Dog foot print

포스팅 전 주저리 : 자스민도 슬슬 확장해보려는 마음이 생겨 에브리타임에 다시 가입했다. 그런데 수강신청기간이라 그런지 게시판은 수강신청에 대해서 활발하게 대화 중이였는데, 속이려는 놈, 동요하는 놈, 이상한 놈이 섞여서 혼돈의 도가니였다. 그중 가장 웃긴놈은 학교 근처에서 접속하면 3분 먼저 접속이 가능하다. 조금 더 접속이 잘된다. 이런 말 하는 놈이였는데 결국 못 참고 ppt로 헛 소문들 정리해줬다. tree에 삽입 2부에서 설명 했듯이 배열로 이진트리를 만들면 왼쪽 자식노드의 인덱스 번호는 부모노드의 인덱스 * 2 이며, 오른쪽 자식노드는 부모의 (인덱스 * 2) +1 의 인덱스 번호를 가진다. 그렇기에 이진탐색트리에 새롭게 삽입될 인덱스 번호를 삽입하는 일은 현재 노드의 데이터를 삽입하려는 데이..

지난번 해시테이블 포스팅도 그렇고 이번 트리도 그렇고 꽤나 양이 방대해서 그런지 시리즈로 포스팅을 하고 있다. 나도 몰랐고 처음 해보는 자료구조들이라서 그런지 예제도 이해하는데 오래 걸리고 이를 토대로 다시 정리하는 것도 생각보다 오래 걸린다. ㅜ.ㅜ 으쌰 으쌰해야겠다. tree의 표현 방법 트리를 만드는 방법은 배열 혹은 연결리스트로 만드는 방법이 있다. 배열로 표현하는 방법은 다음과 같다. 임의의 노드 A의 부모노드 인덱스 . : 해당 노드의 인덱스 i / 2; 임의의 노드 A의 왼쪽 자식노드 인덱스. : 해당 노드의 인덱스 i * 2; 임의의 노드 A의 오른쪽 자식노드 인덱스. : 해당 노드의 인덱스 ( i * 2 ) +1 배열로 트리를 만들게 되면 배열의 0번째 방은 사용하지 않는다. 그리고 배열..

포스팅 전 주저리 : 알바하고 있는 곳에 전임자가 매니저로 왔다... 가뜩이나 사람들 자꾸 나가서 짜증난데 내가 정말 싫어하는 부류인 예의도 싸가지도 없는 놈이 매니저로 오다니 ㅜ.ㅜ 빨리 그만두라는 신의 계시인 것인가 ... ? Tree 란 ? Tree란 조직도같이 하나의 루트(하나 밖에 없는 차상위)에서 하층구조들과 연결된 계층적 자료구조를 말한다. 대표적으로 인공지능 문제에서도 트리가 사용된다고 한다. Tree를 이루고 있는 것들 Node : 데이터를 담는 공간이다. Root Node : 최상위 노드로 부모없이 가장 높은 곳에 있는 노드를 말한다. Edge : 부모와 자식노드를 연결해주는 선 Childe Node : 부모가 있는 노드로 위에 3의 데이터를 가지고 있는 노드입장에서 1을 가진 노드와 ..