개미는 오늘도 뚠뚠~

Heap

2023-11-20T00:00:00+00:00

Heap이란

힙은 ‘우선순위 큐’를 구현하거나 ‘힙 정렬’을 하기 위해 사용하는 자료구조이다. 힙은 이진 힙(Binary Heap)이라고 부르기도 한며 둘은 동일한 개념이다. ‘우선순위 큐’란 특정 우선순위 기준을 가지고 만든 큐를 의미한다. 사실 기존의 큐 또한 우선순위 큐에 속한다. 기존의 큐는 삽입된 순서 기준으로 먼저 삽입된 것에 우선순위를 부여한 우선순위 큐이라고 할 수 있다.

힙은 최대 힙(Max Heap)과 최소 힙(Min Heap)으로 나눌 수 있다. 최대 힙은 부모 노드의 키 값이 자식 노드의 키 값보다 크거나 같은 힙이다. 최소 힙은 부모 노드의 키 값이 자식 노드의 키 값보다 작거나 같은 힙이다. 아래부터는 최대 힙을 가정하고 힙에 대해 서술하고자 한다. 힙의 규칙은 다른 트리 자료구조들과 비교했을 때 비교적 간단하다. 힙은 큰 값이 위에 있고 작은 값들은 아래에 있는 트리로 느슨한 정렬 상태를 유지하는 트리이다. 힙은 완전 이진 트리이기에 삽입시 항상 왼쪽부터 채워지며 이진 탐색 트리와는 다르게 형제(같은 레벨의 노드)간 우선순위가 없다. 힙은 느슨한 정렬 상태를 유지하는 대신 항상 루트 노드는 가장 큰 값을 가진다. 따라서 이는 우선순위 큐를 사용하기에 아주 적합하다.

큰 값은 위에 있고 작은 값들은 아래에 있는 느슨한 정렬을 유지하는 트리
완전 이진 트리(=항상 왼쪽부터 채워지는 트리로 왼쪽 자식이 없는데 오른쪽 자식에 값이 있을 수 없다)
형제 노드간 우선우선순위는 없다.
루트 노드는 힙에서 가장 큰 값을 가진다.
배열을 통해 구현하기 쉽다.

힙은 완전 이진 트리이기에 중간에 데이터가 없는 빈 노드가 없어 배열로 쉽게 구현할 수 있다. 트리 형태를 배열로 구현하기 위해 다음과 같은 별도의 index 계산법을 사용한다.

	index
루트노드	0
노드 자신	index
부모 노드	(index - 1) / 2
왼쪽 자식 노드	index * 2 + 1
오른쪽 자식 노드	index * 2 + 2

오른쪽 자식노드의 경우 부모 노드 index를 구하기 위해 (자식index -1) / 2 식을 사용하면 소수점이 나오지만 index를 int형으로 선언시 소수점은 자동으로 버려지기에 부모 노드 index를 구할 수 있다.

public class MaxHeap {
    Integer[] queue;
    final int ROOT_NODE_INDEX = 0;
    int size = 0; // 저장된 노드의 개수

    public MaxHeap(int length) {
        queue = new Integer[length];
    }

    private int getParentIndex(int index) {
        return (index - 1) / 2;
    }

    private int getLeftChildIndex(int index) {
        return index * 2 + 1;
    }

    private int getRightChildIndex(int index) {
        return index * 2 + 2;
    }

    private boolean hasLeftChild(int index) {
        return size > getLeftChildIndex(index);
    }

    private boolean hasRightChild(int index) {
        return size > getRightChildIndex(index);
    }
    
    private void swap(int index1, int index2) {
        Integer tmp = queue[index1];
        queue[index1] = queue[index2];
        queue[index2] = tmp;
    }
    
    ...
    
    }

Heap 삽입

Heap의 삽입은 완전 이진 트리의 특성상 먼저 가장 왼쪽의(가장 마지막 index+1) 단말 노드에 새로운 노드를 삽입하고 해당 단말 노드에서부터 UpHeap을 진행한다. UpHeap이란 부모 노드와의 우선순위를 고려하여 부모 노드보다 우선순위가 높다면 부모 노드와 자식 노드의 위치를 바꾸는 것이다. UpHeap을 부모 노드보다 우선순위가 높지 않을 때까지 반복한다. 정리하면

