🌱 𝐣𝐣𝐢𝐧𝐠𝐥𝐞 𝐝𝐞𝐕𝐥𝐨𝐠

트리 (Tree) 구조 Node와 Branch를 이용해서, 사이클을 이루지 않도록 구성한 데이터 구조 이진 트리(Binary Tree) 형태의 구조, 탐색 알고리즘 구현에 많이 사용 트리 관련 용어 Node : 트리에서 데이터를 저장하는 기본 요소(데이터와 다른 연결된 노드에 대한 Branch 정보 포함) Root Node : 트리 맨 위에 있는 노드 Level : 최상위 노드를 Level 0 으로 했을 때, 하위 Branch로 연결된 노드의 깊이 Parent Node : 어떤 노드의 다음 레벨에 연결된 노드 Child Node : 어떤 노드의 상위 레벨에 연결된 노드 Leaf Node(Terminal Node) : Child Node가 하나도 없는 노드 Sibling (Brother Node) : 동일..

SHA(Secure Hash Algorithm) - 안전한 해시 알고리즘 - 어떤 데이터도 유일한 고정된 크기의 고정값을 리턴 SHA-1 import hashlib data = 'test'.encode() hash_object = hashlib.sha1() hash_object.update(data) hex_dig = hash_object.hexdigest() print(hex_dig) #a94a8fe5ccb19ba61c4c0873d391e987982fbbd3 SHA-256 import hashlib data = 'test'.encode() hash_object = hashlib.sha256() hash_object.update(data) hex_dig = hash_object.hexdigest() pr..

# 해시 테이블의 가장 큰 문제는 충돌(Collision) => Hash Collision 01. Chaining 기법 개방 해싱(Open Hashing) 기법 중 하나 -> 해시 테이블의 저장공간 외의 공간을 활용하는 기법 충돌 시, 링크드 리스트 자료구조를 사용해서 데이터를 추가로 뒤에 연결시켜 저장하는 기법 hash_table = list([0 for i in range(8)]) def get_key(data): return hash(data) def hash_function(key): return key % 8 def save_data(data, value): index_key = get_key(data) hash_address = hash_function(index_key) if hash_tab..

해시 테이블 (Hash Table) ? 키(Key)에 데이터(Value)를 저장하는 데이터 구조 Key를 통해 바로 데이터를 받아올 수 있으므로, 빠른 속도 파이썬에서는 딕셔너리(Dictionary) 타입으로 구현 가능 보통 배열로 미리 Hash Table 사이즈만큼 생성 후 사용 (공간과 탐색 시간 맞바꾸는 기법) 관련 용어 해시(Hash) : 임의 값을 고정 길이로 변환하는 것 해시 테이블(Hash Table) : 키 값의 연산에 의해 직접 접근이 가능한 데이터 구조 해싱 함수(Hashing Function) : Key에 대해 산술 연산을 이용해, 데이터 위치를 찾을 수 있는 함수 해시 값(Hash Value), 해시 주소(Hash Address) : Key를 해싱 함수로 연산해서, 해시 값을 알아내..

알고리즘 복잡도 ? 하나의 문제를 푸는 알고리즘은 다양할 수 있음 => 어느 알고리즘이 더 좋은지를 분석하기 위해, 복잡도 계산 필요 시간 복잡도 : 알고리즘 실행 속도 (반복문이 수행시간 지배) 공간 복잡도 : 알고리즘이 사용하는 메모리 사이즈 알고리즘 성능 표기법 Big O (빅-오) 표기법 : O(N) 알고리즘 최악의 실행 시간을 표기 가장 많이/일반적으로 사용함 아무리 최악의 상황이라도, 이정도의 성능은 보장한다는 의미 O(입력) : 입력n에 따라 결정되는 시간 복잡도 함수 -> n의 크기에 따라 기하급수적으로 시간 복잡도 늘어날 수 있음 Ω (오메가) 표기법 : Ω(N) 알고리즘 최상의 실행 시간을 표기 Θ (세타) 표기법 : Θ(N) 알고리즘 평균 실행 시간을 표기

링크드 리스트 (Linked List) ? 연결 리스트 배열은 순차적으로 연결된 공간에 데이터를 나열하는 데이터 구조 떨어진 곳에 존재하는 데이터를 화살표로 연결해서 관리하는 데이터 구조 C에서는 주요한 데이터 구조지만, Python은 리스트 타입이 링크드 리스트의 기능을 모두 지원 기본 구조 노드(Node) : 데이터 저장 단위(데이터값, 포인터)로 구성 포인터(Pointer) : 각 노드 안에서, 다음이나 이전의 연결 정보를 가지고 있는 공간 장점 (C언어 입장에서) 미리 데이터 공간을 미리 할당하지 않아도 됨 (배열은 할당 필요) 단점 (C언어 입장에서) 연결을 위한 별도 데이터 공간이 필요하므로, 저장공간 효율이 높지 않음 연결 정보를 찾는 시간이 필요하므로 접근 속도가 느림 중간 데이터 삭제 시..

1. 배열 (Array) 같은 종류의 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 사용 같은 종류의 데이터를 순차적으로 저장 장점 : 빠른 접근 가능 단점 : 데이터의 추가/ 삭제의 어려움 FIFO(First-In, First-Out) 활용 : 멀티 태스킹을 위한 프로세스 스케쥴링 방식 구현에 사용 Enqueue : 큐에 데이터를 넣는 기능 / Dequeue : 큐에서 데이터를 꺼내는 기능 Queue() : 가장 일반적인 큐 / FIFO import queue data = queue.Queue() data = put("apple") data = put(3) data.qsize() #2 data.get() #인덱스를 입력하지 않음(FIFO) => 'apple' data.qsize() #3 data.get() #1 L..

자료구조 ? 자료구조 , 데이터 구조, data structure 대량의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 데이터의 구조를 의미 코드 상에서 효율적으로 데이터를 처리하기 위해, 데이터 특성에 따라, 체계적으로 데이터를 구조화 => 어떤 데이터 구조를 사용하느냐에 따라, 코드 효율이 달라짐 알고리즘 ? 알고리즘, algorithm 어떤 문제를 풀기 위한 절차/방법 어떤 문제에 대해 특정한 '입력'을 넣으면, 원하는 '출력'을 얻을 수 있도록 만드는 프로그래밍