대엉코딩

* 벡터(Vector) 란 ?

- 배열의 확장 느낌으로서 시퀀스 컨테이너의 대표적인 자료구조이다.

-  동적배열과 유사하다

- 자료들(data)가 구조적으로 인접한 위치에 있기 때문에 접근이 쉽고 메모리를 효율적으로 관리가능하다

- 배열과 같이 index를 통한 요소(data) 접근이 가능하다 .(매우 편리, 접근이 용이)

- 만약 맨뒤에 삽입이 아닌 맨 앞이나 중간, 임의의 위치 등에 삽입을 하려고 하는 경우 다른 요소들도

  재조정을 해야 하기 때문에 느리다 (비 효율적)

- 임의의 위치에 삽입, 삭제 등이 많이 일어나는 경우 벡터보다는 리스트를 활용하는것이 효과적이다.

* 벡터 ADT

- at( x ) (index가 x인 위치의 자료형 리턴)

- set(int x, object o) (index x의 위치에 o라는 객체 assign)

- insert(int i, object o) (index i의 위체서 o라는 객체 삽입)

- erase(int i) (index i에 있는 객체 삭제)

- size() (vector 의 사이즈 리턴)

- empty() (비어있는지 확인 -bool)

- push_back(object o) (vector 맨 끝에 삽입)

* ADT 시간복잡도 분석

- at(i),  set(i,0)   ----> O(1) ( vector는 index로 접근 가능 하므로 at, set은 모두 직접 접근하여 O(1) 타임에 가능하다.

- insert(i,o)  ----> O(n) (임의의위치 i에 자료를 삽입하는 경우 원래의 i위치 부터 끝까지 있던 자료들을 모두 한칸씩 뒤로 밀린다.)

-erase(i)  ----> O(n) (역시 비슷한 느낌입니다 ---앞으로 땡겨줘야함 )

* 벡터 활용의 예

- 정렬된 객체들의 집합들을 관리 해야할 때

* 벡터의 구현

<잘못된 부분이 있을 수 있습니다>

<알려주시면 수정 하겠습니다>

기본 크기를 64(index) 로 하고 만약 입력을 받다가 이크기를 넘어가게 되면

배열의 크기를 두배로 늘리고 기존의 자료구조들을 모두 옮기는 식으로 구현하였습니다.

* 큐(queue) 란 ?

- FIFO(First In Fisrt Out)

- 편하게 생각해보면 맛집에 줄 서있는 사람들을 떠올리면 될것이다.

  (먼저 줄을 선 사람 순서대로 식당에 들어간다.)

- 그외에 번호표, 버퍼(buffer) 도 같은 개념이라고 보시면 되겠네요 !

* 큐의 연산

- 삽입, 삭제, 비어있는지 확인, 맨 앞 (front) 확인,끝(rear) 확인 크기 등의 연산이 있다.

- 객체 : 선입선출(FIFO)의 접근 방법을 유지하는 요소들의 모임

   연산 : enqueue(x)

           dequeue()

           front()              

           rear()

           peek() -> front에 위치한 데이터 확인

           empty()

- 시간 복잡도: (배열을 통한 구현으로 생각해보겠습니다.)

                   enqueue의 경우 배열 맨 끝에 추가하면 됩니다. O(1)

                   dequeue의 경우 배열의 앞에서 빼고 다른 요소들을 모두 하나씩 당기는 방식으로 구현할 경우 O(n)

                                         (이경우 front는 무조건 index가 0일 것이므로 따로 index변수를 관리 할 필요가 없겠죠)

                                         배열의 앞에서 빼고 front index를 따로 관리하여 +1만 해주는 경우 O(1) - 효율적

                   그 외 front(), rear(), peek() 등의 연산들은 index를 관리해줄 경우 모두 O(1) 타임 이겠죠?

* 큐 구현상의 문제점

                   만약 index를( 따로 front와 rear 를 가리키는) 관리해주는 방식으로  (효율적)

                   그럴 경우 배열의 크기는 정해져 있다는 것을 생각 해보면 계속 enqueue와 dequeue 작업을 수행하면

                   계속 뒤로 밀려지게 되다가 결국 배열의 크기를 넘어 가게 되면 오류가 발생하게 될 것 입니다.

                   이 때는 환형 배열을 이용 하면 이 방식의 문제를 해결할 수 있습니다.

                   만약 자료가 많아서 배열을 모두 채울경우 배열의 크기를 두배로 늘려서 다시 모든 요소들을 새로운

                   큰 크기의 배열로 옮겨주고 수행해야 하는 경우 enqueue 는 O(n) 타임이 걸릴 것입니다.

                   만약 연결리스트(링크드 리스트)로 구현할 경우 이러한 문제는 해결 할 수 있을것입니다.

                   하지만 링크드 리스트로 구현할 경우 코드상의 즉 런타임시간에 동적할당을 자주 해야 할것이고

                   이로인해 성능이 배열을 통해 구현한 순환큐 보다는 성능이 떨어질 수도 있습니다.

                   그러므로 만약 큐(자료)의 크기가 어느정도 예측이 가능할 경우 배열을 통한 순환큐가 

                   더 적절한 상황이 나타날 수 있습니다.

* 큐 활용의 예

(큐의 특성을 생각해본다면 매우 많겠죠???)

- 프린트기

- 너비우선탐색(bfs)

- 은행업무

- 그외 등등

* 큐의 구현

< 배열 이용한 구현>

* 스택이란 ?