새로운 노드를 삽입할 수 있는 레벨에서 가장 왼쪽(가장 마지막 index + 1)의 단말 노드 위치로 삽입한다.
부모 노드와 우선순위를 비교하여 UpHeap
더 이상 부모 노드의 우선순위가 높지 않을 때 까지 2.반복

    public void add(Integer key) {
        if (queue.length == size)
            queue = Arrays.copyOf(queue, queue.length + 10);

        queue[size++] = key;
        upHeap(size - 1);
        System.out.println(key + " 삽입 완료");
    }

    public void upHeap(int index) {
        while (index != ROOT_NODE_INDEX && queue[index] > queue[getParentIndex(index)]) {
            swap(index, getParentIndex(index));
            index = getParentIndex(index);
        }
    }

Heap 삭제

Heap의 목적은 가장 우선순위가 높은 데이터를 꺼내는 것이기에 Heap은 루트 노드만을 삭제할 수 있다. 삭제 연산시 루트 노드를 가장 마지막 index의 단말 노드와 교체하고(Key값만 교체) 부모 노드는 삭제할 노드인 해당 단말 노드와의 연결을 끊는다. 이후 루느 노드로 올라간 단말노드에 대해 DownHeap을 진행한다. DownHeap이란 자식 노드 중 우선순위가 높은 노드와 비교하여 자식 노드가 더 큰 key값을 갖는 경우 자리를 바꾸는 것을 말한다. 이를 자식 노드에 대해 계속해서 진행하여 더 이상 DownHeap이 불가할 때 까지 반복한다.

루트 노드의 key값을 가장 마지막 단말 노드의 key값과 교체
교체된 단말 노드를 삭제
새롭게 루트 노드가 된 노드는 자식 노드의 우선순위가 낮을 때까지 DownHeap 반복.

    public void delete() {
        int leafNodeIndex = size - 1;
        swap(ROOT_NODE_INDEX, leafNodeIndex);
        System.out.println(queue[leafNodeIndex] + " 삭제");
        queue[leafNodeIndex] = null;
        size--;
        DownHeap(ROOT_NODE_INDEX);

    }

    public void DownHeap(int index) {
        int childIndex;

        if(hasLeftChild(index))
            childIndex = getBiggerChildIndex(index);
        else
            return;

        while (size > index && hasLeftChild(index) && queue[index] < queue[childIndex]) {
            swap(index, childIndex);
            index = childIndex;
            childIndex = getBiggerChildIndex(index);
        }
    }

    private int getBiggerChildIndex(int index) {
        if (hasRightChild(index))
            return (queue[getLeftChildIndex(index)] >= queue[getRightChildIndex(index)]) ? getLeftChildIndex(index) : getRightChildIndex(index);
        else if (hasLeftChild(index))
            return getLeftChildIndex(index);
        else//자식 노드가 없는 단말 노드인 경우
            return -1;
    }

LinkedList 대하여 알아보기

2023-11-17T00:00:00+00:00

참조사이트:네이버 블로그

연결리스트(Linked List)란?

LinkedList는 Node라는 객체로 이루어져 있는데 Node는 데이터를 저장하는 field와 다음 노드를 가리킬 수 있는 next pointer field로 구성이 되어있습니다. 이말인 즉슨, 이 노드들이 연결된 형태의 자료구조를 바로 LinkedList라고 하는 것입니다.

Head: 가장 앞에 위치한 노드

LinkedList의 값이 있더라도 Head 노드는 반드시 비어있습니다. 따라서 head 노드에는 무조건 null값을 주게 됩니다. 그래서 head node는 보통 dummy node라고 불리기도 합니다.(아무런 값이 존재하지 않고 그저 수단으로만 사용되기 때문)

Tail: 가장 뒤에 위치한 노드

Tail은 자신의 다음에 가리킬 노드가 없기 때문에 Tail의 next pointer 또한 null입니다. 단순 연결 리스트에서는 노드가 뒤에 계속 추가 된다면 tail 노드는 바뀔 수 있지만, 이중 연결 리스트에서는 tail노드를 따로 지정을 해두기 때문에(이름이 ‘이중’인 이유) tail노드가 바뀌지 않습니다.

검색

LinkedList에서의 검색은 ArrayList의 검색과 마찬가지로 head 노드에서부터 tail 노드까지 순차적으로 순회하면서 데이터를 찾아갑니다. 그렇기 때문에 마찬가지로 O(N)의 시간 복잡도를 가집니다. ArrayList는 대신 index로 검색을 하는 경우 Randon Access(임의 접근 방식)가 가능하여 데이터를 처음부터 찾을 필요가 없기 때문에 O(1)의 시간 복잡도를 갖습니다.

