데이터 구조 및 알고리즘이란?

데이터 구조는 가상 시스템에서 데이터를 구성합니다. 그 예는 숫자, 데이터 또는 테이블의 시퀀스일 수 있습니다. 데이터 구조는 효율적인 사용을 보장하기 위해 데이터를 저장하는 프로그래밍 방식을 나타냅니다. 대부분의 엔터프라이즈 애플리케이션은 다양한 종류의 데이터 구조를 사용합니다.

알고리즘은 컴퓨터가 입력을 받아 대상 출력으로 변환하여 실행하는 일련의 단계입니다. 즉, 원하는 출력을 얻기 위해 특정 순서로 구현될 일련의 명령을 정의하는 단계별 프로세스입니다. 일반적으로 알고리즘은 기본 언어와 독립적으로 생성됩니다. 이는 알고리즘이 여러 프로그래밍 언어로 실행될 수 있음을 의미합니다.

데이터 구조와 알고리즘 은 결합되어 프로그래머가 다양한 컴퓨터 프로그램을 구축하는 데 도움이 됩니다. 데이터 구조 및 알고리즘에 대한 심도 있는 연구를 통해 효율적이고 최적화된 코드를 보장합니다.

컴퓨터 과학에서 모든 프로그램, 소프트웨어 및 응용 프로그램에는 (i) 데이터 및 (ii) 알고리즘이라는 두 가지 기본 요소가 포함됩니다. 데이터는 정보이며 알고리즘은 추가 프로그래밍을 위해 원시 데이터를 유용한 구성 요소로 변환하는 명령 집합입니다. 혼동을 피하기 위해 다음 방정식을 기억할 수 있습니다.

관련 데이터 집합 + 데이터에 허용된 작업 집합 = 데이터 구조

데이터 구조 + 알고리즘 = 프로그램

다음 섹션에서는 데이터 구조 및 알고리즘 을 배우는 이유 , 함께 작동하는 방법, 응용 프로그램 및 표준 데이터 구조 및 알고리즘을 이해합니다.

데이터 구조와 유형의 중요성부터 시작하겠습니다.

왜 데이터 구조인가?

데이터 구조를 이해하면 프로젝트 및 요구 사항에 적합한 구조를 이해하고 선택할 수 있습니다. 결과적으로 시간과 메모리 효율적인 코드를 작성할 수 있습니다.

데이터 구조의 유형

데이터 구조는 주로 두 가지 범주로 나뉩니다.

1) 선형 데이터 구조

2) 비선형 데이터 구조

1) 선형 데이터 구조:

이러한 유형의 데이터 구조에서 요소는 순서대로 구성됩니다. 요소가 특정 순서로 배열되기 때문에 구현이 쉬워집니다. 그러나 프로그램 복잡성이 증가함에 따라 선형 데이터 구조가 가장 적합한 선택이 아닐 수 있습니다.

널리 사용되는 선형 데이터 구조는 다음과 같습니다.

1. 배열 데이터 구조
2. 스택 데이터 구조
3. 대기열 데이터 구조
4. 연결된 목록 데이터 구조

1. 배열 데이터 구조:

배열에서 모든 요소는 모두 동일한 유형에 속하는 연속 메모리로 구성됩니다. 프로그래밍 언어는 배열 형태로 저장된 요소의 유형을 결정합니다. 예를 들어 메모리에 데이터를 순차적으로 저장해야 하는 경우 배열 데이터 구조를 사용할 수 있습니다.

2. 스택 데이터 구조:

요소는 LIFO 방식으로 저장됩니다. 이는 스택에 저장된 마지막 요소가 먼저 제거됨을 의미합니다. 그 작업은 더미 위에 놓인 마지막 접시가 먼저 버려지는 접시 더미와 동일합니다.

3. 대기열 데이터 구조:

이 데이터 구조는 FIFO 방법을 채택합니다. 즉, 대기열에 저장된 첫 번째 요소가 먼저 제거됩니다. 그 작업은 대기열의 첫 번째 학생이 먼저 입장하는 입장 카운터의 학생들 대기열과 동일합니다.

4. 연결된 목록 데이터 구조:

데이터 요소는 일련의 노드를 통해 연결됩니다. 모든 노드에는 데이터 항목과 다음 노드에 대한 주소가 포함됩니다.

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2) 비선형 데이터 구조

선형 데이터 구조와 달리 비선형 데이터 구조에 있는 요소는 시퀀스로 구성되지 않습니다. 하나의 요소가 하나 이상의 요소에 연결되는 계층적 방법으로 구성됩니다.

다음 목록은 비선형 데이터 구조의 분류를 보여줍니다.

1. 그래프 데이터 구조
2. 트리 데이터 구조

1. 그래프 데이터 구조

그래프 데이터 구조 에서 모든 노드는 정점으로 알려져 있으며 모든 정점은 가장자리를 통해 다른 정점에 연결됩니다.

유명한 그래프 데이터 구조:

• 강력하게 연결된 구성 요소
• 스패닝 트리 및 최소 스패닝 트리
• 인접 목록
• 인접 행렬

2. 트리 데이터 구조

그래프와 마찬가지로 트리는 모서리와 정점의 모음입니다. 그러나이 데이터 구조에서는 두 정점 사이에 하나의 가장자리만 있을 수 있습니다.

