[자료구조] 자료구조란?

📌 자료 구조 : 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 방법

 

등장 배경

 

데이터의 양이 많아짐에 따라 데이터를 효과적으로 저장하고 검색하는 방법이 필요해졌고, 이에 따라 불필요한 계산 및 메모리 낭비를 줄일 수 있는 자료구조들이 등장했다. 

 

자료 구조의 종류

1. 배열(Array)
   : 동일한 데이터 타입을 가진 요소들을 연속적으로 저장하는 자료구조
   
   • 빠른 조회 : 인덱스 사용
   • 고정된 크기 : 데이터를 동적으로 추가/제거 시 비효율적
   • 예시 > 고정된 크기의 데이터 저장, 이차원 배열의 행렬 계산 
2. 리스트(List)
   :  각각의 데이터 요소(Node)들이 포인터(next)와 키(key)를 가진 자료구조
   • 동적 조정 가능 
   • 데이터의 삽입/삭제 용이
   • 느린 검색 속도 : 인덱스 접근 불가능
   • 예시 > 동적 메모리 할당
3. 스택(Stack)
   : 후입선출(Last In First Out, LIFO) 자료구조
   
   • 순서 보존
   • 예시 > 함수 호출 스택, 괄호 검사
4. 큐(Queue)
   : 선입선출(First In, First Out, FIFO) 자료구조
   • 예시 > BFS 알고리즘, 대기열 시스템
5. 트리(Tree)
   : 계층적인 구조로 데이터가 정리되는 자료구조
   
   • (상위노드) 부모-(하위노드) 자식 관계로 구성
   • 루트(root) 노드를 기준으로 가지가 뻗어나가는 구조
   • 예시 > 파일 시스템
6. 그래프(Graph)
   :노드(정점)과 간선(에지)으로 이루어진 자료구조
   • 방향 그래프(directed graph) : 일반통행 화살표
   • 무방향 그래프 (undirected pragh) : 양방향 화살표
   • 예시 > 지도의 길찾기
7. 해시 테이블(Hash Table)
   : 키(key)를 사용하여 데이터를 저장하고, 해당 키로 데이터를 빠르게 검색할 수 있는 자료구조
   • 데이터를 특정 인덱스에 매핑하는 역할
   • 빠른 조회 속도
   • 예시 > 캐시 구현

 

자료구조 선택 기준

• 사용 목적 : 데이터의 선형적/비선형적 등 상황에 따른 자료구조는 어떤 것인가? 
• 시간 복잡도 : 각 자료구조에서의 연산이 얼마나 효율적으로 이루어지는가?
• 공간 복잡도 : 데이터의 크기와 저장되는 방식에 따른 메모리 사용량은 어떤가?

 

결론

 

자료구조는 데이터를 효율적으로 관리하고 프로그램의 성능을 최적화할 수 있는 구조체로, 각 구조체의 특징과 장단점을 파악하여 프로그래밍의 상황과 목적에 맞는 데이터 처리를 할 수 있는 자료구조를 선택해야 한다.