해시(Hash) 자료구조란? 해시는 너무도 유명한 자료구조이기 때문에, 컴퓨터를 공부하는 분들이라면 누구나 한번쯤은 들어보셨을 것입니다. 이 자료구조는 왜 그렇게 중요한 것일까요? 아래의 상황을 보겠습니다. 3명의 사람 (김연아, 손흥민, 서장훈) 이 위와 같이 부탁을 했습니다. 그리고 이러한 기능을 C++ 를 사용해서 구현해달라고 했습니다. 파이썬과 다르게, 기본적으로 C++ 에서는 이런 기능을 지원하지 않습니다. 어떻게 기능을 구현해야 가장 효율적이고, 빠른 자료구조가 될까요? 답은, 각각의 이름(텍스트)에 대해서, 유일한 Key 값을 가지게 하는 것입니다. 만들어진 Key 값을 이용해서 자료에 접근한다면 O(1) 시간만에 접근할 수 있습니다. 아래와 같이 말입니다. 해시(Hash)의 동작원리 해시에..

최대 힙 (Heap) 이란? 최대 힙 (Max Heap) 은 아래 그림과 같이, 부모의 값이 자식의 값보다 항상 큰 자료구조이다. 항상 루트에 최대 값을 가지기 때문에, 이를 이용해서 우선순위 큐 (Priority Queue) 를 구현할 수 있다. 최대 힙의 시간 복잡도는 삽입 (Push) 할 때 O (log N), 삭제 (Pop) 할 때 O (log N) 이므로, 굉장히 합리적인 자료구조임을 알 수 있다. * 참고로 위의 그림에서 루트가 최소가 되는 구조라면 최소 힙 (Min Heap) 이 된다. 동작 원리 최대 힙은 배열을 통해서 구현한다. 위의 최대 힙을 배열로 나타내면 다음과 같다. 이 그림에서 알 수 있듯이, 배열을 통해서 구현하면 다음의 사실을 이용할 수 있다. - 부모의 인덱스 * 2 = 왼..

기수정렬이란? 기수정렬은 영어로 'Radix Sort' 이다. 여기에서 'Radix'가 의미하는 바는 각 자리를 이루고 있는 숫자들을 말한다. 즉, 각각의 수의 자릿수를 대상으로 정렬한다는 것이다. 기수정렬을 다른 정렬들(버블정렬, 퀵정렬 등) 과는 다른 특성이 있다. 첫 번째는 비교가 이루어지지 않는 정렬이라는 것이고, 두 번째는 정렬의 이론상 한계인 O(N * log N)을 뛰어넘는 O(N)이라는 것이다. 이렇게만 보면 어떤 정렬보다 좋을 것 같지만 실제로는 생각보다 많이 쓰이지않는데, 이는 적용 범위가 한정적이기 때문이다. 반대로 말하면, 최적의 상황에서 사용하면 최적의 효율을 보여준다는 것이기도 하다. (실제로, 알고리즘 풀이 중에서는 쓰이는 경우가 간간히 있다.) 동작 원리 다음과 같은 배열을 ..

원형 큐를 사용하는 이유 자료구조를 배우셨다면 큐 (Queue) 에 대해서 배우셨을 겁니다. 선입선출 (FIFO) 의 구조를 가지기 때문에, 수많은 알고리즘에서 큐가 사용됩니다. 만약 큐를 배열에 저장한다면 다음과 같은 상황이 만들어집니다. 이 상황은 어떤 상황일까요? 현재 큐에는 7, 5 라는 값이 들어있고, 출력 시 순서대로 7, 5 이 출력됨을 아실겁니다. (만약 이 부분이 이해가지 않는다면, 큐를 공부하시면 되겠습니다.) 이 상황에서, 인덱스가 0인 공간을 활용하려면 어떻게 해야 할까요? 물론 배열의 모든 원소들을 앞당겨줄수도 있지만, 비용상의 문제로 이러한 작업은 비효율적입니다. 즉, 앞당김 작업없이 지속적인 큐의 사용을 위해서 우리는 원형 큐를 사용해야 합니다. 동작 원리 큐를 이해하고 있다면..

트라이 (Trie) 자료구조란? 문자열 검색에 최적화된 트리 형태의 자료구조이다. 상위 문자가 하위 문자들의 부모 노드가 되는 트리 구조를 가지고 있다. 'tree', 'trie', 'trim' 이렇게 3개의 문자열을 포함하는 트라이의 예시를 보자. 그림에서 보는 것과 같이, 't' 밑에 'r' 이 하위 노드로 들어가 있고, 'r' 밑에 'i' 와 'e' 가 하위 노드로 들어가 있는 것을 볼 수 있다. 이와 같은 구조를 가지고 있기 때문에, 길이 m의 특정 문자열이 존재하는지 판단하는 것이 O(m) 시간으로 가능하다. 트라이에 필요한 기능 트리 구조에 익숙한 분들이라면 위의 그림만으로도 구현의 방법이 그려졌을 것이다. 트라이의 구현에서는 다음과 같은 기능이 필요하다. (1) 해당 단어가 존재하는지 판단하..