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컴퓨터과학100

스킵 리스트(Skip List): 고속 검색을 위한 마법의 자료 구조 데이터 구조를 잘 이해하고 활용하는 것은 컴퓨터 과학에서 중요한 역량입니다. 많은 사람들이 이진 탐색 트리나 해시 테이블을 잘 알고 있지만, 그만큼 덜 알려진 자료 구조 중 하나인 "스킵 리스트(Skip List)"는 성능이 뛰어나면서도 구현이 비교적 간단한 구조로, 알고리즘의 고속 검색을 위해 널리 사용됩니다. 오늘은 이 "스킵 리스트(Skip List)"에 대해 풍부하고 자세한 정보를 바탕으로 재밌게 설명하겠습니다. 스킵 리스트란 무엇인가? 스킵 리스트는 링크드 리스트의 일종으로, 고속 검색을 지원하는 자료 구조입니다. 기본적으로 여러 수준의 리스트로 구성되어 있으며, 각 리스트는 특정 조건을 만족하는 원소들만 포함하고 있습니다. 이 구조는 이진 탐색 트리와 비슷한 속성을 가지면서도, 구현이 훨씬 간.. 2025. 1. 22.
스플레이 트리(Splay Tree): 개념, 특징, 활용 사례 및 장단점 스플레이 트리(Splay Tree)의 개요스플레이 트리(Splay Tree)는 자기 균형 이진 검색 트리(Balanced Binary Search Tree) 중 하나로, 데이터를 검색, 삽입, 삭제하는 작업에서 최근에 접근된 요소를 트리의 루트로 이동시키는 독특한 특성을 가집니다. 이는 트리의 균형을 맞추는 방식과는 다른 접근 방식으로, 스플레이 트리는 적은 수의 연산으로 트리의 특정 부분을 최적화하는 특징을 가집니다.스플레이 트리는 동적 집합(dynamic set) 및 연속된 집합(sequential set)에서 효율적으로 사용할 수 있으며, O(log n) 시간 복잡도를 가질 수 있도록 설계되었습니다. 이 트리의 주요 장점은 최근에 자주 접근된 데이터를 빠르게 접근할 수 있게 해 준다는 점이며, 선형.. 2025. 1. 22.
B-Tree와 B+ Tree: 데이터 구조의 차이점과 사용 사례 B-Tree와 B+ Tree의 개요B-Tree와 B+ Tree는 모두 자가 균형 이진 트리(Balanced Binary Tree)로 분류되는 자료 구조입니다. 이 두 트리는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 및 파일 시스템에서 효율적인 검색, 삽입, 삭제 및 범위 쿼리(range queries)를 지원하기 위해 널리 사용됩니다. 하지만 B-Tree와 B+ Tree는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 두 트리 구조의 특징, 차이점 및 활용 사례를 공신력 있는 자료를 바탕으로 자세히 살펴보겠습니다.1. B-Tree의 기본 구조와 특징B-Tree는 다중 자식 트리(multi-way tree)로, 각 노드가 여러 자식을 가질 수 있는 트리입니다. B-Tree는 주로 데이터베이스 시스템.. 2025. 1. 22.
AVL 트리와 Red-Black 트리 - 균형 이진 탐색 트리 • AVL 트리란 무엇인가? AVL 트리(Adelson-Velsky and Landis Tree)는 자기 균형 이진 탐색 트리(Balanced Binary Search Tree)로, 각 노드의 왼쪽 서브트리와 오른쪽 서브트리의 높이 차이(균형 인자, balance factor)가 1을 넘지 않도록 균형을 맞추는 트리입니다. 이 규칙을 통해 탐색, 삽입, 삭제 연산을 O(log N) 시간 복잡도로 수행할 수 있습니다. AVL 트리는 트리가 항상 균형을 이루고 있어, 성능이 매우 예측 가능합니다. AVL 트리의 특징: • 균형 인자: 각 노드에서 왼쪽 서브트리의 높이와 오른쪽 서브트리의 높이 차이를 구하고, 그 차이가 1을 초과하지 않도록 유지합니다. • 자기 균형성: 삽입 또는 삭제 연산 후, 트리가 .. 2025. 1. 21.
세그먼트 트리와 펜윅 트리 - 효율적인 범위 쿼리를 위한 자료구조 • 세그먼트 트리(Segment Tree)란 무엇인가? 세그먼트 트리(Segment Tree)는 배열과 같은 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 설계된 자료구조입니다. 이 자료구조는 주로 배열의 구간 합, 최댓값, 최솟값 등을 효율적으로 계산하기 위한 방법으로 사용됩니다. 세그먼트 트리는 트리 구조를 사용하여 **구간 범위 쿼리(range query)**와 **구간 업데이트(range update)**를 빠르게 수행할 수 있게 해줍니다. 세그먼트 트리의 특징은 트리의 각 노드가 배열의 일정 범위에 대한 정보를 저장한다는 점입니다. 예를 들어, 구간 합을 구하는 경우, 트리의 각 노드는 배열의 부분 구간에 대한 합을 저장하며, 이를 통해 특정 구간의 합을 O(log N) 시간에 계산할 수 있습니다. 세그먼트.. 2025. 1. 20.
트라이(Trie) 자료구조 - 효율적인 문자열 검색을 위한 자료구조 • 트라이(Trie)란 무엇인가? 트라이(Trie)는 문자열 검색을 효율적으로 처리하기 위해 설계된 트리 기반의 자료구조입니다. 주로 사전 구현, 자동 완성, 접미어 검색 등과 같이 문자열을 빠르게 검색하고 관리하는 데 사용됩니다. 트라이 자료구조의 특징은 문자열의 각 문자가 트리의 노드로 구성된다는 점입니다. 트라이의 각 경로는 문자열의 각 문자를 따라가며, 특정 문자열에 대한 정보가 트리의 경로를 따라 저장됩니다. 이를 통해 문자열의 검색, 삽입, 삭제를 매우 효율적으로 수행할 수 있습니다. • 트라이의 구조 트라이 구조는 루트 노드에서 시작하여, 각 문자가 트리의 경로를 따라가며 자식 노드로 분기되는 방식입니다. 각 노드는 하나의 문자를 저장하며, 문자열을 트라이에 삽입할 때 해당 문자를 차례대로 .. 2025. 1. 20.
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