추가

‘추가’는 원하는 노드를 하나 만들고 그 노드와 Tail노드의 next pointer를 연결하는 작업입니다. 마찬가지로 처음부터 끝까지 순회하면서 마지막 노드가 가리키고 있는 Null 위치에 우리가 원하고자 하는 노드를 추가 시키는 개념입니다. ArrayList와는 달리, 끝 노드를 찾아야 하지 않아도 되고 그저 tail노드에서 새로운 노드를 추가하는 것이기 때문에 O(1)의 시간 복잡도를 갖습니다.

삽입

삽입은 제일 끝이 아니라 중간에 넣는 경우를 말하며 LinkedList는 ArrayList와는 다르게 데이터를 뒤로 한 칸씩 전부 밀어줄 필요가 없습니다. 그냥 간단히 pointer만 바꿔주면 되기 때문에 논리는 간단하지만 삽입 위치를 찾기 위해서는 순회를 통해 찾아야 하기 때문에 시간복잡도는 O(n) 입니다. 해당 과정은 다음과 같이 진행됩니다.

먼저, 삽입을 원하는 노드를 생성한다.

해당 노드의 previous(이전의) node의 next 포인터를 본인 노드와 연결하고 previous node의 next pointer가 가리키고 있던 노드를 본인 노드의 next pointer로 가리킴로써 연결을 삽입을 마무리한다.

삭제

LinkedList에서 삭제하고자 하는 노드가 있을 때는 그 위치를 찾아가야 하기 때문에 결정되는 시간복잡도는 O(N)입니다.

head와 tail노드로 무작정 알아낼 수 없기 때문 ArrayList에서는 삭제할 위치를 찾고 뒤의 데이터들을 앞으로 한 칸씩 당기는데 또 시간이 O(N)만큼 소요가 됐다면, LinkedList는 데이터를 당겨오지 않고 pointer만 조금 바꾸어 주면 삭제 과정이 자동으로 이루어지게 됩니다.

빨간 점선으로 된 노드를 삭제해야 한다고 합시다. 앞으로 삭제하고자 하는 노드를 삭제노드, 그 노드의 이전 노드는 이전노드 다음 노드는 다음노드라 부르겠습니다.

이전 노드의 next pointer는 삭제 노드의 next pointer가 가리키고 있던 노드를 가리키게되고 삭제 노드의 next pointer는 아무것도 가리키지 않는 상태인 null 상태가 되게 합니다. 즉, node.next = null; 로 표현할 수 있습니다.

그 이후 자바에서는 garbage collector에 의해 붕떠 있던 삭제 노드는 알아서 사라지게 됩니다. 그리하여 LinkedList의 삭제를 진행한 후 연결이 잘 되어 있는 것을 볼 수 있습니다.

정리

장점

배열의 복사나 재할당 없이 데이터 추가 가능 + 유연한 공간 ArrayList는 배열이 꽉 차있는 경우 크기를 늘려 준 다음 데이터를 다시 추가해 주는 과정을 진행해야 했는데 LinkedList는 쓰는 공간만큼만 크기가 늘었다 줄었다 하기 때문에 메모리 측면에서 훨씬 효율적입니다.

단점

데이터 접근에 대한 시간이 늘어남 배열(Array List)과 달라, Random Access가 되지 않기 때문에 원하는 노드를 찾아야 하는 경우 O(N)의 시간복잡도가 발생한다는 점이 단점이라면 단점이겠습니다.

HashMap 대하여 알아보기

2023-11-17T00:00:00+00:00

참조사이트:위키독스

HashMap의 선언

기본적으로 Map은 key:value 형태로 구성되어 있습니다. 시험 성적으로 예를 들면, {국어=90점, 수학=80점} 식으로 구성되어있지요. 각각의 과목이 key, 점수를 value라고 생각하면 됩니다. 그리고 key는 Set와 마찬가지로 중복이 불가능합니다. 먼저 선언하는 방법을 코드를 통해 설명하겠습니다.

    HashMap<String,Integer> myMap=new HashMap<String, Integer>();

    System.out.println(myMap.toString());   //{}

Map은 key:value 형태의 값이 필요합니다. 따라서 꺾쇠 안에 들어가야 하는 변수의 Type도 두 개입니다. 예시에서는 key에는 String이, value에는 IntegerType이 들어가는 HashMap을 사용하기로 하였습니다. 출력결과는 조금 다르게 생겼네요? 다른 자료구조들이 대괄호[]형태의 출력결과를 갖는것에 반해서, Map은 중괄호{}형태가 출력되는 것이 특징입니다.

