자료구조

index로 빠르게 값을 찾는 것이 가능하다.논리적 저장 순서와 물리적 저장 순서가 일치한다.선언할 때 크기를 지정해야 한다.할당할 메모리 공간 사이즈가 고정되어 있다.데이터가 계속 증가하여 최대 사이즈를 알 수 없을 때는 사용하기에 부적합하다.데이터를 삽입 하거나 삭

문자열을 저장하고 효율적으로 탐색하기 위한 트리 형태의 자료구조자동 완성, 사전 검색 등에 특화빠른 문자열 검색 가능하다.각 노드에서 자식들에 대한 포인터들을 배열로 모두 저장하고 있다는 점에서 저장 공간의 크기가 크다는 단점도 있다.

그래프와 유사하지만 단방향이며 cycle이 존재하지 않는 자료구조이다.Node: 트리를 구성하고 있는 각각의 요소edge: Node와 Node를 연결하는 선Root Node: 트리 구조에서 최상위에 있는 노드를 의미Terminal Node: 하위에 다른 노드가 연결되어

우선 순위 큐(Priority Queue)를 위해 만들어진 자료구데이터들이 우선순위를 가지고 있어 우선순위가 높은 데이터가 먼저 나간다.힙으로 구현하는 것이 가장 효율적이다. 배열 또는 연결 리스트를 이용한다면 O(n) 또는 O(1) 복잡도를 가지게 된다.삽입 : O(

Hash는 내부적으로 배열을 사용하여 데이터를 저장하기 때문에 빠른 검색 속도를 갖는다.특정한 값을 찾는데 고유의 인덱스로 접근하므로 평균적으로 시간복잡도가 O(1)충돌이 발생할 수 있어 항상 O(1)은 아니다인덱스로 지정되는 key 값이 불규칙적Key 값 → 특별한