분류 전체보기54 큐(Queue) 자료구조 핵심정리 (선입선출, 줄서기) 스택(Stack)이 막혀있는 프링글스 통이었다면, 큐(Queue)는 양쪽이 뚫려있는 긴 파이프와 같습니다. 큐는 우리 일상생활에서 가장 익숙한 개념인 '줄 서기'를 그대로 컴퓨터 세계로 옮겨온 자료구조입니다. 맛집 앞에서 기다릴 때, 먼저 온 사람이 먼저 들어가는 것이 공평한 것처럼 컴퓨터 시스템에서도 순서대로 작업을 처리해야 할 때 큐가 반드시 필요합니다. 이번 글에서는 큐의 작동 원리인 FIFO 개념과 함께, 큐가 시스템 성능 최적화에 어떻게 기여하는지 상세히 알아보겠습니다.1. 큐(Queue)란 무엇인가?큐(Queue)는 데이터가 들어오는 입구(Rear)와 나가는 출구(Front)가 서로 다른 선형 자료구조입니다. 한쪽에서는 계속 밀어 넣고, 반대쪽에서는 계속 빼내는 구조를 가지고 있습니다.1-1... 2026. 2. 7. 스택(Stack) 개념과 LIFO 원리 (프링글스 비유) 우리가 컴퓨터를 사용하면서 하루에도 수십 번씩 누르는 단축키가 있습니다. 바로 실수를 되돌려주는 마법의 키, 'Ctrl + Z (실행 취소)'입니다. 또한 웹 서핑을 하다가 이전 페이지로 돌아가고 싶을 때 누르는 '뒤로 가기' 버튼도 있습니다. 이처럼 가장 최근에 했던 작업을 기억하고, 역순으로 되돌가는 기능들은 어떤 원리로 작동하는 걸까요? 그 이면에는 컴퓨터 과학에서 가장 기초적이면서도 핵심적인 자료구조인 스택(Stack)이 숨어 있습니다. 오늘은 스택의 작동 원리를 누구나 아는 과자, '프링글스'에 빗대어 완벽하게 이해해 보겠습니다.1. 스택(Stack)이란 무엇인가?스택(Stack)은 사전적 의미로 '무더기', '쌓아 올리다'라는 뜻을 가지고 있습니다. 데이터를 순서대로 차곡차곡 쌓아 올리는 형태.. 2026. 2. 7. 배열(Array) vs 연결 리스트 완벽 비교 (장단점, 선택기준) 자료구조의 세계에 첫 발을 내디딜 때 가장 먼저 배우는 두 가지 기본 구조가 있습니다. 바로 배열(Array)과 연결 리스트(Linked List)입니다. 두 자료구조 모두 데이터를 순서대로 나열한다는 점에서는 비슷해 보이지만, 컴퓨터 내부에서 메모리를 사용하는 방식은 완전히 정반대입니다. "어떤 상황에서 배열을 써야 하고, 언제 연결 리스트를 써야 할까?" 이 질문에 명확히 답할 수 있다면 여러분은 이미 데이터 최적화의 기본을 갖춘 것입니다. 오늘은 이 두 라이벌의 내부 구조를 해부하고 장단점을 완벽하게 비교해 드리겠습니다.1. 배열 (Array): 질서 정연한 군대배열은 가장 기본적이고 친숙한 자료구조입니다. 배열의 핵심 키워드는 '연속성'입니다. 메모리 상에 데이터를 빈틈없이 순서대로 차곡차곡 채워.. 2026. 2. 6. 이진 트리 vs 이진 탐색 트리(BST) 차이점 정리 트리(Tree) 자료구조를 공부하다 보면 가장 많이 듣게 되는 용어가 바로 '이진 트리(Binary Tree)'입니다. 그런데 조금 더 깊이 들어가면 '이진 탐색 트리(Binary Search Tree, BST)'라는 용어가 등장하면서 혼란이 시작됩니다. "그냥 똑같은 이진 트리 아닌가? 뭐가 다른 거지?"라고 생각하기 쉽지만, 이 둘 사이에는 데이터 검색 속도를 O(n)에서 O(log n)으로 바꿔버리는 결정적인 규칙의 차이가 존재합니다. 개발자 면접에서도 단골로 출제되는 이 두 개념의 미묘하지만 강력한 차이점을 완벽하게 정리해 드리겠습니다.1. 이진 트리 (Binary Tree): 뼈대와 구조이진 트리는 단순히 '구조적 형태'를 정의하는 용어입니다. 데이터가 어떻게 정렬되어 있는지, 어떤 값을 어디에.. 2026. 2. 6. 시간 복잡도(Big-O) 아주 쉽게 이해하기 (O(1) vs O(n)) 프로그래밍을 독학하거나 실무에서 개발을 하다 보면, 기능은 완벽하게 동작하는데 묘하게 속도가 느린 코드를 마주할 때가 있습니다. "컴퓨터 성능이 좋으니 괜찮겠지?"라고 안일하게 생각할 수도 있지만, 사용자가 늘어나고 데이터가 쌓이는 순간 그 코드는 시스템 전체를 마비시키는 시한폭탄이 될 수 있습니다. 좋은 개발자와 평범한 개발자를 가르는 기준, 바로 효율성(Efficiency)을 판단하는 척도가 시간 복잡도(Time Complexity)입니다. 오늘은 복잡한 수식 없이, 빅오 표기법(Big-O Notation)의 핵심 개념인 O(1)과 O(n)의 차이를 명확하게 정리해 드립니다.1. 시간 복잡도란? (시간이 아니라 '횟수'다)많은 분들이 '시간 복잡도'라는 단어를 듣고 오해하는 것이 있습니다. 바로 알고.. 2026. 2. 6. 자료구조와 알고리즘, 왜 배워야 할까? (기초 입문) 개발자가 되기로 결심하고 프로그래밍 공부를 시작하면, 문법(Syntax)이라는 첫 번째 산을 넘자마자 '자료구조(Data Structure)'와 '알고리즘(Algorithm)'이라는 거대한 산맥을 마주하게 됩니다. 비전공자나 입문자 입장에서는 당장 웹페이지를 만들거나 앱 기능을 구현하는 것이 더 급하고 재미있어 보입니다. 그래서 많은 분들이 "이런 복잡한 이론을 굳이 지금 배워야 할까? 나중에 해도 되지 않을까?"라는 의문을 품곤 합니다.하지만 현업에서 10년, 20년 롱런하는 시니어 개발자들은 하나같이 "기본기가 가장 중요하다"라고 입을 모아 이야기합니다. 도대체 이 두 가지가 무엇이길래 IT 대기업 채용의 필수 관문이 되었으며, 실무에서 어떤 결정적인 차이를 만들어내는 것일까요? 이번 글에서는 단순히.. 2026. 2. 6. 이전 1 ··· 6 7 8 9 다음
