스스로 계발하는 신입 개발자

지난 포스팅에서 연결 리스트를 활용해 다양한 데이터 구조를 만들어봤습니다. 연결 리스트는 각 요소가 다른 요소를 하나씩만 가리키고 있었는데 만약 가리키는 요소가 더 많아진다면 어떻게 될까요? 오늘은 연결 리스트 기반의 자료구조인 '트리'에 대해 공부해보도록 하겠습니다. 트리는 기존 연결리스트의 각 노드들의 연결과 달리 2차원적으로 구성되어있는 연결입니다. 각 노드는 일정한 층에 속하게 되고, 다음 층의 노드들을 가리키는 포인터를 갖게 됩니다. 쉽게 그림으로 표현하자면 이렇게 기존 연결 리스트의 각 노드들이 1차원적으로 연결되어 있었다면 트리는 이렇게 표현합니다. 여기서 가장 높은 층에서 트리가 시작되는 노드를 '루트'라고 합니다. 루트 노드는 다음 층의 노드들을 각각 가리키고 있고 이를 '자식 노드'라고..

지금까지는 메모리의 구조, 자료형 같은 기본적인 개념을 공부했지만 이번 포스팅부턴 지금껏 배운 내용을 활용해서 검색, 정렬 등과 같은 문제를 풀어내는 알고리즘에 대해 공부하고 정리해보도록 하겠습니다. 검색 알고리즘은 선형 검색, 이진 검색, 해시 검색 이렇게 3가지가 있는데 이중 선형 검색과 이진 검색에 대해 공부해보도록 하겠습니다. 선형검색 만약 10 23 6 1 2 50 이렇게 정렬이 되지 않은 6개의 숫자가 보이지 않게 있을 때 50을 찾아내는 방법엔 어떤 것이 있을까요? □□□□□□ 이렇게 박스 안에 들어있다고 가정한다면 당연히 정렬도 되어있지 않은 수니까 맨 처음 □부터 끝까지 하나하나 열어서 살펴보는 방법밖엔 없습니다. 만약 여기서 50이 가장 뒤에 있다면 모든 박스를 다 열어봐야 할 겁니다...