6. 자료구조

• 안전하게 배열의 크기를 키우기 위해 새로운 공간에 큰 크기의 메모리를 다시 할당하고 기존 배열의 값들을 하나씩 옮겨줘야한다 이런 작업은 O(n), 즉 배열의 크기 n만큼의 실행 시간이 소요된다.
• 연결리스트
  • 데이터 구조는 우리가 컴퓨터 메모리를 더 효율적으로 관리하기 위해 새로 정의하는 구조체이다. 일종의 메모리 레이아웃, 또는 지도이다. 연결리스트는 이러한 데이터 구조중 하나이다.
  • 배열에는 각 인덱스의 값이 메모리상에 연이어 저장되어있다. 연결리스트는 각 인덱스의 메모리 주소에 자신의 값과 다음 인덱스값의 주소를 저장한다.
   

• 연결리스트 구현

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>//연결 리스트의 기본 단위가 되는 node 구조체를 정의합니다.
typedef struct node
{
    //node 안에서 정수형 값이 저장되는 변수를 name으로 지정합니다.
    int number;

    //다음 node의 주소를 가리키는 포인터를  *next로 지정합니다.
    struct node *next;
}
node;

int main(void)
{
    // list라는 이름의 node 포인터를 정의합니다. 연결 리스트의 가장 첫 번째 node를 가리킬 것입니다.
    // 이 포인터는 현재 아무 것도 가리키고 있지 않기 때문에 NULL 로 초기화합니다.
    node *list = NULL;

    // 새로운 node를 위해 메모리를 할당하고 포인터 *n으로 가리킵니다.
    node *n = malloc(sizeof(node));
    if (n == NULL)
    {
        return 1;
    }

    // n의 number 필드에 1의 값을 저장합니다. “n->number”는 “(*n).numer”와 동일한 의미입니다.
    // 즉, n이 가리키는 node의 number 필드를 의미하는 것입니다.
    // 간단하게 화살표 표시 ‘->’로 쓸 수 있습니다. n의 number의 값을 1로 저장합니다.
    n->number = 1;

    // n 다음에 정의된 node가 없으므로 NULL로 초기화합니다.
    n->next = NULL;

    // 이제 첫번째 node를 정의했기 떄문에 list 포인터를 n 포인터로 바꿔 줍니다.
    list = n;

    // 이제 list에 다른 node를 더 연결하기 위해 n에 새로운 메모리를 다시 할당합니다.
    n = malloc(sizeof(node));
    if (n == NULL)
    {
        return 1;
    }

    // n의 number와 next의 값을 각각 저장합니다.
    n->number = 2;
    n->next = NULL;

    // list가 가리키는 것은 첫 번째 node입니다.
    //이 node의 다음 node를 n 포인터로 지정합니다.
    list->next = n;

    // 다시 한 번 n 포인터에 새로운 메모리를 할당하고 number과 next의 값을 저장합니다.
    n = malloc(sizeof(node));
    if (n == NULL)
    {
        return 1;
    }

    n->number = 3;
    n->next = NULL;

    // 현재 list는 첫번째 node를 가리키고, 이는 두번째 node와 연결되어 있습니다.
    // 따라서 세 번째 node를 더 연결하기 위해 첫 번째 node (list)의
    // 다음 node(list->next)의 다음 node(list->next->next)를 n 포인터로 지정합니다.
    list->next->next = n;

    // 이제 list에 연결된 node를 처음부터 방문하면서 각 number 값을 출력합니다.
    // 마지막 node의 next에는 NULL이 저장되어 있을 것이기 때문에 이 것이 for 루프의 종료 조건이 됩니다.
    for (node *tmp = list; tmp != NULL; tmp = tmp->next)
    {
        printf("%i\\n", tmp->number);
    }

    // 메모리를 해제해주기 위해 list에 연결된 node들을 처음부터 방문하면서 free 해줍니다.
    while (list != NULL)
    {
        node *tmp = list->next;
        free(list);
        list = tm

연결 리스트에 값을 추가하거나 검색하는 경우를 생각해 보자.

이를 위해서는 해당하는 위치까지 연결 리스트의 각 node들을 따라 이동해야 하기때문에 연결 리스트의 크기가 n 일때 그 실행 시간은 O(n)이 됩니다.

배열의 경우 임의 접근이 가능하기 때문에 (정렬 되어 있는 경우) 이진 검색을 이용하면 O(log n)의 실행 시간이 소요 되는 것에 비해서 다소 불리하다.

• 트리
  • 트리는 연결리스트를 기반으로 한 새로운 데이터 구조이다. 연결리스트에서의 각 노드 (연결 리스트 내의 한 요소를 지칭)들의 연결이 1차원적으로 구성되어 있다면, 트리에서의 노드들의 연결은 2차원적으로 구성되어 있다고 볼 수 있습니다. 각 노드는 일정한 층에 속하고, 다음 층의 노드들을 가리키는 포인터를 가지게 됩니다.
   

