- 실용적인 데이터 구조 학습: 본 강좌는 배열, 힙, 스택, 큐, 연결 리스트, 이진 트리 등 핵심 데이터 구조를 실제 활용, 기술 면접, LeetCode 준비에 초점을 맞춰 실용적으로 다룹니다. 🧑💻
- 무료 전환된 프리미엄 콘텐츠: 이 강좌는 이전에 유료였던 프리미엄 콘텐츠를 11개의 작은 영상으로 묶어 무료로 제공하는 첫 번째 사례입니다. 🎁
- 개발자 취업 지원 프로그램: 기술 면접 준비 및 취업을 위한 1:1 맞춤형 지원을 제공하는 'Dev Launch' 프로그램이 있으며, 블랙 프라이데이 이후 가격이 인상될 예정입니다. 🚀
- 데이터 구조의 본질: 데이터 구조는 데이터를 저장, 구성, 조작하는 이론적인 개념으로, 특정 프로그래밍 언어에 국한되지 않으며, 사용 목적에 따라 효율적인 연산을 제공합니다. 🧠
- 데이터 구조와 데이터 타입의 차이: 데이터 타입(정수, 불리언, 문자열)은 기본적인 데이터 조각이며, 데이터 구조는 이러한 데이터 타입을 담아 조직화하는 방식입니다. 📦
- 데이터 구조의 분류: 데이터 구조는 선형(배열, 연결 리스트, 스택, 큐)과 비선형(트리, 그래프)으로 나뉘며, 이 강좌에서는 선형 구조를 주로 다루고, 비선형 구조 중 트리는 이 과정에서 다루지 않는다고 언급됩니다. 📊
- 배열의 종류: 배열은 크기가 고정된(Fixed-sized/Static) 배열과 크기가 동적으로 변하는(Dynamic-sized) 배열로 나뉩니다. 📏
- 고정 크기 배열 초기화: 고정 크기 배열을 초기화하는 데는 Big O(N) 시간이 소요됩니다. 이는 각 메모리 슬롯을 할당해야 하기 때문입니다. ⏱️
- 배열 요소 접근/변경의 효율성: 배열의 요소에 접근하거나 변경하는 것은 Big O(1) (상수 시간)이 소요됩니다. 이는 메모리 주소가 연속적이어서 인덱스를 통해 직접 계산하여 접근할 수 있기 때문입니다. ⚡
- 고정 크기 배열 삽입/삭제의 비효율성: 고정 크기 배열에서 요소를 삽입하거나 삭제하는 작업은 Big O(N) 시간이 소요됩니다. 이는 삽입/삭제 위치에 따라 다른 요소들을 이동(shift)시켜야 하기 때문입니다. ↔️
Recommanded Videos
