 첫 번째 요소를 효과적으로 제거합니다.
• 몰래 엿보다 : peek 작업을 사용하면 큐에서 제거하지 않고도 앞 요소를 검사할 수 있습니다.
• 비었다 : 대기열이 비어 있는지 확인하기 위해 검사를 수행할 수 있습니다.
• 크기 : 큐의 요소 수는 크기 작업을 사용하여 결정할 수 있습니다.

이는 대기열에서 수행되는 가장 일반적인 작업 중 일부입니다. 사용되는 특정 작업과 알고리즘은 문제의 요구 사항과 사용되는 프로그래밍 언어에 따라 달라질 수 있습니다. 대기열은 작업 예약, 프로세스 간 통신 관리 등과 같은 응용 프로그램에서 일반적으로 사용됩니다.

대기열의 실제 응용 프로그램:

• 대기열의 실제 예는 먼저 들어오는 차량이 먼저 나가는 단일 차선 일방통행 도로입니다.
• 보다 실제적인 예는 매표소의 대기열에서 볼 수 있습니다.
• 매장의 계산대 줄도 대기열의 한 예입니다.
• 에스컬레이터를 타는 사람들

대기열을 시작하고 싶으신가요? 모범 사례를 위해 선별된 기사와 목록을 시험해 볼 수 있습니다.

• techcodeview.com의 연습 대기열 문제

나무:

트리는 요소가 트리와 같은 구조로 배열된 비선형 및 계층적 데이터 구조입니다. 트리에서 최상위 노드를 루트 노드라고 합니다. 각 노드에는 일부 데이터가 포함되어 있으며 데이터는 모든 유형이 될 수 있습니다. 중앙 노드, 구조 노드, 가장자리를 통해 연결된 하위 노드로 구성됩니다. 다양한 트리 데이터 구조는 비선형 데이터 구조이므로 데이터에 더 빠르고 쉽게 액세스할 수 있습니다. 트리에는 노드, 루트, 가장자리, 트리 높이, 트리 각도 등과 같은 다양한 용어가 있습니다.

다양한 종류의 트리형이 있습니다

• 이진 검색 트리 ,
• AVL 트리 ,
• B-트리, 등.

나무

나무의 특성:

나무는 다음과 같은 다양한 특징을 가지고 있습니다.

• 트리는 재귀적 데이터 구조라고도 합니다.
• 트리에서 루트의 높이는 루트 노드에서 리프 노드까지의 가장 긴 경로로 정의될 수 있습니다.
• 트리에서는 상단부터 모든 노드까지의 깊이를 계산할 수도 있습니다. 루트 노드의 깊이는 0입니다.

나무의 응용:

Tree의 다양한 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

• 힙은 배열을 사용하여 구현되고 우선순위 큐를 구현하는 데 사용되는 트리 데이터 구조입니다.
• B-Tree 및 B+ Tree는 데이터베이스에서 인덱싱을 구현하는 데 사용됩니다.
• 구문 트리는 컴파일러 설계에서 스캐닝, 구문 분석, 코드 생성 및 산술 표현식 평가에 도움이 됩니다.
• K-D 트리는 K차원 공간에서 점을 구성하는 데 사용되는 공간 분할 트리입니다.
• 스패닝 트리는 컴퓨터 네트워크의 라우터에 사용됩니다.

트리에서 수행되는 작업:

트리는 모서리로 연결된 노드로 구성된 비선형 데이터 구조입니다. 다음은 트리에서 수행되는 몇 가지 일반적인 작업입니다.

• 삽입 : 새 노드를 트리에 추가하여 새 가지를 만들거나 트리 높이를 늘릴 수 있습니다.
• 삭제 : 상위 노드의 참조를 업데이트하여 현재 노드에 대한 참조를 제거함으로써 트리에서 노드를 제거할 수 있습니다.
• 찾다 : 루트 노드부터 시작하여 현재 노드의 값을 기준으로 트리를 순회하여 원하는 노드를 찾을 때까지 트리에서 요소를 검색할 수 있습니다.
• 순회 : 트리의 요소는 순차, 선순, 후순 순회를 비롯한 여러 가지 방법으로 순회할 수 있습니다.
• 키 : 트리의 높이는 루트 노드에서 가장 먼 리프 노드까지의 가장자리 수를 계산하여 결정할 수 있습니다.
• 깊이 : 루트 노드부터 현재 노드까지의 간선 수를 세어 노드의 깊이를 결정할 수 있습니다.
• 밸런싱 : 트리의 높이가 최소화되고 노드의 분포가 최대한 균일하도록 트리의 균형을 맞출 수 있습니다.

다음은 트리에서 수행되는 가장 일반적인 작업 중 일부입니다. 사용되는 특정 작업과 알고리즘은 문제의 요구 사항과 사용되는 프로그래밍 언어에 따라 달라질 수 있습니다. 트리는 계층적 데이터 검색, 정렬, 저장과 같은 응용 프로그램에서 일반적으로 사용됩니다.