HashMap의 주요 메서드

    //1. put
    myMap.put("Korean", 90);
    myMap.put("Math", 80);
    myMap.put("English", 87);
    myMap.put("Science", 90);

    System.out.println(myMap.toString());   //{English=87, Science=90, Korean=90, Math=80}

    myMap.put("English", 95);

    System.out.println(myMap.toString());   //{English=95, Science=90, Korean=90, Math=80}

    //2. remove
    myMap.remove("English");

    System.out.println(myMap.toString());   //{Science=90, Korean=90, Math=80}

    //3. get
    System.out.println(myMap.get("Korean"));        //90

    //4. size
    System.out.println(myMap.size());       //3

    //5. contains
    System.out.println(myMap.containsKey("Math"));  //true
    System.out.println(myMap.containsKey("English"));   //false
    System.out.println(myMap.containsValue(90));    //true

    //6. keySet, Values
    System.out.println(myMap.keySet());             //[Science, Korean, Math]

    System.out.println(myMap.values());             //[90, 90, 80]

    //7. forEach
    for(String subject: myMap.keySet()) {
        System.out.println(subject);    //Science, ...
    }

put

Map 안에 값을 넣기 위해서는 put을 사용합니다. 선언부에서 정의했던 자료형의 쌍을 집어넣게 되는데, HashSet에서처럼 작성한 코드의 순서와는 상관없이 값이 저장됩니다. 또한, 앞서 설명한듯이 key값은 중복이 불가능합니다. 예시 코드에서처럼 “English”라는 key에 새로운 value “95”를 넣게되면, 기존에 가지고 있던 값을 잃어버리고 새로운 값만 들어가게 됩니다. 마치 앞서 다룬 Set처럼 말이지요.

remove

Map을 쉽게 이해하는 방법 중 하나는, key를 다른 자료구조에서의 index로 치환하여 생각하는 것입니다. 이를테면 ArrayList에서 값을 호출하기위해서는 remove(index의 번호)를 사용하는 것처럼 Map에서는 remove(key)가 되는 것이지요. remove의 결과로 해당 key와 value가 모두 지워지게 됩니다.

get

remove와 마찬가지로 get메서드 역시 index대신 key를 사용하여 value를 호출하게 됩니다. 어차피 하나의 Map에는 중복되는 key가 존재하지 않으므로, 고유한 key는 하나의 value만을 가지게 됩니다. 그럼 value를 사용하여 key를 호출할 수는 없을까요? Map에서는 key에 대한 중복을 허락하지 않지만, value는 같은 값을 가져도 상관없습니다. 따라서 역으로 key값을 반환하는 메서드는 존재하지 않습니다.

size

size메서드는 Map의 크기를 int Type으로 반환하는 메서드입니다.

contains

이전의 다른 자료구조의 설명에서도 contains는 다룬적이 많이 있습니다. 차이점이 있다면, Map의 key와 value에 각각 따로 containsKey와 containsValue라는 메서드가 구현되어 있다는 점입니다. 상황에 맞게 사용하실 수 있습니다.

keySet, Values

keySet은 Map이 가지고 있는 key를, Values는 Map이 가지고있는 value를 각각 반환합니다. 특히 keySet은 다음에 설명할 forEach 문과 함께 자주 사용하는 메서드이므로 익숙해 지는것이 좋습니다.

forEach

앞서 Set에서 잠시 다룬적이 있던 forEach문입니다. Set에서는 HashSet 전체를 루프돌며 반복문을 수행하였지만, 이번에는 keySet()의 결과인 key의 집합을 돌면서 수행하게 됩니다. 여기서 key의 Type에 맞추어 StringType의 key를 임시로 subject라고 부르기로 정의했습니다. 그리고 루프를 돌면서 subject를 출력하도록 구현한 코드입니다.

