연결 리스트는 데이터 항목을 저장하는 데 사용되는 선형 데이터 구조 중 하나입니다. 각 노드는 데이터와 다음 노드를 가리키는 참조(또는 링크)로 구성됩니다.
class Node {
constructor(data) {
this.data = data;
this.next = null;
}
}
class LinkedList {
constructor() {
this.head = null;
}
// 노드 추가
addNode(data) {
let newNode = new Node(data);
if (this.head === null) {
this.head = newNode;
} else {
let current = this.head;
while (current.next !== null) {
current = current.next;
}
current.next = newNode;
}
}
}
class LinkedList {
addNodeAt(data, position) {
let newNode = new Node(data);
if (position === 0) {
newNode.next = this.head;
this.head = newNode;
} else {
let prev = null;
let current = this.head;
let index = 0;
while (index < position && current !== null) {
prev = current;
current = current.next;
index++;
}
newNode.next = current;
prev.next = newNode;
}
}
}
배열의 평균값을 계산하는 것은 기본적인 수학적 연산이며, JavaScript에서는 reduce
메소드를 사용하여 배열의 모든 항목을 합한 다음, 배열의 길이로 나누어 평균을 구할 수 있습니다.
function calculateAverage(arr) {
const sum = arr.reduce((acc, curr) => acc + curr, 0);
return sum / arr.length;
}
특정 문자 위치를 기준으로 문자열 배열을 정렬하는 것은 배열 조작 및 문자열 처리에 대한 이해를 높일 수 있는 좋은 연습입니다.
function sortStringsByNthChar(strings, n) {
return strings.sort((a, b) => a.charCodeAt(n) - b.charCodeAt(n));
}
시간 복잡도는 알고리즘의 실행 시간이 입력 크기에 따라 어떻게 변하는지를 설명하는 개념입니다. 이는 알고리즘의 효율성을 평가하는 데 중요한 도구입니다. 오늘 배운 메소드들의 시간 복잡도를 이해하고 분석하는 것은 알고리즘을 최적화하는 데 있어 필수적입니다.
죄송합니다, 이어서 내용을 정리해드리겠습니다.
정수 배열의 평균값을 계산하는 함수는 데이터 처리와 분석에서 기본적인 작업입니다. JavaScript에서는 배열의 reduce
메소드를 이용하여 배열의 모든 항목을 합산한 다음, 배열의 길이로 나누어 평균값을 계산할 수 있습니다. 이 과정은 프로그래밍 기본기를 다지는 데 도움이 됩니다.
reduce
메소드 활용 방법function calculateAverage(arr) {
const sum = arr.reduce((acc, cur) => acc + cur, 0);
return sum / arr.length;
}
특정 위치의 문자를 기준으로 문자열 배열을 정렬하는 것은 배열 조작 및 문자열 처리 이해도를 높이는 좋은 연습입니다. JavaScript의 sort
메소드를 사용하여 구현할 수 있으며, 이 과정에서 문자열 비교 방법을 배울 수 있습니다.
localeCompare
메소드를 이용한 문자열 비교function sortStringsByNthChar(strings, n) {
return strings.sort((a, b) => {
if (a[n] === b[n]) {
return a.localeCompare(b);
}
return a[n].localeCompare(b[n]);
});
}
알고리즘의 실행 시간이 입력 크기에 따라 어떻게 변화하는지 설명하는 개념인 시간 복잡도는 알고리즘을 최적화하는 데 필수적입니다. 오늘 배운 메소드들의 시간 복잡도를 이해하고 분석하는 것은 효율적인 알고리즘을 설계하는 데 도움이 됩니다.