패스트캠퍼스 챌린지 13일차

<학습일기>

ch10. 자료구조 - 트리

1. 트리(Tree) 구조

- 트리: Node와 Branch를 이용해서, 사이클을 이루지 않도록 구성한 데이터 구조

- 실제로 어디에 많이 사용되나?

 - 트리 중 이진 트리(Binary Tree) 형태의 구조로, 탐색(검색) 알고리즘 구현을 위해 많이 사용됨

2. 알아둘 용어

- Node: 트리에서 데이터를 저장하는 기본 요소 (데이터와 다른 연결된 노드에 대한 Branch 정보 포함)

- Root Node: 트리 맨 위에 있는 노드

- Level: 최상위 노드를 Level 0으로 하였을 때, 하위 Branch로 연결된 노드의 깊이를 나타냄

- Parent Node: 어떤 노드의 다음 레벨에 연결된 노드

- Child Node: 어떤 노드의 상위 레벨에 연결된 노드

- Leaf Node (Terminal Node): Child Node가 하나도 없는 노드

- Sibling (Brother Node): 동일한 Parent Node를 가진 노드

- Depth: 트리에서 Node가 가질 수 있는 최대 Level

3. 이진 트리와 이진 탐색 트리 (Binary Search Tree)

- 이진 트리: 노드의 최대 Branch가 2인 트리

- 이진 탐색 트리 (Binary Search Tree, BST): 이진 트리에 다음과 같은 추가적인 조건이 있는 트리

 - 왼쪽 노드는 해당 노드보다 작은 값, 오른쪽 노드는 해당 노드보다 큰 값을 가지고 있음!

4. 자료 구조 이진 탐색 트리의 장점과 주요 용도

- 주요 용도: 데이터 검색(탐색)

- 장점: 탐색 속도를 개선할 수 있음

- 단점: 이진 탐색 트리 알고리즘 이해 후에 살펴보기로 함

 

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<수강인증>

강의수강

실습

 

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*본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.*

https://bit.ly/37BpXiC

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