위에서 설명했던 get()메서드와 함께 응용하면 이렇게 출력할 수도 있겠군요. key와 함께 value값을 출력해서 과목 당 점수를 함께 표시한 코드입니다.

    for(String subject: myMap.keySet()) {
        System.out.println(subject+" : "+myMap.get(subject));   //Science : 90, ...
    }   

Hashmap 정리

HashMap은 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap] 으로 되어있다.
put으로 data를 넣으면 Node<K,V>[hashing 값 & 배열 크기 - 1]에 값이 들어가고, key가 같고 value가 다르면(equals가 false) linkedlist의 자료구조로 이어서 붙는다.
remove를 하게되면 Node<K,V>[hashing 값 & 배열 크기 - 1]에 값이 있는지 확인 후 key 값을 비교후 가져오거나 없다면 null.
put이 많아져 들어있는 양이 loadFactor를 넘게되면 배열의 크기를 재산정함(현재 크기의 2배로)
하나의 index에 들어있는 값이 많아지면 tree의 형태로 변환.(Java8 이상)
Hashmap의 시간복잡도가 O(1)인 이유는 key값을 (hashing & n - 1)으로 직접 index를 가져오기 때문이다.

queue에 대하여 알아보기

2023-11-14T00:00:00+00:00

원본

Queue

Queue(큐)는 Stack(스택)과 반대로 선입선출(First In First Out, FIFO)의 특징을 가지고 있다. 먼저 들어온 것이 먼저 나간다는 FIFO는 일상생활에서의 줄서기, 마트 재고관리부터 운영체제의 프로세스 관리, 너비 우선 탐색(BFS) 알고리즘까지 다양한 곳에서 이용되고 있다.

Queue는 Stack과 마찬가지로 배열과 리스트 두 가지 방법으로 구현할 수 있다.

배열로 구현한 Queue

배열을 이용하여 큐를 만드는 경우 다음과 같은 원형 큐 형태로 구현해야 한다. 원형 큐 형태를 구현함으로서 배열의 첫 데이터의 index가 0이 아닐 수도 있게 된다. 이를 통해 배열의 마지막 index에 데이터가 있어도 앞서 들어온 데이터를 꺼내 앞쪽 index의 배열은 비어있는 경우 앞 index의 요소들에도 데이터를 넣을 수 있어 FIFO 구현이 간단해진다. 원형 큐는 나머지 연산(%)를 통해 구현한다. front = front % queue.length()를 하면 해당 큐의 길이보다 크거나 같은 index가 들어오면 나머지 연산자를 통해 항상 큐의 길이보다 작도록 index를 유지한다. front는 queue에서 가장 먼저 나가야 하는 데이터(가장 최근 들어온 데이터)의 index를 저장한다. rear는 queue로 다음 데이터가 들어올 index를 저장한다.

public class StackQueue {
    int length;
    int front = 0;
    int rear = 0;
    Object[] queue;
    
    ...
    
    }

enqueue(Object data) : 데이터를 넣는 함수
dequeue() : 데이터를 꺼내는 함수
peek() : 앞으로 꺼낼 데이터가 무엇인지 확인하는 함수
isEmpty() : 큐가 비었는지 확인하는 함수
isFull() : 큐가 꽉 찼는지 확인하는 함수</br>
구현시 주의할 점은 데이터를 넣거나 데이터를 꺼낼 때 큐가 비었거나 꽉 찼는지 미리 확인하는 것이 필요하다는 것이다.

isFull(): 큐가 꽉 찼는지 확인하는 함수

큐가 꽉 찼는지 확인하는 것은 front와 rear가 같은지 + 같다면 해당 index의 배열 위치에 null 값이 있는지 체크하면 된다. null값이라면 큐가 비어있는 것이고 null값이 아니라면 꽉 찬 것이다.

    public boolean isFull(){
        return front == rear && queue[front] != null;
    }

isEmpty(): 큐가 비었는지 확인하는 함수

front와 rear에 저장된 index값이 동일한지 확인
동일하다면 해당 index의 배열 위치에 null값이 있는지 확인
```
 public boolean isEmpty(){
     return front == rear && queue[front] == null;
 }
```
enqueue(): 큐에 데이터를 넣는 함수

큐가 꽉 찼는지 확인( isFull함수 사용)
rear가 가리키는 index로 접근, 데이터를 삽입
rear값 1 증가
rear값이 배열의 크기 넘지 못하도록 나머지 연산(%)

  public void enqueue(Object data){
        if(isFull()) {
            System.out.println("큐에 더 이상 데이터를 저장할 공간이 없습니다.");
            return;
        }
        queue[rear++] = data;
        rear = rear % queue.length;
    }

dequeue(): 큐에서 데이터를 꺼내는 함수

큐가 비어있는지 확인 (isEmpty함수 사용)
front가 가리키는 index로 접근하여 데이터를 임시저장
다시 해당 index로 접근하여 null값 삽입
front값 1증가
front 값이 배열의 크기가 넘지 못하도록 나머지 연산(%)

peek함수의 경우 단순히 front가 가리키는 index로 배열에 접근하여 그 값을 리턴하면 된다.

