DATA STRUCTURE
● 정의
데이터를 조직적으로 관리하여 구조적으로 표현하는 방식과 이를 구현하는데 필요한 기능을 가능하게 하는 기술이다.
데이터 값의 집합, 데이터의 관계, 데이터에 적용시킬 수 있는 함수나 명령
※ 다시말해, 데이터를 효율적으로 다룰 수 있는 방법!!!
● 특징
- 효율성
- 상황에 맞는 자료구조를 사용함으로 데이터의 효율적 처리가 가능하다.
- 추상화
- 어떻게 구현했는지보다 어떻게 사용해야 하는지를 알고 있어야 한다.
- 재사용성
● 종류
- 배열 (Array)
- 연속 리스트 (contiguous List)
- 연결 리스트 (Linked List)
- 스택 (Stack)
- 큐 (Queue)
- 그래프 (Graph)
- 트리 (Tree)
선형구조 / 비선형구조로 나뉜다. (비선형 : 그래프, 트리)
● 장/단점
1. 배열
- 장점 : 바로만들어 활용하기가 쉽고, 원하는 데이터를 효율적으로 가져옴
- 단점 : 생성될때 셀의 개수가 고정되므로 데이터를 추가/삭제하는 과정이 비효율적이다.
메모리 낭비가 심하다.
- 연속리스트
- 장점 : 연속적으로 데이터가 저장되어 있어 검색에는 용이하다.
- 단점 : 데이터의 삽입이나 삭제는 용이하지 않다.
- 연결 리스트 (데이터 항목 순서에따라 노드 포인터를 이용)
- 장점 : 데이터를 추가하고 삭제하는 것이 용이하다. 구조의 재구성이 필요없어, 메모리를 효율적으로 사용할 수 있다.
- 단점 : 연결의 끊어지면 다음 노드를 찾기 어렵고 속도가 느리다.
- 스택 (순서가 유지되는 선형 데이터구조)
Last In First Out 메커니즘을 가지고있음
- 장점 : 데이터를 받는 순서대로 정렬되고 메모리의 크기가 동적이다.
- 단점 : 한번에 하나의 데이터만 처리할 수 있다.
- 큐
First in First Out 메커니즘
- 장점 : 동적 메모리 크기와 빠른 런타임을 가지고 있다.
- 단점 : 가장 오래된 요소만을 가져오고 한번에 하나의 데이터만 처리할 수 있다.
-
트리
노드로 구성된 계층적인 자료구조