유명한 트리 기반 데이터 구조:

• 이진 검색 트리
• 이진 트리
• B-트리
• B+ 트리
• AVL 트리
• 레드-블랙 트리

US 확인 - 데이터 과학 프로그램

데이터 구조와 알고리즘을 배워야 하는 이유:

마케팅, 여행, 제조 등 디지털화는 프로그래밍을 지원합니다. 프로그래밍은 모든 응용 분야에서 볼 수 있으며 이러한 모든 응용 프로그램에는 전문 IT 전문가가 필요합니다. 데이터 구조와 알고리즘 은 컴퓨터 코드나 프로그램의 기본 요소입니다.

응용 프로그램의 복잡성이 증가함에 따라 직면하는 세 가지 일반적인 문제는 다음과 같습니다.

• 프로세서 속도:

프로세서 속도가 매우 높을 수 있지만 데이터 양이 10억 레코드로 증가하면 제한됩니다.

• 데이터 검색:

데이터가 증가하면 검색 속도가 느려집니다. 예를 들어 상점에 100만 개의 항목이 있다고 가정합니다. 애플리케이션이 항목 검색을 요구하면 매번 100만 번 검색해야 하므로 데이터 검색 프로세스가 느려집니다.

• 여러 요청:

많은 사용자가 웹 서버에서 동시에 데이터를 검색하므로 데이터 검색 과정에서 빠른 서버도 비효율적일 수 있습니다.

데이터 구조와 알고리즘 은 앞서 언급한 문제를 해결하는 데 유용합니다. 모든 항목을 검색할 필요 없이 대상 데이터를 바로 검색할 수 있도록 데이터를 정리합니다.

데이터 구조와 알고리즘은 어떻게 함께 작동합니까?

다양한 알고리즘은 다양한 목적을 달성하도록 설계되었습니다. 그들은 다양한 데이터 구조와 상호 작용하지만 동일한 계산 복잡성 척도를 사용합니다. 알고리즘은 정적 데이터 구조와 상호 작용하는 동적 핵심 부분으로 간주됩니다.

데이터는 코드로 유연하게 표현됩니다. 알고리즘이 개발되는 방식과 관련 언어 계열이 의미론적으로 작동하는 방식을 알게 되면 다양한 프로그래밍 언어에서 알고리즘을 일반화할 수 있습니다. 프로그래밍 언어의 기초와 통합 원칙을 살펴보면 다양한 언어 사이를 쉽게 전환하고 더 빨리 배울 수 있습니다.

일반적으로 사용되는 데이터 구조 및 알고리즘:

다음 목록은 다양한 프로그래밍 언어에서 찾을 수 있는 데이터 구조를 보여줍니다.

• 대기열
• 스택
• 연결된 목록
• 지도
• 세트
• 트리 검색
• 해시 테이블

이러한 각 데이터 구조 및 알고리즘 에는 항목 추가 및 집계 측정값 계산(예: 기본 데이터 구조의 평균 찾기)과 같은 관련 기능에 대한 고유한 계산 복잡성이 있습니다.

일반적인 알고리즘 범주는 다음과 같습니다.

• 정렬 – (특정 순서로 항목 정렬)
• 검색(데이터 구조에서 항목 검색)
• 삽입 – (데이터 구조에 항목 삽입)
• 업데이트(데이터 구조의 기존 항목 업데이트)
• 삭제(데이터 구조에서 기존 항목 삭제)

알고리즘의 다른 범주는 다음과 같습니다.

• 동적 프로그래밍
• 그래프/트리 순회
• 해싱 및 정규식(문자열 패턴 일치)

데이터 구조 및 알고리즘의 응용

데이터 구조와 알고리즘 은 다음 유형의 컴퓨터 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

• 배낭 문제
• Dijkstra의 최단 경로
• 피보나치 수열
• Floyd-Warshall의 모든 쌍 최단 경로
• 하노이 탑
• 프로젝트 일정

데이터 구조와 알고리즘은 IT 프로세스의 다양한 응용 프로그램과 Python의 데이터 구조 및 알고리즘으로 사용됩니다 . 그들 중 일부는 여기에서 논의됩니다:

• 정보 저장소:

데이터 구조는 해당 구조에 따라 표시기 컬렉션 및 목록 인식을 포함하여 효율적인 데이터 지속성을 지원합니다. 따라서 데이터 구조와 알고리즘은 레코드를 저장하는 데이터베이스 관리 시스템에서 매우 유용합니다.

• 데이터 교환:

조직화된 정보는 TCP/IP 패킷을 포함하여 다양한 응용 프로그램 간에 쉽게 배포됩니다.

• 확장성:

빅 데이터 애플리케이션은 분산 저장 위치에 대한 데이터 저장을 위한 데이터 구조 및 알고리즘에 크게 의존합니다. 따라서 성능과 확장성이 향상됩니다.

• 자원 관리:

연결 목록과 같은 데이터 구조는 파일 디렉토리 관리, 스케줄링 대기열 처리 및 메모리 할당과 같은 기능의 성능을 향상시킵니다. 이러한 모든 기능은 대기업에서 리소스 및 서비스 관리의 핵심을 구축합니다.

결론

데이터 구조와 알고리즘 은 다양한 컴퓨터 프로그램을 효율적으로 구축하는 데 도움이 됩니다. 원하는 출력을 제공하기 위해 특정 순서로 정확한 지침을 따릅니다. 데이터 구조 및 알고리즘에 대한 관심은 데이터 과학 경력을 시작할 수 있으며, 이를 시작하는 데 UpGrad의 데이터 과학 석사 프로그램보다 더 좋은 것은 없습니다. 이 2년 풀타임 프로그램은 세계 최고의 100대 글로벌 대학교 중 하나인 애리조나 대학교에서 파생된 최첨단 커리큘럼을 다룹니다.

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