public Object dequeue(){
        if(isEmpty()){
            System.out.println("큐가 비어있습니다");
            throw new ArrayIndexOutOfBoundsException();
        }

        Object dequeuedData = queue[front];
        queue[front++] = null;
        front = front % queue.length;

        return dequeuedData;
    }

리스트를 이용한 Queue 구현

front와 rear 변수는 배열로 구현한 queue와는 조금 다른데 front는 가장 먼저 들어온 노드를, rear는 가장 나중에 들어온 노드를 가리키는 참조 변수이다. 데이터를 꺼내는 경우 front가 가리키는 노드를, 데이터를 넣는 경우 rear가 가리키는 노드의 다음 노드로 연결한다. 리스트는 배열처럼 고정되어 있지 않기에 별도로 리스트가 꽉 찼는지 확인할 필요는 없고 단지 리스트가 비어있는 경우만 고려하면 된다.

public class Node<T> {
    Node<T> next = null;
    T data = null;
}

public class ListQueue<T> {
    Node<T> front = null;
    Node<T> rear = null;
    ...
    }

enqueue(Object data) : 데이터를 넣는 함수
dequeue() : 데이터를 꺼내는 함수
peek() : 앞으로 꺼낼 데이터가 무엇인지 확인하는 함수
isEmpty() : 큐가 비었는지 확인하는 함수

isEmpty: 큐가 비었는지 확인하는 함수

그림은 큐가 비어있는 경우이다. 노드가 존재하지 않기에 front, rear 참조변수 모두 null을 가리키고 있음을 알 수 있다. 단순히 front 참조 변수만 null인지 확인하여도 무방하다.

    public boolean isEmpty() {
        return front == null;
    }

enqueue: 큐에 데이터를 넣는 함수

경우1. 큐가 비어있는 경우

새로운 노드를 생성
front와 rear 변수에 새로운 노드의 주소를 저장한다.

경우2. 큐가 비어있지 않은 경우

새로운 노드를 생성한다.
rear가 가리키는 노드의 next 변수에 새로운 노드의 주소를 저장한다.
rear에 새로운 노드의 주소를 저장한다.

    public void enqueue(T data) {
        Node<T> newNode = new Node<T>();
        newNode.data = data;

        if (isEmpty())
            front = newNode;
        else
            rear.next = newNode;
        rear = newNode;
    }

dequeue: 큐에 데이터를 빼는 함수

경우1. 큐에 노드가 2개 이상인 경우

큐가 비어있는지 확인
front를 front가 가리키던 노드의 다음 노드 주소로 변경한다.

기존 front가 가리키던 노드는 더 이상 자신을 참조하는 곳이 없기에 Garbage Collecor에 의해 메모리가 해제된다.

경우2. 큐에 노드가 1개인 경우

  public T dequeue(){
        if(isEmpty()){
            System.out.println("큐가 비었습니다");
            return null;
        }

        T data = front.data;

        if (front == rear) {
            //큐에 노드가 1개인 경우
            front = null;
            rear = null;
        } else {
            //큐에 노드가 2개 이상인 경우
            front = front.next;
        }

        return data;
    }

stack에 대하여 알아보기

2023-11-13T00:00:00+00:00

참조: 참조 블로그

스택이란

스택은 컴퓨터에서 아주 많이 사용되는 자료구조입니다. 예를 들어, 스마트폰 “뒤로 가기” 키를 눌렀을 때 현재 수행되는 앱이 종료되고 바로 직전에 수행되던 앱이 다시 나타나곤 하는데요, 이때 사용되는 것이 스택입니다. 스택(stack)은 말 그대로 ‘쌓아놓은 더미’를 뜻합니다. 식당에 쌓여있는 접시 더미, 책상에 쌓인 책, 겹겹이 쌓인 상자 모두 스택의 예에 해당합니다. 이 중에서도 가장 대표적인 예시로 ‘프링글스(Pringles)’를 들 수 있겠습니다.

후입선출(LIFO)

스택의 가장 큰 특징은 후입선출(‘LIFO’) 입니다. 가장 최근에 들어온 데이터가 가장 먼저 나간다는 의미인데요, 이는 과자 프링글스를 생각하면 쉽습니다. 젤 나중에 넣은 칩 조각을 가장 먼저 먹게 되는 것과 같은 이치죠. 이는 먼저 들어온 데이터가 먼저 나가는 ‘큐(Queue)’ 와의 가장 큰 차이점 이라고도 할 수 있습니다.

