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[Java] Map에서는 Collection View를 사용한다. 출처ChatGPT자바의 Map 인터페이스는 컬렉션 뷰(Collection View)를 통해 Map의 데이터를 다양한 형태로 다룰 수 있도록 한다. Map은 키와 값의 쌍을 저장하는 자료구조로, Collection 인터페이스를 직접 구현하지 않지만, Map의 데이터를 컬렉션 뷰로 변환해 Set과 Collection처럼 처리할 수 있는 방법을 제공한다. 1. Collection View란?Map에서 제공하는 Collection View는 Map의 키, 값 또는 키-값 쌍을 각각 다른 형태의 컬렉션(Set 또는 Collection)으로 반환해주는 메소드들이다. 이 메소드들은 실제로 Map의 데이터를 참조하는 뷰(view)로서, 이를 통해 Map의 데이터를 조회하거나 수정할 수 있다. 2. Map의 Collec..

[Java] LinkedList 구현 출처ChatGPT자바 1.8 소스 코드자바의 LinkedList 클래스는 List, Deque, Queue 인터페이스를 구현하는 이중 연결 리스트(doubly linked list) 자료구조이다. 이중 연결 리스트는 각 노드가 두 개의 참조를 가지며, 하나는 이전 노드를 가리키고, 다른 하나는 다음 노드를 가리키는 구조를 가지고 있다. 이로 인해 삽입과 삭제 작업이 빠륵 수행될 수 있다. 1. LinkedLists 주요 특징이중 연결 리스트LinkedList는 이중 연결 리스트로 구현되어 있어 삽입과 삭제가 빠르다. 리스트이 중간에 있는 요소를 추가하거나 삭제할 때, 인덱스를 찾아가는 시간이 필요하지만 요소의 추가/삭제 작업 자체를 빠르게 이루어진다.양방향 탐색 가능이중 연결 리스트는 리스트의 앞에서부터..

[Java] HashSet의 load factor 출처ChatGPTHashSet은 자바에서 중복을 허용하지 않는 집합(Set) 자료구조이다. 내부적으로 HashMap을 사용해 데이터를 저장하며, HashSet의 성능 특성(특히 삽입과 검색 성능)은 HashMap과 매우 밀접한 관련이 있다. HashSet의 load factor(부하율)는 HashMap의 load factor와 동일한 개념을 사용하며, 이는 해시 테이블에서 성능과 메모리 사용량을 조절하는 중요한 요소이다.관련 글 -> [Java] HashSet 구현 1. load factor 란?load factor(부하율)는 해시 테이블의 버킷이 얼마나 차야 해시 테이블의 크기를 자동으로 늘릴지를 결정하는 값이다. 즉, 해시 테이블이 얼마나 채워지면 테이블의 크기를 증가시킬 것인지를 결정하는 기준이다...

[Java] TreeSet 구현 출처ChatGPTJava 1.8 소스 코드자바의 TreeSet은 java.util 패키지에 포함된 정렬된 집합을 구현한 클래스이다. TreeSet은 이진 탐색 트리의 일종인 레드-블랙 트리(Red-Black Tree) 구조로 구현되어 있으며, 요소를 저장할 때 자동으로 정렬해준다. 이 때문에 TreeSet은 중복을 허용하지 않으면서, 항상 정렬된 순서로 요소를 유지한다.관련 글 -> [자료 구조] 이진 탐색 트리 Binary search Tree, BST관련 글 -> [자료 구조] 레드-블랙 트리 Red-Black Tree TreeSet의 주요 특성1. 정렬된 순서TreeSet은 내부적으로 요소들을 정렬된 순서대로 저장한다. 요소는 삽입될 때 이미 정렬된 상태로 배치되며, 검색, 탐색, 범위 검색 등에서..