가장 높은 층에서 트리가 시작되는 노드를 ‘루트’라고 한다. 루트 노드는 다음 층의 노드들을 가리키고 있고, 이를 ‘자식 노드’라고 한다. 위 그림에 묘사된 트리는 구체적으로 ‘이진 검색 트리’ 이다.

각 노드가 구성되어 있는 구조를 살펴보면 일정한 규칙이 있다. 먼저 하나의 노드는 두 개의 자식 노드를 가진다.

또 왼쪽 자식 노드는 자신의 값 보다 작고, 오른쪽 자식 노드는 자신의 값보다 크다. 따라서 이런 트리 구조는 이진 검색을 수행하는데 유리하다.이진 검색 트리를 활용하였을 때 검색 실행 시간과 노드 삽입 시간은 모두 O(log n)이다.

• 해시 테이블
  • 해시 테이블은 ‘연결 리스트의 배열’이다
  • 쉬운 예로 아래 그림과 같이 사람의 이름이 해시 테이블에 저장되며, 해시 함수는 **‘이름의 가장 첫 글자’**인 경우를 생각해보자. 그 경우 알파벳 개수에 해당하는 총 26개의 포인터들이 있을 수 있으며, 각 포인터는 그 알파벳을 시작으로 하는 이름들을 저장하는 연결 리스트를 가리키게 된다.
   

만약 해시 함수가 이상적이라면, 각 바구니에는 단 하나의 값들만 담기게 될 것입니다. 따라서 검색 시간은 O(1)이 된다. 하지만 그렇지 않은 경우, 최악의 상황에는 단 하나의 바구니에 모든 값들이 담겨서 O(n)이 될 수도 있다. 일반적으로는 최대한 많은 바구니를 만드는 해시 함수를 사용하기 때문에 거의 O(1)에 가깝다고 볼 수 있다.

• 트라이
  • 트라이’는 기본적으로 ‘트리’ 형태의 자료 구조이다. 특이한 점은 각 노드가 ‘배열’로 이루어져있다는 것이다. 예를 들어 영어 알파벳으로 이루어진 문자열 값을 저장한다고 한다면 이 노드는 a부터 z까지의 값을 가지는 배열이 된다. 그리고 배열의 각 요소, 즉 알파벳은 다음 층의 노드(a-z 배열)를 가리킨다.
  • 아래 그림과 같이 Hermione, Harry, Hagrid 세 문자열을 트라이에 저장해보겠다. 루트 노드를 시작으로 각 화살표가 가리키는 알파벳을 따라가면서 노드를 이어주면 된다.
   

• 위와 같은 트라이에서 값을 검색하는데 걸리는 시간은  ‘문자열의 길이’에 의해 한정됩니다.단순히 문자열의 각 문자를 보며 트리를 탐색해나가기만 하면 되기 때문이다. 일반적인 영어 이름의 길이를 n이라고 했을 때, 검색 시간은 O(n)이 되지만, 대부분의 이름은 그리 크지 않은 상수값(예, 20자 이내)이기 때문에 O(1)이나 마찬가지라고 볼 수 있다.
• 상수 시간의 실행시간을 제공하기 위해 엄청난 양의 메모리를 사용한다.
• 큐
  • 큐는 메모리 구조에서 살펴봤듯이 값이 아래로 쌓이는 구조이다. 값을 넣고 뺄 때 ‘선입 선출’ 또는 'FIFO’라는 방식을 따르게 된. 가장 먼저 들어온 값이 가장 먼저 나가는 것이다. 은행에서 줄을 설 때 가장 먼저 줄을 선 사람이 가장 먼저 업무를 처리하게 되는 것과 동일하다. 배열이나 연결 리스트를 통해 구현 가능합니다.
• 스택
  • 반면 스택은 역시 메모리 구조에서 살펴봤듯이 값이 위로 쌓이는 구조이다. 따라서 값을 넣고 뺄 때 ‘후입 선출’ 또는 ‘LIFO’라는 방식을 따르게 된다. 가장 나중에 들어온 값이 가장 먼저 나가는 것이다. 뷔페에서 접시를 쌓아 뒀을 때 사람들이 가장 위에 있는(즉, 가장 나중에 쌓인) 접시를 가장 먼저 들고 가는 것과 동일하다. 메일을 저장하는 알고리즘이다. 스택에 쌓는다는 의미로 push라고부르고, 빼는 것을 pop이라고 한다. 역시 배열이나 연결 리스트를 통해 구현 가능하다.
• 딕셔너리
  • 딕셔너리는 ‘키’와 ‘값’이라는 요소로 이루어져 있다. ‘키’에 해당하는 ‘값’을 저장하고 읽어오는 것이다. 마치 대학교에서 ‘학번’에 따라서 ‘학생’이 결정되는 것과 동일하다. 일반적인 의미에서 *해시 테이블’과 동일한 개념이라고도 볼 수 있다. 역시 ‘키’를 어떻게 정의할 것인지가 중요하다.