Data Structure(자료 구조) 📚Part.1 자료구조의 중요성과 Array

"Code is just the way to express the algorithms and the data structures."

• Torvalds, Linus

자료 구조란?

• 각 특성에 맞는 데이터를 효율적으로 접근하고 조작하기위해 structuring 하는 방식
• 각기 다른 프로그래밍 언어(ex. frontend라면 JavaScript)가 가진 자료구조 종류(ex. Array) 를 사용하여 익히는 것이 중요하다.

왜 적절한 자료구조 설계가 중요할까?

• self-bar : 필요한 만큼 덜어 가세요 하지만 욕심부려서 많이 덜어가면? 탈.이.난.다. 내 한정된 위를 생각하고 평소 먹는 양을 생각해서 알맞게 덜어가면 문제가 없다.

• 자료구조도 마찬가지 이다. 데이터에 맞는 적절한 자료구조를 사용해야 만 전체 개발 시스템 운영이 순조롭다

자료 구조 형태

• Primitive Data Structure(단순 구조)
  
  : 프로그래밍에서 사용되는 기본 데이터 타입(Integer, Float, Character, Boolean)
  
  
  
  

• None-Primitive Data Structure(비단순 구조)
  
  : user defined data structure 라고도 불리며 primitive data structure 의 다양한 복합체라고 볼 수 있다.
  : 즉 단순한 데이터를 저장하는 구조가 아니라 여러 데이터를 목적에 맞게 효과적으로 저장하는 자료 구조이다

  • Linear Data Structure(선형 구조)
    : 데이터가 메모리에 저장되는 형식이 linear sequential한 구조 이다.
    : ex. Array, List Stacks, Queues)
  • Non-Linear Data Structure(비선형 구조)
    : 데이터 항목 사이의 관계가 1:n 또는 n:m (ex. Graphs, Trees )

출처 (https://www.learncomputerscienceonline.com/data-structures-and-algorithms/)

자료구조 첫번째 포스팅에서는 None-Primitive Data Structure의 Linear Data Structure의 대표주자 'Array' 에 대해 살펴 보겠다.

Array

1. Array 특징

순차적으로 데이터를 저장하는 자료 구조

• Array의 가장 큰 특징은 순차적(ordered)으로 데이터를 저장한다
• 자료구조에 저장하는 데이터는 요소(element)라고 한다).
• Array는 주로 서로 연결된 데이터들을 순차적 으로 저장할때 사용 한다.

기타 특징

• 삽입(insertion) 순서대로 저장되어 새로 삽입되는 요소는 array로 push 된다.

2. Array 내부 구조

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• Array의 가장 큰 특징은 순차적으로 데이터를 저장하는 것이다.

• Index는 0부터 시작되며. Index는 마이너스 부호를 가질 수 도 있습니다. 예를 들어, -1 은 맨 마지막 요소이다.

• 실제 메모리 상에서 물리적으로 데이터가 순차적으로 저장된다.

3. Array 의 단점

🎁Fized size data

• array data가 다 사용되지 않으면 메모리 공간을 낭비하는 것이 된다.

• 더 많은 array element가 필요할때 새로 공간을 늘리는게 아니라, 더 큰 어레이를 만들어서 기존의 array 를 넣고 나머지를 추가하는 형태로 메모리를 늘려야 하게 때문에 메모리 부담이 커진다.

  

• 항상 메모리가 순차적으로 이어져있어야 하기 때문에, 삭제된 요소로 부터 뒤에 있는 모든 요소들을 앞으로 한칸씩 이동시켜주는데, 이뜻은 배열에서 요소를 삭제하는 것은 다른 자료 구조에 비해 느릴 수 있다는 뜻이다.
  -그렇기 때문에 Array 는 정보가 자주 삭제 되거나 추가되는 데이터를 담기에는 적절치 않다.

4. Array의 사용

• 순차열적인 데이터를 저장할 때
  • ex) 주식 가격. 어제의 2만원과 오늘의 2만원이 다름 >>> 값보다는 순서가 중요한 데이터
• 다차원 데이터를 다룰 때 >>> Multi-dimensional Array
• 어떠한 특정 요소를 빠르게 읽어야 할 때 >> index를 통해 곧바로 읽을 수 있기 때문
• 데이터의 사이즈가 급변하게 자주 변하지 않을 때
• 요소가 자주 삭제 되거나 추가되지 않을 때