[자료 구조] 레드-블랙 트리 Red-Black Tree 출처ChatGPTCS USFCA Visualization : 레드-블랙 트리 그림 예시레드-블랙 트리(Red-Black Tree)는 자가 균형 이진 탐색 트리(Self-Balancing Binary Search Tree)로, 노드들이 레드와 블랙으로 색칠되어 트리의 균형을 유지한다. 레드-블랙 트리는 삽입, 삭제와 같은 연산 후에도 트리가 한쪽으로 치우치지 않도록 설계되어, 이진 탐색 트리의 성능을 보장한다.관련 글 -> [자료 구조] 자가 균형 이진 탐색 트리 Self-Balancing Binary Search Tree관련 글 -> [자료 구조] 이진 탐색 트리 Binary search Tree, BST레드-블랙 트리는 자가 균형을 유지하기 때문에 탐색, 삽입, 삭제 연산의 시간 복잡도가 최악의 경우에..

[자료 구조] 자가 균형 이진 탐색 트리 Self-Balancing Binary Search Tree 출처ChatGPT자가 균형 이진 탐색 트리(Self-Balancing Binary Search Tree)는 삽입, 삭제 등의 연산 후에도 항상 균형을 유지하는 이진 탐색 트리(BST, Binary Search Tree)이다. 자가 균형 트리는 트리의 높이가 지나치게 커지는 것을 방지하여, 모든 연산(탐색, 삽입, 삭제)의 성능을 일정한 시간 복잡도로 유지할 수 있도록 설계되었다.관련 글 -> [자료 구조] 이진 탐색 트리 Binary search Tree, BST일반 적인 이진 탐색 트리는 삽입 및 삭제 연산에 의해 한쪽으로 치우쳐진(skewed) 트리가 될 수 있다. 이 경우, 이진 탐색 트리의 높이가 n에 가까워져 최악의 경우 O(n)의 성능을 가지게 되는데, 자가 균형 트리는 이를 방지한다.관련 글..

[자료 구조] 이진 탐색 트리 Binary search Tree, BST 출처ChatGPT이진 탐색 트리는 이진 트리의 한 종류로, 각 노드에 저장된 값이 특정 규칙을 따르며 정렬된 상태를 유지하는 트리이다. 이 규칙 덕분에 빠른 검색, 삽입, 삭제 연산이 가능하여, 데이터의 효율적인 관리를 제공한다.관련 글 -> [자료 구조] 이진 트리 Binary Tree관련 글 -> [빈 구멍 채우기] - [자료구조] 트리 Tree 1. 구조이진 탐색 트리의 각 노드는 최대 두 개의 자식 노드를 가질 수 있다. 각 노드는 트리의 특정 규칙에 따라 배치된다.규칙1. 왼쪽 자식 노드 : 부모 노드보다 작은 값2. 오른쪽 자식 노드 : 부모 노드보다 큰 값 이 규칙으로 인해 트리의 어느 지점에서도 왼쪽 서브트리는 부모다 작은 값들로 이루어져 있고, 오른쪽 서브트리는 부모보다 큰 값들로 이루어..

[자료 구조] 스큐 트리 Skewed Tree 출처ChatGPT스큐 트리(Skewed Tree)는 한쪽으로 치우친 이진 트리를 말한다. 이 트리는 균형을 유지하지 못한 이진 트리로, 모든 노드가 왼쪽 또는 오른쪽으로만 연결되어 있다. 결과적으로 스큐 트리는 사실상 연결 리스트와 같은 구조가 되어 탐색, 삽입, 삭제와 같은 연산에서 비효율적일 수 있다. 스큐 트리의 종류스큐 트리는 왼쪽 또는 오른쪽으로 치우칠 수 있다.1. 왼쪽 스큐 트리 Left-Skewed Tree모든 노드가 왼쪽 자식 노드만을 가지고, 오른쪽 자식 노드는 없는 트리이다. 예시 5 / 4 /3 2. 오른쪽 스큐 트리 Right-Skewed Tree모든 노드가 오른쪽 자식 노드만을 가지고, 왼쪽 자식 노드는 없는 트리이다. 1 \ 2 \ 3 ..

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