F7 project

링크드 리스트(Linked List) - 단순연결리스트(Singly linked list) - 연결 리스트라고도 한다. - 배열(Array) → 장점 : 빠르게 접근이 가능하다. → 단점 : 메모리 사용이 비 효율적 배열 내의 공간을 미리 확보하여 구성하므로 데이터를 추가로 넣기 어렵다. - 연결리스트(Linked List) - 링크드 리스트는 떨어진 곳에 존재하는 데이터를 포인터로 연결해, 관리하는 데이터 구조 - 파이썬은 리스트 타입이 링크드 리스트의 기능을 모두 지원 한다. → 장점 : 삽입과 삭제가 편하다. 사용 후 메모리의 재사용이 가능하다. 메모리 공간을 미리 할당하지 않아도 되어 데이터를 추가, 제거, 등이 편하다. → 단점 : 포인터의 사용으로 저장공간 또한 추가로 사용한다. 알고리즘이 복..

스택(Stack) - 데이터를제한적으로 접근할 수 있는 구조 → 한쪽 끝에서만 자료를 넣거나 뺄 수 있는 구조 → LIFO & FILO(Last-In, First-Out & First-In, Last-Out) 데이터 관리 방식을 따른다. ▶ LIFO : 마지막에 넣은 데이터를 먼저 추출 ▶ FILO : 처음에 넣은 데이터를 먼저 추출 → 대표적인 스택의 활용 ▶ 컴퓨터 내부 프로세스 구조의 함수 동작 방식 - 장단점 → 장점 : ▶ 구조가 단순하여 구현이 쉽다. ▶ 데이터 저장/읽기 속도가 빠르다. → 단점 : ▶ 데이터 최대 갯수를 미리 정해야 한다. 파이썬의 경우 재귀 함수는 1000번까지만 호출 가능 ▶ 저장 공간의 낭비가 발생할 수 있다. 미리 사용할 최대 갯수만큼 저장 공간을 확보해야 한다 - ..

큐(Queue)- Priority - 우선순이가 높은 데이터를 먼저 꺼내는 구조 → 우선순위 : 0,1,2,...,n 순으로 0이 가장 우선순위가 높다. → LIFO & FILO(Last-In, First-Out & First-In, Last-Out) - 용어 → Enqueue : 큐에 데이터를 넣는 기능 → Dequeue : 큐에서 데이터를 꺼내는 기능 Enqueue : 큐에 데이터가 들어갈 때 Dequeue : 큐에서 데이터가 나갈 때 Python 라이브러리 import queue # queue 생성 priority_queue = queue.PriorityQueue() → put()을 사용하여 생성된 Queue에 데이터 넣기 # 생성된 queue에 데이터 입력 priority_queue.put((4,..

큐(Queue)-LIFO - 먼저 넣은 데이터를 마지막에 꺼내는 구조 → 후입 선출 & 선입 후출 → LIFO & FILO(Last-In, First-Out & First-In, Last-Out) - 용어 → Enqueue : 큐에 데이터를 넣는 기능 → Dequeue : 큐에서 데이터를 꺼내는 기능 Enqueue : 큐에 데이터가 들어갈 때 Dequeue : 큐에서 데이터가 나갈 때 Python 라이브러리 import queue # queue 생성 lfof_queue = queue.LifoQueue() → put()을 사용하여 생성된 Queue에 데이터 넣기 # 생성된 queue에 데이터 입력 lfof_queue.put('F') lfof_queue.put('7') lfof_queue.put(' ') l..

큐(Queue)-FIFO - 먼저 넣은 데이터를 먼저 꺼내는 구조 → 선입 선출 & 후입 후출 → FIFO & LILO(First-In, First-Out & Last-In, Last-Out) - 용어 → Enqueue : 큐에 데이터를 넣는 기능 → Dequeue : 큐에서 데이터를 꺼내는 기능 Enqueue : 큐에 데이터가 들어갈 때 Dequeue : 큐에서 데이터가 나갈 때 Python 라이브러리 import queue # queue 생성 ifof_queue = queue.Queue() → put()을 사용하여 생성된 Queue에 데이터 넣기 # 생성된 queue에 데이터 넣기 ifof_queue.put('F') ifof_queue.put('7') ifof_queue.put(' ') ifof_qu..

배열(Array) - 데이터를 나열하고, 각 데이터를 인덱스에 대응하도록 구성한 데이터 구조 - 파이썬에서는 List DataType이 배열 기능을 제공한다. 배열이 필요한 이유 같은 종류의 데이터를 효율적으로 관리하기 위함 같은 종류의 데이터를 순차적으로 저장 장점 → 접근이 빠르다. 단점 → 미리 최대 길이를 지정해야 한다. → 추가 또는 삭제가(데이터가 가변적이다.) 쉽지 않다. 단, Python에서는 단점이 많이 보안되었다. Python 배열(List Type) # 1차원 배열(list로 구현) data = [1, 2, 3, 4, 5] data [1, 2, 3, 4, 5] → 1차원 데이터 접근(인덱싱-Indexing) data[0] 1 # 2차원 배열(list로 구현) data = [ [1, 2..

자료구조와 알고리즘이란? 자료구조(데이터 구조, data structure) 많은 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 데이터의 구조를 의미한다. 코드상에서 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 → 데이터 특성에 따라 → 체계적으로 데이터를 구조화해야 한다. [어떤 데이터 구조를 사용하느냐에 따라 코드 효율이 달라진다.] 컴퓨터에서 사용 배열, 스택, 큐, 링크드 리스트, 해쉬 테이블, 힙,... 현실 세계 사전,... 효율적인 데이터 관리 예시(일상) 주민등록번호 알고리즘(Alorthm) 어떤 문제를 풀기 위한 절차(방법) 어떤 문제에 대해 입력을 넣으면 원하는 출력을 얻을 수 있도록 만드는 프로그래밍 좋은 알고리즘을 판단하는 기준 - 성능 판단 → 실행 시간이 얼마나 걸리는지 → 저장 공간을 어느 정도 차..