개발하는 리프터 꽃게맨입니다.

https://powerclabman.tistory.com/58 (이전 글) 충돌 이슈 1) 개요 해쉬에서 충돌은 불가피합니다. 어떤 키값이 들어올지 예측하지 못하기 때문에 그리고 쓸데없는 메모리 공간을 차지하는 것을 막이 위해 해쉬 테이블은 제한된 공간을 가지고 있고 해쉬 주소는 해쉬 함수를 통해 만들어지는데 다른 키 값에 대해서 값은 해쉬 주소가 나오는 건 어쩔 수 없습니다. 해쉬 테이블의 크기가 M개가 존재한다고 했을때, 들어올 수 있는 데이터의 수는 M 이상 일 수 있기 때문에 충돌이 발생할 수 밖에 없는 것이죠. 사이즈 100의 해쉬 테이블에 30개의 데이터만 넣어도 돌 확률이 99%에 도달합니다. 그래서 기본적으로 충돌이 발생한다고 생각하고, 어떻게 충돌에 대처할 것 인가를 생각하는 것이 중요..

1. 해쉬란? 1) 개요 탐색에 있어서 매우 강력한 자료구조입니다. 앞서 살펴봤던 배열, 연결리스트의 경우 삽입/삭제/탐색 에 있어서 O(N) 트리 기반 자료구조의 경우 삽입/삭제/탐색 에 있어서 O(log2 N) 의 시간 복잡도가 소요됩니다. 하지만 해쉬의 경우 O(1) 라는 매우 빠른 시간에 삽입/삭제/탐색을 수행할 수 있죠. 그런데, 어떻게 이런 일이 가능할까요? 해쉬는 키를 해쉬함수를 통해 유의미한 정수로 바꿉니다. 그리고 해쉬테이블에 데이터를 저장하죠. 이런 일련의 과정을 해싱이라고 합니다. 잘 이해가 안가신다면 이렇게 생각해보세요. 사이즈 100의 배열이 있고, 우리가 접근하고 싶은 데이터의 주소를 알고있다면 바로 접근이 가능하잖아요? 이것을 기본 개념으로 출발합니다. key값을 해쉬테이블을 ..

레드블랙 트리 기본 1) 개요 레드블랙 트리(이하 RB트리)는 AVL트리와 같은 '자가 균형 이진 탐색 트리'입니다. 삽입 및 삭제 시 스스로 균형을 유지하여 탐색에 있어 평균 O(log2 N) 만에 수행할 수 있도록 보장해 주죠. 멀쩡한 AVL 트리가 있는데 레드블랙 트리는 왜 등장했을까요? AVL 트리는 매우 엄격한 균형을 유지하는 트리이며, 오버헤드가 큽니다. 특히 높이를 계산하는 과정은 재귀를 통해 일어나기 때문에 자료가 많으면 많을수록 삽입/삭제 시 소모되는 계산 오버헤드는 커지게 되죠. (높이 계산을 매번 하지 않고 노드 자체에 저장하는 최적화 방법이 존재합니다.) 그러나 RB트리는 덜 엄격한 균형을 이룹니다. 심지어 balance factor를 균형의 규칙으로 사용하지도 않기에 시간적, 공간..

1. 이진 탐색 트리의 문제점 이진 탐색 트리는 매우 효율적인 자료구조입니다. '균형 트리'라는 전제하에 삽입, 삭제, 탐색이 모두 O(log2 N)만을 소모합니다. 그런데, 이진 탐색 트리는 '균형' 을 보장하지 않습니다. 만약 삽입을 하다 이런 트리 구조가 나왔다면, 시간 복잡도가 O(N) 에 가까워지는 것이죠. 따라서 이진 탐색 트리에서는 균형을 유지하는 것이 매우 중요하여, 여러가지 스스로 균형을 잡은 자가 균형 트리에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 2. AVL 트리 1) 개요 AVL 트리는 이진 탐색 트리에서 한 가지 조건을 더 추가합니다. 왼쪽 서브트리와 오른쪽 서브 트리의 높이 차이가 1 이하 AVL 트리는 항상 균형 트리를 보장되기 때문에 탐색이 O(log2 n) 만에 완료됩니다. 2) B..

[ 목차 ] 1. 개요 1) 개요 리스트, 큐, 스택, 배열과 같은 자료구조를 선형 자료 구조라고 부릅니다. 데이터들을 연속적으로 접근할 수 있는 것이죠. 근데, 예를 들어 가족의 가계도, 회사의 조직도, 컴퓨터의 디렉터리 등에 대한 자료구조를 어떻게 표현하면 좋을까요? 이 경우에 사용하는 것이 트리(tree) 계층적 자료 구조입니다. 트리 구조는 마치 나무를 거꾸로 뒤집을 형태라고 그렇게 부릅니다. 가장 최상단 노드를 루트노드라고 부르며, 루트의 아래로 작은 트리들이 재귀적으로 정의되는 것을 기본 구조로 합니다. 2) 용어 트리는 한 개 이상의 노드로 이루어진 유한 집합입니다. 트리에서 최상위 노드를 루트 노드 한 노드에서 뻗어 나오는 노드들을 자식 노드 그 반대를 부모 노드라고 합니다. 2의 경우 7..