전체 글35 Priority Queue를 활용한 작업 스케줄러 구현 우선순위 큐를 사용하여 작업 스케줄링 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 배워보세요. 1️⃣ 우선순위 큐(Priority Queue)란?우선순위 큐(Priority Queue)는 우선순위에 따라 요소를 정렬하고 처리하는 자료구조입니다. 큐와 비슷하지만, FIFO(First In, First Out) 대신 요소의 우선순위를 기준으로 처리 순서를 결정합니다.일반적으로 우선순위 큐는 힙(Heap) 자료구조를 기반으로 구현되며, 삽입과 삭제 작업의 시간 복잡도는 O(log n)입니다. 2️⃣ 작업 스케줄링과 우선순위 큐작업 스케줄링은 여러 작업이 있을 때 우선순위를 기준으로 작업을 처리하는 시스템입니다. 우선순위 큐를 사용하면 다음과 같은 방식으로 작업을 효율적으로 관리할 수 있습니다:작업을 우선순위와 함께 우선.. 2024. 12. 19. 이진 탐색 트리(BST)와 AVL 트리의 성능 비교 균형 트리와 일반 트리의 성능 차이를 검색, 삽입, 삭제 속도 측면에서 비교해 보겠습니다. 1️⃣ 이진 탐색 트리(BST)란?이진 탐색 트리(Binary Search Tree, BST)는 노드의 왼쪽 자식은 부모보다 작고, 오른쪽 자식은 부모보다 큰 값을 가지는 이진 트리입니다. 이 특성을 통해 데이터를 효율적으로 정렬 및 검색할 수 있습니다.하지만 BST는 삽입 순서에 따라 트리의 균형이 깨질 수 있으며, 이 경우 최악의 시간 복잡도는 O(n)이 됩니다. 2️⃣ AVL 트리란?AVL 트리는 균형 이진 탐색 트리(Self-Balancing BST)로, 모든 노드의 왼쪽과 오른쪽 서브트리 높이 차이가 1을 넘지 않도록 유지합니다. AVL 트리는 데이터 삽입 및 삭제 시 트리의 균형을 유지하기 위해 회전(R.. 2024. 12. 19. 이진 트리의 깊이 계산과 노드 탐색 알고리즘 트리 구조에서 깊이 계산과 노드 위치 탐색을 위한 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 1️⃣ 이진 트리란?이진 트리(Binary Tree)는 각 노드가 최대 두 개의 자식을 가지는 계층적 자료구조입니다. 이진 트리는 검색, 정렬, 계층적 데이터 표현 등 다양한 문제에서 널리 사용됩니다.✅ 트리의 기본 구성 요소 :루트 노드(Root): 트리의 최상단 노드.자식 노드(Child): 부모 노드에 연결된 하위 노드.리프 노드(Leaf): 자식이 없는 최하단 노드. 2️⃣ 이진 트리의 깊이 계산트리의 깊이(Depth)는 루트 노드에서 가장 깊은 리프 노드까지의 경로 길이를 나타냅니다. 깊이를 계산하기 위해서는 재귀적 접근 방식이 주로 사용됩니다.# Python으로 이진 트리 깊이 계산class Node: de.. 2024. 12. 18. 그래프에서 최소 신장 트리(MST) : Kruskal과 Prim 알고리즘 비교 최소 신장 트리를 생성하는 두 가지 대표 알고리즘의 원리와 차이에 대해 살펴보겠습니다. 1️⃣ 최소 신장 트리(MST)란?최소 신장 트리(Minimum Spanning Tree, MST)는 가중치가 있는 연결 그래프에서 모든 노드를 연결하되, 간선의 가중치 합이 최소가 되는 트리를 의미합니다.MST는 네트워크 설계, 도로 건설, 전기 회로 설계와 같은 문제에서 활용됩니다. MST를 생성하는 대표적인 알고리즘으로는 Kruskal 알고리즘과 Prim 알고리즘이 있습니다. 2️⃣ Kruskal 알고리즘Kruskal 알고리즘은 모든 간선을 가중치 순으로 정렬한 후, 최소 가중치 간선부터 순차적으로 선택하여 MST를 구축합니다. 사이클이 생성되지 않도록 간선을 추가하는 것이 핵심입니다.✅ 구현 방법# Python.. 2024. 12. 18. 스택과 큐를 활용한 브라우저 뒤로 가기와 캐싱 구현 스택과 큐 자료구조를 실생활 애플리케이션에 활용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1️⃣ 스택과 큐란?스택(Stack)과 큐(Queue)는 데이터를 효율적으로 관리하고 처리하기 위한 기본 자료구조입니다. 스택은 후입선출(LIFO : Last In, First Out) 방식으로 동작하며, 큐는 선입선출(FIFO : First In, First Out) 방식을 따릅니다.이 자료구조들은 특정한 패턴의 데이터 처리에 적합하며, 실생활에서 자주 활용됩니다. 2️⃣ 브라우저 뒤로 가기 : 스택의 활용브라우저의 뒤로 가기(Back) 기능은 스택 자료구조를 활용하여 구현됩니다. 사용자가 방문한 페이지를 스택에 순서대로 저장하고, 뒤로 가기를 클릭하면 마지막에 저장된 페이지를 스택에서 제거한 후 표시합니다.# Python.. 2024. 12. 17. 분할 정복(Divide and Conquer) 알고리즘과 자료구조 활용 효율적인 문제 해결을 위한 분할 정복 알고리즘의 개념과 자료구조의 역할에 대해 살펴보겠습니다. 1️⃣ 분할 정복이란?분할 정복(Divide and Conquer)은 문제를 작은 하위 문제로 분할하여 해결한 뒤, 그 결과를 합쳐서 전체 문제를 해결하는 알고리즘 설계 기법입니다. 이 기법은 다음과 같은 세 단계로 구성됩니다.분할(Divide) : 문제를 더 작은 하위 문제로 나눕니다.정복(Conquer) : 각 하위 문제를 재귀적으로 해결합니다.병합(Combine) : 하위 문제의 결과를 결합하여 전체 문제를 해결합니다.분할 정복은 재귀 호출과 효율적인 데이터 처리를 통해 복잡한 문제를 간단히 해결할 수 있습니다. 2️⃣ 분할 정복과 자료구조분할 정복 알고리즘에서는 문제의 분할, 처리, 병합 과정에서 다양한.. 2024. 12. 17. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음
