🤖 누구나 자료구조와 알고리즘

코드의 효율성을 높이기 위해서이다. 코딩을 처음 배울 때는 '코드가 실제로 동작하는가?'가 목표이예요.하지만 개발자로서 일할 때는 '코드의 품질'을 향상시키는 것이 목표가 됩니다. '코드의 품질' 중에서 중요하게 여겨지는 것이 '유지보수성'과 '효율성'이 있어요. 자

코드의 효율성을 높이기 위해서이다. 코딩을 처음 배울 때는 '코드가 실제로 동작하는가?'가 목표이다.하지만 개발자로서 일할 때는 '코드의 품질'을 향상시키는 것이 목표가 된다. '코드의 품질' 중에서 중요하게 여겨지는 것이 '유지보수성'과 '효율성'이 있다. 자료구조

자료구조의 '읽기', '검색', '삽입', '삭제'를 '연산'이라고 한다.자료구조의 성능을 알려면 코드가 자료 구조와 일반적으로 어떻게 상호작용하는 지 알아야 한다. 자료구조는 '읽기', '검색', '삽입', '삭제' 네 가지 기본 방법을 사용하여 코드와 상호작용을

컴퓨터의 메모리는 셀(네모칸)로 구성된 거대한 컬렉션(모음집)이예요. 메모리의 셀(네모칸) 하나 하나에 데이터가 들어가요. 이 컬렉션(모음집)에서 어떤 셀(네모칸)은 비어있고, 어떤 셀(네모칸)은 데이터가 들어있어요.

✔️ 자료구조 ✔️ 데이터 원소들의 단순한 리스트 배열은 컴퓨터 과학에서 기초적인 자료 구조 중 하나예요. 배열은 데이터 원소들의 단순한 리스트입니다. 배열의 크기는 배열에 데이터 원소가 얼마나 들어있는지 알려준다. 배열의 크기를 보면 배열에 데이터 원소가 얼마나

정렬된 배열은 배열의 원소를 정렬된 상태로 유지시킵니다. 이러한 자료구조 특성 덕분에 선형검색과 이진검색 알고리즘 모두를 쓸 수 있습니다. 이진검색 개념을 배워 보고 두 가지 알고리즘을 비교하여 알고리즘이 중요한 이유를 알 수 있습니다.

빅 오의 본질은 데이터 원소 N개에 대한 알고리즘의 단계 수와 데이터가 늘어날 때 단계 수가 어떻게 증가하는가를 의미한다. O(1)은 N에 상관없이 단계 수가 일정하고 O(1)은 N의 증가와 비례하며 O(logN)은 N이 두배로 증가할 때 한 단계씩 늘어난다.

버블정렬을 하는 방법과 O(N²)알고리즘에 대해 알아보았습니다. 버블정렬과 중첩루프는 대표적인 O(N²)알고리즘입니다. O(N²)알고리즘은 배열에 N개의 원소가 있을 때 N²단계가 걸립니다. 이는 이차문제를 야기하고 선형해결법으로 O(N)알고리즘으로 향상시킵니다.

선택정렬은 현재 최솟값과 다음 인덱스의 값을 비교하여 매 패스스루마다 결정된 최솟값과 시작인덱스의 위치를 교환함으로써 비교 횟수를 점차 줄여가는 O(N²) 효율성의 알고리즘이다. 빅오의 상수무시하기 법칙은 O(2N)이든 O(N+100)이든 O(N)으로 표기하는 것이다.