210121_TIL (자료구조 - 트리, 이진검색트리)

🍎 오늘 한 일

---

✔️ Graph, Tree, Binary Search Tree 메서드 작성해보기
오늘도 페어분과 Graph, Tree, Binary Search Tree 자료구조들의 메서드들을 코드로 작성해봤다. 세 가지 구조 모두 기본적으로 노드(node)라고 하는 요소들과 노드와 노드를 연결하는 간선(edge)으로 구성되기 때문에 비슷한 느낌이 있었다. 그래프 자료구조는 방향성이 존재하지 않는 무방향 그래프를 기준으로 해서 비교적 쉽게 해결했던 것 같은데, 이진 검색 트리는 순서나 방향이 정해져 있어서 가장 시간이 많이 걸렸다. 그래도 무엇보다 구조상 재귀를 사용했어야 했는데, 재귀가 실행되는 모습이 조금씩 머리속에 상상이 되기 시작했다는게 제일 기뻤다..ㅠㅠ 

✔️ 자료구조 블로깅
어제 공부했던 연결 리스트부터 해시 테이블, 그리고 오늘 배운 그래프, 트리, 이진 트리와 관련된 개념들을 정리하고 블로깅까지 마쳤다. 사실 자료구조를 평소에 그렇게 많이 쓸 일이 없을 것 같아서 잊기 전에 꼭 정리해둬야 할 것 같았다. 그리고 이렇게 정리하면서 느낀점은 각 자료구조의 차이점과 시간복잡도를 제대로 알고있어야겠다는 것이었다. + 어디서 실제로 사용되고 있는지.. 이 부분에 대해서는 내일 시간복잡도에 대해 좀 더 공부하고 정확한 내용을 추가해두어야겠다.

 

 

🍎 기억할 것

---

✔️ hasOwnProperty : 객체의 속성을 확인하는 메서드
✔️ 트리 순회 방식
전위 순회(Preorder Traversal): 부모 → 좌 → 우
중위 순회(Inorder Traversal): 좌 → 부모 → 우
후위 순회(Postorder Traversal): 좌 → 우 → 부모

✔️ 그래프 vs 트리
그래프(Graph) : 정의 노드간 관계를 간선으로 연결한 자료구조(네트워크 모델) 
트리(Tree) : 노드들을 간선으로 연결한 계층형 자료구조(계층 모델)

✔️ 인접 리스트 vs 인접 행렬
인접 리스트 :  간선이 적을 때 주로 사용! 
인접 배열 :  간선이 많을 때 주로 사용! 

 

 

🍎 더 공부할 것

---

✔️ 자료구조별 시간 복잡도
✔️ 자료구조별 실제 사용 사례