자료구조의 배경

프로그래밍이 생겨난 배경: 컴퓨터로 인간의 행동을 편하게 하기 위함이다.
자료구조는 컴퓨터 과학에 있어 전체적인 관점의 기초공사 개념이다.
자료구조의 시작: 대용량의 다양한 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 자료구조라는 개념이 개발되었다.
효율적인 처리
- 자동화
- 빠른 계산
- 반복 내용 처리
- 여러 값을 한 번에 처리
- 값이 빠르게 변경되는 경우에 대한 처리
- 특정 변수에 대한 처리
- 특정 값을 다양한 형태로 보기를 원하는 경우
- 조건에 따른 처리

# 특정 두 수의 합과 같은 인덱스값을 찾자.
def twonumbersum(numbers, result):
  for i in range(len(numbers)):
    for j in range(i+1, len(numbers)):
      if numbers[i] + numbers[j] == result:
        return [i,j]

# 리스트값을 받기 위한 코드: 리스트 컴프리헨션 & 리스트 메소드(split) 활용
# input 예시: 10,5,7
numbers = [int(numbers) for numbers in input("리스트값을 입력하세요 : ").split(',')]
# input 예시: 17
result = int(input("두 수의 합을 입력하세요 : "))

print("인덱스값 : ", twonumbersum(numbers,result))
'''
리스트값을 입력하세요 : 10,5,7
두 수의 합을 입력하세요 : 17
인덱스값 :  [0, 2]
'''

자료구조의 다양한 활용

자료구조를 체계적으로 정립하기 위해 프로그래밍 언어별로 다양한 자료형이 생겨났고, 파이썬에서는 리스트와 튜플을 통해 자료구조의 기본인 배열을 구현할 수 있게 되었다.

배열

컴퓨터 과학에 사용되는 기본적 용어이다.
하나의 변수에 여러개의 인덱스로 묶는 것이다.
파이썬에서는 배열을 리스트와 튜플로 구현하고 활용한다.

리스트

파이썬은 리스트 자료형이 자료구조의 연결 리스트로 기능을 지원한다.
리스트는 임의의 메모리(위치)에 자료를 동적으로 처리할 수 있다.
파이썬의 리스트는 자료구조의 배열과 연결리스트의 특징을 모두 갖고 있다.
- 배열의 특징: 인덱스 사용하여 노드에 접근 가능하다.
- 연결리스트의 특징: 인덱스 크기를 자유롭게 확장 가능하고 서로 다른 자료형을 노드로 가질 수 있다.
자료구조의 기본적인 의미: 자료를 쉽게 관리하기 위해 다양한 구조로 묶는 것이다.

자료구조와 효율성

빅오(Big-O) 표기법(notation)

알고리즘 실행 효율성에 대해 측정할 방법이 필요하다.
빅오표기법은 불필요한 연산을 제거하여 알고리즘 분석을 쉽게 할 목적으로 사용된다.
빅오표기법을 활용하여 알고리즘 효율을 확인할 수 있다.
빅오표기법은 해당 코드가 얼마나 수행되었는지(결과값을 출력하기 위한 연산을 얼마나 반복하였는지)에 따라 효율성을 확인한다.
빅오표기법은 데이터 입력값 크기에 따라 알고리즘 실행 속도의 변화를 설명하는 방법이다.
알고리즘 계산 복잡도 종류
- 시간 복잡도: 알고리즘을 활용해 얼마나 실행시간이 걸렸는지.
- 공간 복잡도: 문제 해결을 위해 얼마만큼 메모리 저장 공간이 필요한지.
  - 하드웨어의 성능이 증가하면서 공간 복잡도보다, 소프트웨어의 성능인 시간 복잡도가 더 중요하다.
빅오표기법은 입력값 증가에 중점을 두고 대비하여 실행시간이 얼마나 길어지는지 설명한다.
- 빅오표기법만으로 성능을 예측할 수는 없다.

[자료구조] 빅오(Big-O) 표기법이란?

자료구조의 배경

자료구조의 다양한 활용

배열

리스트

자료구조와 효율성

빅오(Big-O) 표기법(notation)

내장 함수 시간 복잡도

참조