- LIFO(Last In First Out)

- 떠올리기 쉬운것은 주방에 쌓여있는 식기를 놓으면 좋다. 

- 설거지를 해서 위에 쌓으면 사용을 할 때는 위에서 부터 하나씩 가지고 간다.

* 스택의 연산

- 삽입, 삭제, 비어있는지 확인, 상단 확인, 크기 등의 연산이 있다.

- 객체 : 후입선출(LIFO)의 접근 방법을 유지하는 요소들의 모임

   연산 : push(x)

               pop()

               size()              

               peek() -> 스택 상단에 위치한 요소를 반환(봄) (스택이 비어있지 않으면)

    시간복잡도 : size()를 제외하고는 모드 O(1)이라고 할수 있습니다.

                            size()는 어떻게 구현하느냐에 따라 다를 수 있습니다.( 배열이나 연결리스트)

- 말이 나와서 하는 것이지만 추상자료형 (Abstract Data Type)은 사실 어떻게 구현하느냐는 사용자는 알 수 없습니다.

   제가 배웠던 것을 항상 떠올릴 때는 문 밖에서 어떠한 입력을 넣고 요구를 하면 안에서는 어떤식이던지 구현을 하여

   정확한 결과만을 문 밖으로 다시 보내주는 것 입니다. 사용자는 결과를 받지만 내부에 어떤식으로 이를 처리 하였는지는

   알 수 없지요

* 스택 활용의 예

- 문서나 그림, 수식 등의 편집기에서 되돌리기 기능

   (최근 사용했던것 부터 다시 되돌리기를 합니다. -스택을 사용하면 편하겠죠????)

- 함수 호출에서 복귀주소 를 기억 할 때

   (예를 들면, main 함수에서 작업을 수행하다가 다른 함수를 호출해서 그 함수로 이동한다고 하면

     그 함수가 끝나고 났을 때 다시 main 함수로 돌아와서 그 다음 작업을 진행 하여야 합니다.

     그럼 그때 복귀주소를 스택에 넣어 놓습니다.)

- main에서 function A를 호출하고 function A에서 function B 를 호출 한다고 가정을 한다면????

    (스택에 우선 main으로 돌아오기 위한 복귀 주소가 먼저  push될 것입니다. 그다음 function A로 가고

      function B가 수행될 때 function A로 돌아오기 위한 복귀 주소가 그 위에 삽입 될 것 입니다.

      function B가 끝나면 스택에서 맨위 (TOP)을 pop해서 function A 나머지를 수행하고 다시 POP 을

      하면 main함수로 돌아올 수 있습니다.)

* 스택의 구현

 - 1. 배열을 이용

 - 2. 연결리스트를 이용

   직접 구현은 하지 않았지만 연결리스트를 사용하면 처음에 스택 사이즈를 지정 해 줄 필요도 없을 것입니다.

     배열을 이용해서 연결리스트 처럼 구현을 하려면 사이즈를 넘어 갈경우 max사이즈를 두배로 증가시켜서

     다시 배열을 만들고 모든 요소들을 새로운 배열로 이동시키고 원래 배열을  delete 시키고 하는 그런 복잡한

     작업을 해야할 것 입니다. 

링크드 리스트는 노드의 sequence로 구성된 data structure 이다.

즉 노드들이 선형적으로 순서화된 형태의 집합체 이다.

싱글링크드 리스트의 경우 각 노드 들은다음 노드를 가리키는 next 포인터를 포함하고 있으며

물론 자신의 자료도 저장하고 있다.

싱글 링크드 리스트의 경우  처음노드와 마지막 노드 를 가리키는 head와 tail을 가지고 있다.

그리고 링크드리스트는 고정된 크기를 가지고 있지 않고

노드를 추가하거나 삭제함으로써 사이즈를 자유롭게 조정 할 수 있다.

밑의 내가 구현한 싱크드 리스트의 코드의 경우  tail에 삽입 삭제를 하게끔 설정하고 구현하였는데

싱글 링크드 리스트의 경우 prev를 가리키는 포인터가 없으므로

tail에서 삭제하기 위해서 새로운 임시 포인터 tmp를 선언한후 head부터 차례대로 따라가서 tail의 바로 앞

노드를 찾아서 삭제하게끔 구현 하였다 ( O(n) 시간이 걸리겠죵?)

삽입은 O(1)이라고 할 수 있겠네요.!

추상화 데이터 타입 그런 자료구조를 왜 만들고 왜 필요할까?

생각해보면 스케쥴러를 짜는데

큐(선입선출,FIF0)를 사용하지 않고 배열을 이용한다면....

직접 인덱스(index)관리를 일일히 해주어야 한다는 소리인데

규모가 커지면 이건 정말 쉽지 않은 문제이다.

하지만 추상화데이터타입을 만들고 그를 활용한다면 단지 pop과 푸쉬만 이용하면

따로 직접 index 를 관리 하지 않아도 된다

추상화데이터타입을 이용하는 이유 중 하나는 **인덱스 관리의 어려움** 이 있지 않을까?

스택에 함수 call과 관련된 정보를 담을 때도 스택이라는 자료구조를 이용하지 않으면 생각만 해도 끔찍하다...

들은 내용중 기억에 남기고 싶은 내용이라 정확하지 않을 수 있지만 기록을 해놓습니다...