나무의 실제 응용:

• 실생활에서 트리 데이터 구조는 게임 개발에 도움이 됩니다.
• 또한 데이터베이스의 인덱싱에도 도움이 됩니다.
• 의사결정 트리는 의사결정 분석에 일반적으로 사용되는 효율적인 기계 학습 도구입니다. 데이터를 이해하는 데 도움이 되는 순서도와 같은 구조를 가지고 있습니다.
• 도메인 이름 서버도 트리 데이터 구조를 사용합니다.
• 트리의 가장 일반적인 사용 사례는 소셜 네트워킹 사이트입니다.

트리를 시작하고 싶으신가요? 모범 사례를 위해 선별된 기사와 목록을 시험해 볼 수 있습니다.

• 상위 50개 트리 인터뷰 질문
• techcodeview.com의 연습 트리 문제

그래프:

그래프는 정점(또는 노드)과 간선으로 구성된 비선형 데이터 구조입니다. 이는 한 쌍의 노드를 연결하는 유한한 정점 집합과 가장자리 집합으로 구성됩니다. 그래프는 가장 까다롭고 복잡한 프로그래밍 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 경로, 각도, 인접 정점, 연결된 구성 요소 등 다양한 용어가 있습니다.

그래프

그래프의 특성:

그래프에는 다음과 같은 다양한 특성이 있습니다.

• 정점에서 다른 모든 정점까지의 최대 거리는 해당 정점의 이심률로 간주됩니다.
• 이심률이 가장 작은 정점을 그래프의 중심점으로 간주합니다.
• 모든 정점의 이심률 최소값은 연결된 그래프의 반경으로 간주됩니다.

그래프의 응용:

그래프의 다양한 적용은 다음과 같습니다.

• 그래프는 계산의 흐름을 나타내는 데 사용됩니다.
• 그래프 모델링에 사용됩니다.
• 운영 체제는 자원 할당 그래프를 사용합니다.
• 웹 페이지가 노드를 나타내는 World Wide Web에서도 사용됩니다.

그래프에서 수행되는 작업:

그래프는 노드와 간선으로 구성된 비선형 데이터 구조입니다. 다음은 그래프에서 수행되는 몇 가지 일반적인 작업입니다.

• 정점 추가: 새로운 정점을 그래프에 추가하여 새로운 노드를 나타낼 수 있습니다.
• 가장자리 추가: 정점 사이에 모서리를 추가하여 노드 간의 관계를 나타낼 수 있습니다.
• 정점 제거 : 인접한 정점의 참조를 업데이트하여 현재 정점에 대한 참조를 제거함으로써 그래프에서 정점을 제거할 수 있습니다.
• 가장자리 제거 : 인접 정점의 참조를 업데이트하여 현재 가장자리에 대한 참조를 제거함으로써 가장자리를 제거할 수 있습니다.
• 깊이 우선 검색(DFS) : 깊이 우선 방식으로 정점을 방문하여 깊이 우선 탐색을 사용하여 그래프를 탐색할 수 있습니다.
• 비 읽기 우선 검색(BFS): 너비 우선 방식으로 정점을 방문하여 너비 우선 검색을 사용하여 그래프를 탐색할 수 있습니다.
• 최단 경로: 두 정점 사이의 최단 경로는 Dijkstra 알고리즘이나 A* 알고리즘과 같은 알고리즘을 사용하여 결정할 수 있습니다.
• 연결된 구성 요소 : 그래프의 연결된 구성 요소는 그래프의 다른 정점과 연결되지 않고 서로 연결되어 있는 정점 집합을 찾아 확인할 수 있습니다.
• 사이클 감지 : 깊이 우선 탐색 시 뒤쪽 가장자리를 확인하여 그래프의 순환을 감지할 수 있습니다.

다음은 그래프에서 수행되는 가장 일반적인 작업 중 일부입니다. 사용되는 특정 작업과 알고리즘은 문제의 요구 사항과 사용되는 프로그래밍 언어에 따라 달라질 수 있습니다. 그래프는 컴퓨터 네트워크, 소셜 네트워크, 라우팅 문제와 같은 응용 프로그램에서 일반적으로 사용됩니다.

그래프의 실제 응용:

• 그래프의 가장 일반적인 실제 사례 중 하나는 도시가 정점으로 위치하고 해당 정점을 연결하는 경로가 그래프의 가장자리로 위치하는 Google 지도입니다.
• 소셜 네트워크는 또한 네트워크의 모든 사람이 노드이고 네트워크의 모든 우정이 그래프의 가장자리인 그래프의 실제 사례 중 하나입니다.
• 그래프는 물리학과 화학에서 분자를 연구하는 데에도 사용됩니다.

그래프를 시작하고 싶으신가요? 모범 사례를 위해 선별된 기사와 목록을 시험해 볼 수 있습니다.

자바 스레드 생성