[IT] 자료구조 및 알고리즘

자료구조란 무엇인가?

자료구조란 데이터를 효율적으로 저장하고, 조작하기 위한 방법입니다. 프로그래밍에서는 이를 배열, 연결 리스트, 스택, 큐, 트리 등의 형태로 구현합니다. 이러한 자료구조를 사용하면, 데이터를 빠르게 검색하거나, 삽입/삭제 등의 연산을 빠르게 처리할 수 있습니다.

알고리즘이란 무엇인가?

알고리즘은 주어진 문제를 해결하기 위한 일련의 절차입니다. 컴퓨터에서는 이를 수행하기 위해 프로그래밍 언어로 작성합니다. 알고리즘은 실행 시간이나 메모리 사용량 등의 성능 측면에서도 평가됩니다. 이에 따라, 어떤 알고리즘을 사용할지는 해당 문제의 특성과 성능 요건을 고려하여 결정됩니다.

자료구조와 알고리즘의 연관성

자료구조와 알고리즘은 서로 깊은 연관성을 가지고 있습니다. 효율적인 알고리즘을 구현하기 위해서는, 적절한 자료구조가 필요합니다. 예를 들어, 데이터 검색이 빈번한 경우에는 이진 검색 트리나 해시 테이블과 같은 자료구조가 유용합니다. 또한, 자료구조의 선택에 따라 알고리즘의 실행 시간이 크게 달라질 수 있습니다.

대표적인 자료구조와 알고리즘

1. 배열(Array): 데이터를 연속적으로 저장하는 자료구조로, 인덱스를 통해 O(1) 시간에 데이터에 접근할 수 있습니다.
2. 연결 리스트(Linked List): 데이터를 노드 단위로 저장하는 자료구조로, 포인터를 통해 다음 노드를 가리킵니다. 삽입/삭제 등의 연산이 빠르지만, 검색 연산은 O(n) 시간이 걸립니다.
3. 스택(Stack)과 큐(Queue): 데이터를 삽입/삭제하는 연산만 가능한 자료구조입니다. 스택은 LIFO(Last In First Out) 방식으로, 큐는 FIFO(First In First Out) 방식으로 데이터를 처리합니다.
4. 트리(Tree): 계층적인 구조를 표현하는 자료구조로, 하나의 루트 노드에서 여러 개의 자식 노드가 있고, 자식 노드도 다시 자식 노드를 가질 수 있는 구조입니다. 이진 트리(Binary Tree)는 각 노드가 최대 2개의 자식 노드를 가지는 트리입니다. 이진 탐색 트리(Binary Search Tree)는 이진 트리의 한 종류로, 모든 노드가 왼쪽 서브트리에는 더 작은 값을, 오른쪽 서브트리에는 더 큰 값을 가지도록 정렬된 트리입니다.
5. 그래프(Graph): 정점(Vertex)과 간선(Edge)으로 이루어진 자료구조로, 다양한 문제를 그래프로 모델링하여 풀 수 있습니다. 너비 우선 탐색(BFS, Breadth-First Search)과 깊이 우선 탐색(DFS, Depth-First Search)은 그래프를 탐색하는 대표적인 알고리즘입니다.
6. 해시 테이블(Hash Table): 키(Key)와 값(Value) 쌍으로 데이터를 저장하는 자료구조로, 키를 해시 함수(Hash Function)를 통해 배열 인덱스로 변환하여 값을 저장하고 조회합니다. 해시 충돌(Collision)이 발생할 경우 해시 충돌 해결 방법을 선택하여 충돌을 해결합니다.
7. 정렬 알고리즘(Sorting Algorithm): 주어진 데이터를 정해진 순서대로 정렬하는 알고리즘으로, 버블 정렬(Bubble Sort), 선택 정렬(Selection Sort), 삽입 정렬(Insertion Sort), 퀵 정렬(Quick Sort), 병합 정렬(Merge Sort), 힙 정렬(Heap Sort) 등 다양한 알고리즘이 있습니다.