[data structure]자료구조

키(Key)에 데이터 값(Value)을 저장하는 자료구조.Key를 통해 바로 데이터를 받아오는 것이 가능하며 그래서 속도가 빠르다.파이썬의 딕셔너리(Dictionary)타입이 해쉬테이블의 대표적인 예시, 따라서 파이썬에서는 해쉬테이블을 따로 구현하지 않아도 된다.주요

후입선출(Last In First Out—LIFO) 특성을 가지는 자료구조 -> 입력과 출력이 한 방향으로 제한 데이터 삽입 : push () 데이터를 스택의 최상위에 추가데이터 삭제 : pop () 스택에서 최상위 데이터를 삭제데이터 읽기 : peek() 스택의 최상

덱은 후단(rear)으로만 데이터를 삽입했던 큐와 달리 큐의 전단(front)와 후단(rear)에서 모두 삽입과 삭제가 가능한 큐. Double-ended Queue양방향 연결리스트로 구 현이 되어있어 리스트보다 출입 연산이 효율적실제로 많이 사용하지는 않는다 (양쪽의

각 노드(데이터의 묶음)가 데이터와 포인터를 가지고 한 줄로 연결되어 있는 방식으로 데이터를 저장하는 자료 구조. 노드의 포인터가 이전/다음 노드와의 연결을 담당.맨 앞의 노드 -> 헤드(Head)맨 뒤의 노드 -> 테일(tail)아무 데이터가 없는 노드 -> 더미노

힙(Heap)은 '무엇인가를 차곡차곡 쌓아올린 더미'라는 뜻완전 이진 트리의 형태를 띄는 자료구조최댓값 및 최솟값을 찾아내는 연산을 빠르게 하기 위해 고안됨최댓값 혹은 최솟값을 O(1)안에 찾을 수 있음.데이터 삽입, 삭제의 경우 O(log N)이 소요됨.부모노드와 자

데이터베이스 테이블에 대한 검색 속도를 향상 시켜주는 자료구조.책의 목차 또는 색인과 같은 개념.테이블의 모든 데이터를 검색하면 시간이 오래 걸림 -> 데이터와 데이터의 위치를 포함한 자료구조를 생성, 빠르게 조회할 수 있다.DBMS는 인덱스를 항상 최신의 상태로 유지

메모리 상에 같은 타입의 데이터(원소)를 연속하게 배치한 자료구조 배열의 위치를 가리키는 인덱스(Index)와 구성하는 데이터 값인 원소(Element)로 구성파이썬에서는 리스트 타입으로 배열을 쉽게 구현 가능.같은 종류의 데이터를 순차적으로 저장하며, 효율적으로 관리