스택의 구조&사용

스택은 자료의 출력 순서가 입력 순서의 역순으로 이루어질 때 아주 요긴하게 사용되는 자료구조입니다. 문서 편집기에서 ‘되돌리기(undo)’ 기능을 구현하면 바로 직전(최근)에 실행했던 작업이 취소되곤 하지 않나요? 그때 바로 이 스택 자료구조를 사용합니다.

상단(stack top) : 스택에서 입출력이 이루어지는 부분
하단(stack bottom): 반대쪽 바닥 부분
요소(element): 스택에 저장되는 것
공백 스택(empty stack): 공백 상태의 스택
포화 스택(full stack): 포화 상태의 스택 (풀스택!)

시스템 스택(Stack) 함수호출

복귀주소 기억

함수의 실행이 끝나면 자신을 호출한 함수로 되돌아갑니다. 이 때 스택은 복귀할 주소를 기억하는 데 사용됩니다. 함수는 호출된 역순으로 되돌아가야 하기 때문입니다.</br> 출처: https://roi-data.com/entry/자료구조-4-스택Stack이란-연산-구현방법 [데이터 드리븐 마케팅 Blog:티스토리]

활성 레코드

: 시스템 스택에는 함수가 호출될 때마다 활성 레코드(activation record)가 만들어지며, 이곳에 복귀 주소가 저장됩니다. 활성 레코드에 생성되는 정보는 아래와 같습니다. - 복귀 주소 - 프로그램 카운터 - 매개변수 - 함수 안에서 선언된 지역변수 시스템 스택에는 아래 그림과 같은 순서로 활성 레코드가 만들어졌다가 없어지게 됩니다.

스택의 정적/동적 구현

스택생성
- top : 가장 최근에 입력되었던 자료를 가리키는 변수
- stack[0] … stack[top] : 먼저 들어온 순으로 저장
- 공백 상태: top = -1 </br>출처: https://roi-data.com/entry/자료구조-4-스택Stack이란-연산-구현방법 [데이터 드리븐 마케팅 Blog:티스토리]

// 1차원 배열의 사용
# define MAX_STACK_SIZE 100
int stack[MAX_STACK_SIZE];

/* top의 초기 값은 스택이 비어있을 때 -1 이다. */
int top = -1;

스택의 삽입

void push(int item)
{
    if (top >= MAX_STACK_SIZE - 1) {
    	stack_full();
        return;
    }
    	stack[++top] = item;
        // top ++; stack[top] = item;
}

// push(x)

if is_full(S)
	then error "overflow"
    	else top <- top + 1
    	     data[top] <- x

3. 스택의 삭제

int pop() {
    if (top == -1)
    	return stack_empty();
    // int x; x = stack[top]; top--; return x;
    return stack[top--];
}

// pop()

if is_empty()
    then error "underflow"
    else e <- data[top]
    	 top <- top-1
         return e

스택의 검사

// 스택이 비어있는지 검사하는 함수
int isempty()
{ if (top < 0)
    return(1);
  else
    return(0);
}

// 스택이 가득 차 있는지 검사하는 함수
int isfull()
{ if (top >= MAX_STACK_SIZE -1 )
    return(1);
  else
    return(0);
}

프론트,백엔드에 대하여.

2023-11-10T00:00:00+00:00

프론트,백엔드 대하여

(link:https://zero-base.co.kr/event/media_insight_contents_BE_front_back)

우리가 매일 보고 사용하는 웹. 웹 개발은 우리 눈에 보이는 영역을 개발하는 일과 눈에 보이지 않는 뒷단을 개발하는 일 로 나눌 수 있습니다. 프론트엔드는 여러분이 지금 보고 있는 웹사이트 내 ‘이 화면’처럼 사용자가 볼 수 있는 화면을, 그리고 백엔드는 사용자가 볼 수 없는 환경을 구성하는 영역을 뜻합니다. 사용자가 원하는 정보를 제공할 수 있게 데이터를 저장 및 관리하거나, 서버가 터지지 않게 운영하는 일을 합니다. 정리하면 프론트엔드에 있는 사용자들이 원하는 행동을 처리하는 것이 백엔드라고 할 수 있죠.

