😎 공부하는 징징알파카는 처음이지?

🫧 연결 리스트 : 차례로 연결된 노드를 표현해주는 자료구조 : 단) 배열과 달리 특정 인덱스를 상수 시간에 접근할 수 없다 (k번째 원소를 찾고싶다면 처음부터 k번 루프 돌아야함) : 장) 리스트의 시작 지점에서 아이템을 추가하거나 삭제 연산을 상수 시간에 할 수 있다 단방향 각 노드는 다음 노드 가리킴 양방향 각 노드는 다음 노드와 이전 노드를 함께 가리킴 💖 (단방향) 연결 리스트 만들기 class Node { Node next = null; int data; public Node(int d) { data = d; } void appendToTail(int d) { Node end = new Node(d); Node n = this; while (n.next != null) { n = n.next;..

🫧 배열과 문자열 ❤️ 해시테이블 (hash table) : 효율적인 탐색을 위한 자료구조로서, key를 value 에 대응시킴 : 최악의 경우 O(n) // n은 키의 개수 : 최선의 경우 O(1) 1) 키의 해시 코드 계산 키의 자료형은 보통 int or long 키의 개수 무한 (int 는 유한) 2) hash(key) % array_length 방식으로 해시 코드 이용해 배열의 인덱스 구함 서로 다른 두 개의 해시 코드가 같은 인덱스 가리킬 수 있음 3) 배열의 각 인덱스에는 키와 값으로 이루어진 연결리스트 존재 키와 값을 해당 인덱스에 저장 (반드시 연결리스트 이용!) 💥 충돌 : 서로 다른 두 개의 키가 같은 코드를 가리키거나, 서로 다른 두 개의 해시 코드가 같은 인덱스를 가리키는 경우 ⇒ ..

🫧 비유하기 파일 크기가 작다면 ? 온라인으로 전송 파일 크기가 무지막하게 크다면 ? 운전 or 비행기🚀 🫧 시간 복잡도 점근적 실행 시간 (asymptotic runtime), big-O 시간 개념 온라인 전송 : O(s), s는 파일의 크기 파일의 크기가 증가함에 따라 전송 시간이 선형적으로 증가 비행기 전송 : 파일의 크기 상관없이 O(1) 상수시간만큼 소요 ❤️ big-O : 시간의 상한 : 배열의 모든 값을 출력하는 알고리즘 : O(n) 뿐만 아니라, O(n^3) 혹은 O(n) 보다 큰 어떤 수행 시간으로 가능 ❤️ big-Ω (omega) : 등가 or 하한 : Ω(n) 뿐만 아니라, Ω(log N) 혹은 Ω(1) 로 표현 가능 ❤️ big-θ (theta) : O와 Ω 둘 다 의미 (딱 맞는..