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해쉬맵(HashMap) Java에서 제공하는 데이터 구조 중 하나로, 키(Key)와 값(Value)의 쌍을 저장하는 자료구조로 빠르게 데이터를 검색하고 저장할 수 있음 키와 값의 쌍: 각 요소를 키와 값의 쌍으로 저장하며 쌍은 서로 연결되어 있으며, 특정 키를 통해 해당 값에 빠르게 접근할 수 있음 중복 키 불가: 키는 중복되지 않고 동일한 키를 여러 번 추가할 수 없음 순서 보장하지 않음: 요소들의 순서를 보장하지 않고 데이터가 저장된 순서대로 접근할 수 없음 검색 및 삽입 시간 복잡도: HashMap은 해시 테이블을 사용하기 때문에 키를 기반으로 데이터를 검색하고 삽입하는 데 평균적으로 O(1)의 시간 복잡도를 가지지만 해시 충돌(Hash Collision)이 발생할 경우 시간 복잡도는 O(n)이 될..

개체 간의 관계를 표현하는 자료 구조 무방향 그래프 (Undirected Graph) 간선(Edge)이 방향을 가지지 않는 그래프 간선은 두 노드 사이의 연결을 나타냅 package datastructure.nonlinear; import java.util.*; class UndirectedGraphTest { private int V; // 노드 수 private LinkedList adjacencyList[]; // 인접 리스트 UndirectedGraphTest(int v) { V = v; adjacencyList = new LinkedList[v]; for (int i = 0; i < v; ++i) adjacencyList[i] = new LinkedList(); } // 노드와 연결된 간선 추가..

비선형 자료구조로, 계층적인 관계를 나타내는 데 사용 일반 트리(General Tree) 루트 노드에서 여러 개의 자식 노드를 가질 수 있는 트리 구조 각 노드는 부모와 자식 노드를 가리키는 포인터(링크) package datastructure.nonlinear; import java.util.ArrayList; import java.util.List; class TreeNode { int data; List children; TreeNode(int data) { this.data = data; children = new ArrayList(); } } public class GeneralTreeTest { public static void main(String[] args) { TreeNode root ..

Double-ended queue의 줄임말로, 양쪽 끝에서 삽입과 삭제가 모두 가능한 자료구조 package datastructure.linear; import java.util.*; public class DequeTest { public static void main(String[] args) { // Deque 생성 Deque deque = new LinkedList(); // 데크 앞뒤로 원소 추가 deque.addFirst("First"); // Deque 앞에 원소 추가 deque.addLast("Last"); // Deque 뒤에 원소 추가 // 데크 출력 System.out.println("Deque: " + deque); // 출력: Deque: [First, Last] // 앞뒤 원소 ..

데이터를 선입선출(FIFO - First-In-First-Out) 방식으로 관리하는 자료구조로써 가장 먼저 추가된 데이터가 가장 먼저 꺼내지게 됨 package datastructure.linear; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; public class QueueTest { public static void main(String[] args) { // 큐 생성 Queue queue = new LinkedList(); // 데이터 추가 (enqueue) queue.offer(1); queue.offer(2); queue.offer(3); // 큐의 상단 데이터 확인 (peek) System.out.println("Front element: "..

데이터를 노드(Node)로 구성하고 노드들이 포인터를 통해 연결된 리스트 데이터의 동적인 관리와 삽입/삭제 연산이 주로 필요한 경우에 유용하며, 특히 크기가 미리 예측하기 어려운 상황에서 활용됨 장점 크기의 제한이 없음: 연결 리스트는 동적으로 크기를 조절할 수 있으므로, 데이터의 추가 및 삭제가 자유로움 삽입과 삭제가 용이: 원하는 위치에 노드를 추가하거나 삭제하기가 상대적으로 간단하며 포인터로 연결되어 있어 가리키는 노드만 변경 메모리 효율적 활용: 크기가 동적이므로 필요한 메모리만 사용하며, 메모리의 재사용이 가능 데이터의 순차적 배치: 데이터 입력시 주소가 순차적이지 않아 요소를 메모리의 어느곳에나 배치할 수 있어 메모리 관리 측면에서 유용 단점 랜덤 액세스 불가: 연결 리스트는 노드들이 포인터로..

동일한 데이터 타입의 여러 데이터를 하나의 변수에 저장하며 각 요소는 인덱스를 통해 접근 장점 고정된 크기: 배열은 선언할 때 크기를 정해야 하므로 메모리 관리가 용이하며 크기가 변경되지 않기 때문에 오버헤드가 적음 빠른 접근: 메모리 공간이 연속적이고 물리주소와 논리주소가 동일하므로 인덱스를 사용하여 요소에 직접 접근하기 때문에 빠름 (인덱스를 사용할 수 있어 시간복잡도(Time Complexity)가 O(1) 임) 단점 고정된 크기: 크기를 변경하기 어렵고 요소를 추가하거나 제거하려면 새로운 배열을 생성하고 기존 데이터를 복사해야 하므로 새로운 배열을 이동시키는데에는 O(n)의 시간복잡도가 소요됨 메모리 낭비: 배열은 크기를 미리 정해야 하므로 필요한 메모리보다 많은 메모리를 할당할 수 있음 인덱스 ..

데이터 값의 모임으로, 데이터를 효율적으로 저장하고 조직화하며, 데이터에 대한 접근과 수정을 효율적으로 수행하기 위한 방법이나 구조 단순구조 (Primative Struecture) 정수(Integer) 실수(Float) 문자(Character) 문자열(Pointer) Boolean 비단순구조 (Non-Primative Struecture) 선형 구조(Linear Structure): 순차리스트(ArrayList), 연결리스트(Linked List)(단순 연결리스트, 이중 연결 리스트, 원형 연결 리스트), 스택, 큐, 덱 비선형 구조(Non-Linear Structure) 파일 구조(File Structure) 비단순구조 (Non-Primative Struecture) 선형 구조(Linear Struc..