재미있는 개발 이야기. 재미있는 개발 이야기.

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..

ArrayList vs LinkedList: 차이점 및 성능 비교자바 컬렉션 프레임워크는 다양한 데이터 구조를 제공하며, 그 중 ArrayList와 LinkedList는 List 인터페이스를 구현한 대표적인 클래스들입니다. 이 글에서는 ArrayList와 LinkedList의 차이점, 장단점, 그리고 성능 비교를 다루겠습니다.List 인터페이스의 구현체List 인터페이스를 구현한 대표적인 클래스는 다음과 같습니다:ArrayListLinkedListVectorStack이 중에서 ArrayList와 LinkedList의 차이점을 중점적으로 살펴보겠습니다.ArrayList란?ArrayList는 배열을 기반으로 한 리스트로, 중복을 허용하고 순서를 유지하며 인덱스로 원소들을 관리합니다. 배열과 유사하지만, 배열..

조합 (Combination) 조합은 주어진 집합에서 몇 개의 원소를 선택할 때, 선택 순서를 고려하지 않고 몇 가지 방법으로 선택할 수 있는지를 나타냅니다. 다시 말해, 조합은 "n개 중에서 k개를 선택하는 방법의 수"를 의미합니다. 예를 들어, 'A', 'B', 'C' 세 개의 원소에서 두 개를 선택하는 조합을 생각해 보면, 가능한 조합은 ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')로 총 세 가지입니다. 여기서 중요한 점은 순서가 결과에 영향을 주지 않는다는 것입니다. 즉, ('A', 'B')와 ('B', 'A')는 같은 조합으로 간주됩니다.package mainimport ( "fmt")// combination 함수는 재귀적으로 조합을 생성하고 출력합니다.func combi..

힙정렬에 대해서 힙 정렬은 완전 이진 트리인 힙을 이용한 선택 정렬의 일종입니다. 배열 요소들을 힙 구조로 재배열한 다음, 가장 큰 요소(또는 가장 작은 요소)를 배열의 끝부분으로 이동시키는 과정을 반복하여 전체 배열을 정렬합니다. 현업에서는 어디에서 쓰일 수 있나? 힙 정렬은 데이터 스트림의 지속적인 입력과 동시에 최대값 또는 최소값을 빠르게 액세스해야 할 때 유용합니다. 따라서 실시간 처리 시스템, 운영 체제의 작업 스케줄링, 대용량 데이터의 배치 처리 등에 적합합니다. 힙 정렬 사이클 힙 정렬의 주요 사이클은 다음과 같이 진행됩니다: 힙 구성: 입력 배열을 최대 힙(max-heap) 또는 최소 힙(min-heap) 구조로 변환합니다. 요소 추출 및 재구성: 힙의 루트(최대값 또는 최소값)를 힙의 마..

카운팅 정렬(Counting Sort)은 특정 조건에서 매우 효율적인 정렬 방식을 제공하는 비교 기반 정렬이 아닌 알고리즘입니다. 그 특징과 구현에 대해 자세히 설명하겠습니다. Counting Sort란? 카운팅 정렬은 입력 배열에서 각 요소의 등장 횟수를 세고, 그 카운트를 기반으로 배열을 정렬하는 알고리즘입니다. 이 방법은 특히 배열의 원소가 특정 범위 내의 정수일 때 매우 효과적입니다. 이 정렬은 추가적인 메모리 공간을 사용해 입력 원소의 빈도 수를 카운팅하며, 이 정보를 이용하여 출력 배열을 직접 생성합니다. Counting Sort 사이클 설명 카운팅 정렬의 주요 사이클은 다음과 같은 단계로 이루어집니다: 카운팅 배열 초기화: 입력 배열의 각 요소 값에 대응하는 인덱스를 가진 카운팅 배열을 초기..