AI 요약관련 정보

• 트리는 컴퓨터 과학의 근본적인 비선형 자료구조로, 파일 시스템이나 데이터베이스 인덱스처럼 데이터를 계층적으로 구성합니다. 🌳
• 트리는 노드와 엣지로 구성되며, 하나의 루트 노드에서 모든 것이 분기되고, 그래프와 달리 사이클이 없고 모든 노드가 연결되어 있습니다. 🔗
• 이진 트리는 각 노드가 최대 두 개의 자식(왼쪽, 오른쪽)을 가질 수 있는 가장 일반적인 형태로, 모든 서브 트리가 그 자체로 이진 트리이므로 재귀에 적합합니다. 🌲
• 트리를 탐색하는 두 가지 주요 방법은 DFS(깊이 우선 탐색)와 BFS(너비 우선 탐색)입니다. DFS는 한 경로를 끝까지 탐색하며, 전위(Pre-order), 중위(In-order, 정렬된 값), 후위(Post-order, 안전한 삭제) 순회가 있습니다. 🕵️‍♂️
• BFS는 큐를 사용하여 루트부터 레벨별로 노드를 탐색합니다. 🌊
• 노드의 깊이(루트로부터의 거리)와 높이(가장 깊은 리프까지의 거리)는 트리의 모양과 성능에 중요한 영향을 미칩니다. 📏
• 트리가 균형 잡혀 있다는 것은 좌우 서브 트리의 높이 차이가 1을 넘지 않는 것을 의미하며, 이는 검색, 삽입, 삭제 작업의 성능을 O(log N)으로 유지하는 데 필수적입니다. 불균형 트리는 O(N)으로 성능이 저하됩니다. ⚖️
• 이진 탐색 트리(BST)는 '왼쪽 자식 < 노드 < 오른쪽 자식'이라는 규칙을 추가하여, 균형이 유지될 경우 매우 빠른 검색, 삽입, 삭제(O(log N))를 가능하게 합니다. 🔍
• 실제 시스템에서는 B-트리(디스크 읽기 최적화, 다중 자식)와 B+트리(모든 값 리프에 저장, 범위 쿼리 효율적)가 데이터베이스 인덱스 및 파일 시스템에 널리 사용됩니다. 💾
• 트리는 재귀를 이해하고 마스터하는 데 가장 좋은 방법 중 하나이며, 시스템 설계, 경쟁 프로그래밍, 고성능 백엔드 구축에 필수적인 지식입니다. 🔄
• 트리를 이해하고 구현하는 것은 파일 시스템이나 데이터베이스 쿼리를 바라보는 시각을 변화시킬 것입니다. ✨