JJune의 개발 블로그

연결 리스트(Linked List)

jjune0131 — Mon, 15 Aug 2022 15:38:17 +0900

연결 리스트란?

배열은 순차적으로 연결된 공간에 데이터를 나열하는 데이터 구조이다.
연결된 리스트는 떨어진 곳에 존재하는 데이터를 화살표로 연결해서 관리하는 데이터 구조이다.
C언어에서는 주요한 데이터 구조이지만, 파이썬에서는 리스트 타입이 연결 리스트의 기능을 모두 지원하다.

연결 리스트 기본 구조와 용어

노드(Node): 데이터 저장 단위 (데이터값, 포인터) 로 구성
포인터(pointer): 각 노드 안에서, 다음이나 이전의 노드와의 연결 정보를 가지고 있는 공간

(출처: wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Linked_list)

연결 리스트 장단점

장점
- 미리 데이터 공간을 미리 할당하지 않아도 됨
  - 배열은 미리 데이터 공간을 할당 해야 함
단점
- 연결을 위한 별도 데이터 공간이 필요하므로, 저장공간 효율이 높지 않음
- 연결 정보를 찾는 시간이 필요하므로 접근 속도가 느림
- 중간 데이터 삭제시, 앞뒤 데이터의 연결을 재구성해야 하는 부가적인 작업 필요

연결 리스트 구현 (Python)

class Node:
    def __init__(self, data, next=None):
        self.data = data
        self.next = next
    
class NodeMgmt:
    def __init__(self, data):
        self.head = Node(data)
        
    def add(self, data):
        if self.head == '':
            self.head = Node(data)
        else:
            node = self.head
            while node.next:
                node = node.next
            node.next = Node(data)
        
    def desc(self):
        node = self.head
        while node:
            print (node.data)
            node = node.next
    
    def delete(self, data):
        if self.head == '':
            print ("해당 값을 가진 노드가 없습니다.")
            return
        
        if self.head.data == data:
            temp = self.head
            self.head = self.head.next
            del temp
        else:
            node = self.head
            while node.next:
                if node.next.data == data:
                    temp = node.next
                    node.next = node.next.next
                    del temp
                    return
                else:
                    node = node.next

자주쓰는 Python 함수 및 라이브러리 정리

jjune0131 — Sun, 14 Aug 2022 21:11:07 +0900

[ Join ]

- ''.join(리스트)
ex) ''.join(리스트)를 사용하면 리스트 ['1', '2', 'c'] 를 '12c'의 문자열로 합쳐 반환해준다.

- '구분자'.join(리스트)
'구분자'.join(리스트)를 사용하면 리스트의 값과 값 사이에 '구분자'에 들어온 구분자를 넣어서 하나의 문자열로 합쳐 반환해준다.
ex) '+'.join(['1', '2', 'c']) 라 하면 "1+2+c" 와 같은 형태로 문자열을 만들어서 반환해 준다.

큐(Queue)

jjune0131 — Sun, 14 Aug 2022 21:05:58 +0900

큐란?

· 가장 먼저 넣은 데이터를 가장 먼저 꺼낼 수 있는 구조

· 줄을 서는 행위와 유사

· 음식점에서 가장 먼저 줄을 선 사라이 제일 먼저 음식점에 입장하는 것과 동일

· FIFO 또는 LILO방식으로 스택과 꺼내는 순서가 반대

https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%81%90_(%EC%9E%90%EB%A3%8C_%EA%B5%AC%EC%A1%B0) (출처)

큐 용어

● Enqueue : 큐에 데이터를 넣는 기능

● Dequeue : 큐에 데이터를 꺼내는 기능

파이썬 queue 라이브러리에서 다양한 큐를 제공

● Queue(), LifoQueue(), PriorityQueue() 제공

● Queue() : 가장 일반적인 큐 자료

● LifoQueue() : 나중에 입력된

< 큐를 파이썬에서 사용하는 기본적인 예제 >

# queue를 사용하기위해 import하기
import queue 

# Queue()를 이용하여 queue자료구조 생성
queue_example = queue.Queue()

# 만들어진 queue에 "First"를 삽입
queue_example.put("First")

# 만들어진 queue의 크기를 반환
queue_example.qsize()

# 만들어진 queue의 값을 순차적으로 가져오기
queue_example.get()

< 큐를 리스트 변수로 만들고 Deque, Enque를 구현해보기 >

# list()로 queue를 생성하기
queue_list = list()

# enqueue()구현
def enqueue(data):
    queue_list.append(data)  # queue에 data를 append()
    
# dequeue()구현    
def dequeue():
    element = queue_list[0] # queue의 첫번째 data를 element로 두고
    del queue_list[0] # queue의 첫번째 data를 삭제
    return element # 뽑았던 element를 반환

큐는 어떨때 사용할까?

· Process Scheduling - Multi Tasking을 구현하기위해 자주 사용된다.

· 큐의 경우 장단점이 특별히 없다.

· 큐는 Process Scheduling을 구현하기위해 자주 사용한다는것을 알고 Process Scheduling의 동작 원리를 이해하는것이 좋다.

배열(Array)

jjune0131 — Sun, 14 Aug 2022 21:05:25 +0900

배열이란?

● 데이터를 나열하고, 각 데이터를 인덱스에 대응하도록 구성한 데이터 구조

● 파이썬에서는 리스트 타입이 배열기능을 제공하고 있음

출처 : http://www.tcpschool.com/c/c_array_oneDimensional

배열의 필요성

● 같은 종류의 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 사용

● 같은 종류의 데이터를 순차적으로 저장

배열의 장점

- 빠른 접근 가능

배열의 단점

- 추가/삭제가 쉽지 않음

- 배열의 길이를 미리 설정해야함

파이썬으로 1차원 배열을 구현하는 예

자료구조의 시작

jjune0131 — Sun, 14 Aug 2022 21:04:58 +0900

자료구조란?

● 용어 : 자료구조, 데이터 구조, data structure

● 대량의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 데이터의 구조를 의미

● 코드상에서 효율적으로 데이터를 처리하기 위해, 데이터 특성에 따라, 체계적으로 데이터를 구조화해야함.

대표적인 자료구조

● Array, Stack, Queue, Linked list, Hash Table, Heap 등

알고리즘이란?

● 용어 : 알고리즘, algorithm

● 어떤 문제를 풀기 위한 절차 혹은 방법

● 어떤 문제에 대해, 특정한 입력을 넣으면 원하는 출력을 얻을 수 있도록 만드는 프로그래밍

자료구조와 알고리즘이 중요한 이유

● 어떤 자료구조와 알고리즘을 쓰느냐에 따라, 성능이 천차만별이다.

=> 프로그래밍을 잘 할 수 있는 기술과 역량을 익히고, 검증할 수 있음