데이터 구조(Data Structure)는 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 방법을 의미합니다. 데이터 구조는 컴퓨터 과학에서 매우 중요한 개념으로, 다양한 알고리즘의 성능을 좌우합니다. 데이터를 조직화하는 방법에 따라 다양한 데이터 구조가 있으며, 각각의 데이터 구조는 특정 상황에서 더 적합하게 사용될 수 있습니다.

주요 데이터 구조

1. 배열 (Array)

   • 정의: 동일한 타입의 데이터를 순차적으로 저장하는 자료구조.
   • 특징: 인덱스를 사용하여 요소에 빠르게 접근할 수 있음.
   • 장점: 접근 속도가 빠름(O(1)).
   • 단점: 크기가 고정되어 있고, 요소의 추가/삭제가 비효율적임.

   let numbers = [1, 2, 3, 4, 5];
   console.log(numbers[2]); // 출력: 3
   
   

2. 연결 리스트 (Linked List)

   • 정의: 각 요소가 다음 요소에 대한 포인터를 가지고 있는 노드로 구성된 자료구조.
   • 특징: 요소의 추가/삭제가 배열에 비해 효율적임.
   • 장점: 동적 크기, 요소의 추가/삭제가 빠름(O(1)).
   • 단점: 접근 속도가 느림(O(n)).

   class Node {
     constructor(data) {
       this.data = data;
       this.next = null;
     }
   }
   
   class LinkedList {
     constructor() {
       this.head = null;
     }
   
     append(data) {
       const newNode = new Node(data);
       if (!this.head) {
         this.head = newNode;
         return;
       }
       let current = this.head;
       while (current.next) {
         current = current.next;
       }
       current.next = newNode;
     }
   }
   
   let list = new LinkedList();
   list.append(1);
   list.append(2);
   
   

3. 스택 (Stack)

   • 정의: 후입선출(LIFO, Last In First Out) 방식으로 작동하는 자료구조.
   • 특징: 요소의 추가(push)와 제거(pop)가 한쪽 끝에서만 일어남.
   • 장점: 구현이 간단하고, 특정 상황에서 유용함 (예: 함수 호출 스택).
   • 단점: 접근이 제한적임.

   class Stack {
     constructor() {
       this.items = [];
     }
   
     push(element) {
       this.items.push(element);
     }
   
     pop() {
       if (this.items.length === 0) return "Underflow";
       return this.items.pop();
     }
   
     peek() {
       return this.items[this.items.length - 1];
     }
   }
   
   let stack = new Stack();
   stack.push(1);
   stack.push(2);
   console.log(stack.pop()); // 출력: 2
   
   

4. 큐 (Queue)

   • 정의: 선입선출(FIFO, First In First Out) 방식으로 작동하는 자료구조.
   • 특징: 요소의 추가(enqueue)는 한쪽 끝에서, 제거(dequeue)는 반대쪽 끝에서 일어남.
   • 장점: 특정 상황에서 유용함 (예: 작업 스케줄링).
   • 단점: 접근이 제한적임.

   class Queue {
     constructor() {
       this.items = [];
     }
   
     enqueue(element) {
       this.items.push(element);
     }
   
     dequeue() {
       if (this.items.length === 0) return "Underflow";
       return this.items.shift();
     }
   
     front() {
       return this.items[0];
     }
   }
   
   let queue = new Queue();
   queue.enqueue(1);
   queue.enqueue(2);
   console.log(queue.dequeue()); // 출력: 1
   
   

5. 트리 (Tree)

   • 정의: 계층적인 구조를 가진 자료구조로, 노드와 간선으로 구성됨.
   • 특징: 루트 노드가 있으며, 각 노드는 자식 노드를 가질 수 있음.
   • 장점: 빠른 검색, 삽입, 삭제가 가능함 (예: 이진 탐색 트리).
   • 단점: 구현이 복잡할 수 있음.

   class TreeNode {
     constructor(value) {
       this.value = value;
       this.left = null;
       this.right = null;
     }
   }
   
   let root = new TreeNode(1);
   root.left = new TreeNode(2);
   root.right = new TreeNode(3);
   
   

6. 그래프 (Graph)

   • 정의: 노드와 노드 간의 연결(간선)로 구성된 자료구조.
   • 특징: 방향성 여부, 가중치 여부에 따라 다양한 종류의 그래프가 존재함.
   • 장점: 네트워크 모델링, 최단 경로 찾기 등에 유용함.
   • 단점: 구현이 복잡할 수 있음.

   class Graph {
     constructor() {
       this.adjacencyList = {};
     }
   
     addVertex(vertex) {
       if (!this.adjacencyList[vertex]) this.adjacencyList[vertex] = [];
     }
   
     addEdge(vertex1, vertex2) {
       this.adjacencyList[vertex1].push(vertex2);
       this.adjacencyList[vertex2].push(vertex1);
     }
   }
   
   let graph = new Graph();
   graph.addVertex('A');
   graph.addVertex('B');
   graph.addEdge('A', 'B');
   
   

각 데이터 구조는 특정 상황에 따라 장단점이 있으며, 효율적인 알고리즘 구현을 위해 적절한 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다. 데이터 구조를 잘 이해하면 더 효율적이고 확장 가능한 프로그램을 작성할 수 있습니다.