목차
1. Algorithm and Complexity
2. Array
3. Stack and Queue
4. Linked list
5. Tree
2. Array
3. Stack and Queue
4. Linked list
5. Tree
본문내용
자료구조[큐,링키드리스트,트리 등 정리자료]
목차
1. Algorithm and Complexity
2. Array
3. Stack and Queue
4. Linked list
5. Tree
1. Algorithm and Complexity
자료구조에서 알고리즘과 복잡도는 핵심적인 개념이다. 알고리즘은 문제를 해결하기 위한 일련의 단계나 절차를 의미하며, 복잡도는 이 알고리즘이 효율적으로 작동하는지를 평가하는 척도이다. 알고리즘의 성능은 주로 시간 복잡도와 공간 복잡도로 구분된다. 시간 복잡도는 알고리즘이 문제를 해결하는 데 필요한 시간을 정량적으로 분석하는 것을 의미한다. 일반적으로 입력의 크기 n에 대해 알고리즘의 실행 시간이 어떻게 변화하는지를 측정한다. 이는 보통 Big O 표기법을 사용하여 표현되며, 예를 들어 O(, O(n), O(log n), O(n^ 등으로 구분된다. 이 표기법은 알고리즘의 성능을 대략적으로 파악할 수 있게 해준다. 상수 시간 O(은
목차
1. Algorithm and Complexity
2. Array
3. Stack and Queue
4. Linked list
5. Tree
1. Algorithm and Complexity
자료구조에서 알고리즘과 복잡도는 핵심적인 개념이다. 알고리즘은 문제를 해결하기 위한 일련의 단계나 절차를 의미하며, 복잡도는 이 알고리즘이 효율적으로 작동하는지를 평가하는 척도이다. 알고리즘의 성능은 주로 시간 복잡도와 공간 복잡도로 구분된다. 시간 복잡도는 알고리즘이 문제를 해결하는 데 필요한 시간을 정량적으로 분석하는 것을 의미한다. 일반적으로 입력의 크기 n에 대해 알고리즘의 실행 시간이 어떻게 변화하는지를 측정한다. 이는 보통 Big O 표기법을 사용하여 표현되며, 예를 들어 O(, O(n), O(log n), O(n^ 등으로 구분된다. 이 표기법은 알고리즘의 성능을 대략적으로 파악할 수 있게 해준다. 상수 시간 O(은
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