프론트엔드는 직접적으로 이용자들의 눈에 보이는 영역입니다. 따라서 사용하기 쉽고 사용자의 경험에 맞춰 서비스를 개발해야 많은 많은 사용자들이 사용하기 때문에 최적의 인터페이스를 갖추는 것이 가장 중요합니다.

반면 백엔드는 사용자가 원하는 일을 에러가 나지 않고 원활하게 실행되도록 만드는 것이 중요한데요. 흔히 티켓팅을 하거나 수강신청을 할 때 서버가 터지지 않게 하고, 응답 시간을 최적화하는 것이 백엔드의 역할이라고 할 수 있어요.

백엔드 개발에서 사용되는 언어들은 어떤 것들일까?

(참조:https://blog.wishket.com/%ED%94%84%EB%A1%A0%ED%8A%B8%EC%97%94%EB%93%9C-vs-%EB%B0%B1%EC%97%94%EB%93%9C-%EA%B0%9C%EB%85%90%EA%B3%BC-%EC%B0%A8%EC%9D%B4%EC%A0%90/)
PHP: 특별히 웹 애플리케이션 개발을 위해서 고안된 서버 측 스크립트 언어입니다. PHP는 서버 측에서 실행되기 때문에, 특히 서버 측 언어로서 많은 인기를 얻고 있습니다.
Node.js: 노드는 크로스 플랫폼의 오픈소스 런타임(run time) 환경으로써, 브라우저의 외부에서 자바스크립트 코드를 실행할 수 있게 해줍니다. 노드는 프로그래밍 언어도 아니고, 프레임워크도 아닙니다. 노드는 모바일이나 웹 어플리케이션용 API와 같은 백엔드 서비스 개발을 위해서 사용됩니다. 이미 페이팔, 우버, 월마트, 넷플릭스 등 포춘지 선정 500대 기업에서 많이들 사용하고 있죠.
Javascript; 앞서 프론트엔드 때 소개해드렸던 자바스크립트는, 프론트엔드 백엔드 모두에서 사용할 수 있는 프로그래밍 언어입니다.
C++: C++은 요즘에도 경쟁력을 갖추기 위해서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 또한, 백엔드 언어로도 많은 인기를 얻고 있죠.
Java: 자바는 가장 인기 있는 프로그래밍 언어들 중 하나이며, 개발자 커뮤니티에서 널리 사용되고 있는데요. 자바의 컴포넌트는 쉽게 사용할 수 있기 때문에 확장성이 아주 뛰어난 플랫폼이라고 말할 수 있습니다.
Python: 파이썬은 개발자들이 시스템을 효율적으로 통합하고, 빠르게 작업할 수 있게 해주는 최고의 프로그래밍 언어입니다.

백엔드에서 사용되는 테크놀로지는 무엇일까?


Express: 익스프레스는 웹 애플리케이션 구축에 사용되는 노드(Node.js)용 무료 오픈소스 프레임워크입니다. 익스프레스는 MIT의 라이선스에 의해 공개되고 있으며, API를 만들고 웹 애플리케이션을 구축할 수 있게 해줍니다.
Laravel: 라라벨은 무료이며, 오픈소스인 PHP 웹 프레임워크입니다. 캐싱(caching), 라우팅(routing), 인증(authentication), 세션(session)과 같은 대부분의 웹 개발에서 사용되는 공통 작업들을 심플하게 만들어줍니다. 또한, 어플의 기능에 영향을 주지 않으면서 프로그래머에게 개발 프로세스를 간단하게 해주죠.

C#; C#은 유연하면서도 강력한 프로그래밍 언어입니다. 다양한 종류의 애플리케이션을 만드는 데 사용될 수 있는데요. 이 기술은 개발 도구, 웹사이트, 컴파일러와 같은 다양한 프로젝트에 사용되고 있습니다. C#은 객체지향(object-oriented) 프로그래밍 언어를 만드는 데 도움이 됩니다.

백엔드 개발자 희망이유

우연한 기회로 대기업 협력업체에서 SM업무를 하기되며 개발공부를 시작하였으며, 업무환경이 Java를 기반으로 이루어져있어 Java공부를 하며, 개발자로 나아가기 위한 로드맵 확인 후 현재 취업시장에서 가장인기있는 언어는 Java이며 이를 활용한 백엔드개발자가 되어야겠다고 결심하게 되었다.

첫 포스팅!

2023-10-12T00:00:00+00:00

첫 블로그 개설

ㅇㅅㅇ