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Two Sum 문제 풀이: 두 가지 접근법문제 설명https://leetcode.com/problems/two-sum/ 배열 nums와 정수 target이 주어졌을 때, 합이 target이 되는 두 숫자의 인덱스를 반환하는 문제입니다.각 입력은 하나의 정답을 가지며, 동일한 요소를 두 번 사용할 수 없습니다.반환값은 인덱스 쌍으로, 순서는 상관없습니다.1. 브루트포스(Brute Force) 방법첫 번째로 떠오르는 직관적인 접근법은 모든 가능한 쌍을 검사하는 것입니다.이 방법은 단순하지만, 시간 복잡도가 높아 효율적이지 않습니다.시간 복잡도O(n²): 모든 요소를 두 번 반복하며 쌍을 검사하기 때문입니다.고랭 코드func twoSum(nums []int, target int) []int { for i..

해시테이블은 효율적인 데이터 저장과 검색을 위해 해시 함수를 사용하여 키(key)를 해시값(hash value)으로 변환하고, 이를 통해 데이터의 위치를 결정하는 자료구조입니다. 해시맵과 해시테이블은 개념적으로 유사하지만, 구현 방식과 충돌 해결 방법에 따라 차이가 있습니다. 이번 글에서는 해시테이블의 기본 개념부터 다양한 충돌 해결 방법까지 자세히 알아보겠습니다.해시테이블이란?해시테이블(Hash Table)은 키를 해시 함수로 해시값으로 변환하고, 이 해시값을 인덱스로 사용하여 데이터를 저장하는 자료구조입니다. 이를 통해 평균적으로 O(1)의 시간 복잡도로 데이터에 접근할 수 있습니다. 그러나 해시 함수의 성능과 충돌 해결 방법에 따라 실제 성능은 달라질 수 있습니다.해시테이블의 동작 원리해시테이블의 ..

해시맵은 키(key)와 값(value)을 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 자료구조입니다. 해시 함수를 사용하여 키를 특정 인덱스로 매핑함으로써, 데이터에 대한 빠른 접근이 가능합니다. 이 글에서는 해시맵의 기본 개념부터 Concurrent HashMap과 Ordered HashMap에 이르기까지 자세히 알아보겠습니다.해시맵이란?해시맵(Hash Map)은 키-값 쌍을 저장하는 자료구조로, 키를 해시 함수(hash function)에 통과시켜 해시값(hash value)을 생성하고 이를 인덱스로 사용합니다. 이를 통해 평균적으로 O(1)의 시간 복잡도로 데이터에 접근할 수 있습니다.해시맵의 동작 원리해시맵은 다양한 개념과 용어로 구성되어 있으며, 각 요소가 유기적으로 작용하여 효율적인 데이터 저장과 검색을..

1. 그래프란 무엇인가?그래프는 정점(Vertex)과 간선(Edge)으로 구성된 데이터 구조입니다. 각 정점은 데이터를 나타내며, 간선은 정점 간의 관계 또는 연결을 나타냅니다. 그래프는 네트워크 구조를 표현하는 데 매우 적합합니다. 예를 들어, 소셜 네트워크, 도로 지도, 인터넷의 링크 구조 등이 있습니다.그래프의 구성 요소정점(Vertex):데이터를 저장하는 노드입니다.예: 도시, 사람, 웹 페이지 등.간선(Edge):정점 간의 관계를 나타냅니다.방향이 있는 경우 유방향(Directed), 없는 경우 무방향(Undirected)입니다.가중치(Weight):간선에 추가 정보(예: 거리, 비용)를 저장하는 값입니다.2. 그래프의 종류무방향 그래프(Undirected Graph):간선에 방향이 없습니다.예..

1. 개요 (Introduction)Queue는 데이터를 일렬로 저장하고 처리하는 선형 자료구조로, FIFO(First-In-First-Out) 원칙을 따릅니다. 이는 가장 먼저 추가된 요소가 가장 먼저 제거되는 방식으로, 사람 줄을 서서 차례로 처리하는 것과 유사합니다. Queue는 CPU 스케줄링, 프린터 작업 처리, 네트워크 패킷 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다.2. Queue의 활용 예시 (Use Cases of Queue)Queue는 특정 순서를 유지해야 하는 문제에서 유용하게 사용됩니다.작업 스케줄링: 운영체제의 작업 스케줄링에서 프로세스를 처리할 때 Queue가 사용됩니다. 먼저 들어온 작업이 먼저 처리되므로 처리 순서를 제어할 수 있습니다.프린터 작업 관리: 프린터에 여러 작업이 대기 ..

1. 개요 (Introduction)Stack은 데이터가 순서대로 쌓이고 제거되는 자료구조로, LIFO(Last-In-First-Out) 원칙을 따릅니다. 이는 가장 마지막에 추가된 요소가 가장 먼저 제거되는 특성으로, 마치 접시를 쌓아 올리고 하나씩 꺼내는 방식과 유사합니다. Stack은 주로 메모리 관리, 수식 계산, 웹 브라우저의 뒤로 가기 기능 등 여러 분야에서 활용됩니다. 2. Stack의 활용 예시 (Use Cases of Stack)Stack은 일상적인 문제 해결과 알고리즘에서 자주 사용되는 자료구조입니다.함수 호출 관리: 프로그래밍 언어의 런타임 시스템은 Stack을 사용하여 함수 호출을 관리합니다. 함수가 호출될 때마다 Stack에 새로운 프레임이 쌓이며, 함수가 끝나면 Stack에서 제..

그리디(탐욕) 알고리즘은 매 순간 최적의 선택을 함으로써 전체 최적해에 도달하려는 알고리즘입니다. 즉, 문제 해결 과정에서 지금 당장 가장 좋아 보이는 선택을 계속해서 하는 방식입니다. 이러한 선택들은 각 단계에서 부분적인 최적해를 구성하고, 최종적으로 전체 최적해를 구성하는 데 도움을 줍니다.그리디 알고리즘의 특징국소 최적 선택(Local Optimal Choice): 그리디 알고리즘은 각 단계에서의 최적해를 구하려고 합니다. 이는 전체 문제의 최적해를 보장하기보다는 각 단계의 최적해를 보장하는 접근 방식입니다.문제 분할: 큰 문제를 여러 단계의 작은 문제로 나눕니다. 매 단계에서 현재 상황에서 최적의 선택을 하고, 그 선택을 기반으로 다음 단계로 넘어갑니다.한 번의 선택: 한 번 내린 선택은 이후의 ..

Go 언어에서의 Array vs LinkedListGo 언어에서 배열과 링크드 리스트의 차이점을 살펴보고, 각각의 장단점을 예시와 함께 설명하겠습니다.배열 (Array)배열은 고정된 크기를 가진 연속된 메모리 블럭입니다. 배열을 선언할 때 크기를 지정해야 하며, 이후에는 크기를 변경할 수 없습니다.package mainimport "fmt"func main() { var arr [100]int arr[33] = 100 fmt.Println(arr[33]) // 출력: 100}장점Random Access에 강함: 배열은 연속된 메모리 블럭이기 때문에 인덱스를 통해 빠르게 접근할 수 있습니다. O(1)의 시간 복잡도를 가집니다.Cache Miss가 적음: 연속된 메모리 블럭이므로 캐시 히트율..