c언어로 쉽게 풀어쓴 자료구조 개정 3판 5장(큐) 연습문제 (해설 포함)

문서 내 토픽

1. 큐

큐는 선입선출(First In First Out, FIFO) 구조입니다. 배열로 구현한 원형 큐에서는 포화 상태와 공백 상태를 구별하기 위해 배열의 인덱스 한 자리를 비우는 것이 중요합니다. 큐의 삽입은 후단(rear)에서, 삭제는 전단(front)에서 이루어집니다. 큐 구현 시 시간 복잡도는 O(1)입니다.
2. 스택을 이용한 큐 구현

스택은 후입선출(Last In First Out) 구조이지만, 스택 2개를 사용하면 큐의 선입선출(First In First Out) 성질을 만족할 수 있습니다. 하나의 스택(inStack)에 요소를 삽입하고, 다른 스택(outStack)에서 요소를 삭제하면 큐의 선입선출 구조를 구현할 수 있습니다.
3. 피보나치 수열 계산

피보나치 수열은 재귀 호출로 계산할 수도 있지만, 큐와 반복문을 사용하여 계산할 수도 있습니다. 큐를 사용하여 피보나치 수열을 계산하는 경우, 시간 복잡도는 O(n)입니다.
4. 덱(Deque)

덱은 큐와 달리 후단에서 삭제, 전단에서 삽입이 가능한 자료구조입니다. 덱을 이용하면 회문 판별 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 회문 판별 알고리즘은 덱의 후단에서 요소를 삭제하면서 문자열의 앞 요소와 비교하여 짝이 맞지 않으면 회문이 아님을 알 수 있습니다.
5. 작업 도둑 알고리즘

작업 도둑 알고리즘은 작업 피해자의 태스크가 하나라도 있고, 작업 도둑의 태스크가 없어야 실행 가능합니다. 작업 피해자의 후단에서 태스크를 삭제하고, 작업 도둑의 큐에 해당 태스크를 삽입하는 방식으로 구현됩니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 큐

큐는 선입선출(FIFO) 자료구조로, 데이터를 순차적으로 처리하는 데 유용합니다. 큐는 운영체제의 프로세스 관리, 네트워크 패킷 전송, 이벤트 처리 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 큐의 주요 연산으로는 enqueue(데이터 삽입), dequeue(데이터 삭제), peek(데이터 조회) 등이 있습니다. 큐는 배열이나 연결 리스트로 구현할 수 있으며, 각각의 장단점이 있습니다. 큐는 단순하지만 매우 유용한 자료구조이며, 알고리즘 설계 및 구현에 있어 중요한 역할을 합니다.
2. 스택을 이용한 큐 구현

큐를 스택을 이용하여 구현하는 방법은 두 개의 스택을 사용하는 것입니다. 하나의 스택은 데이터를 삽입할 때 사용하고, 다른 하나의 스택은 데이터를 삭제할 때 사용합니다. 이렇게 구현하면 enqueue 연산은 O(1)의 시간 복잡도를 가지지만, dequeue 연산은 O(n)의 시간 복잡도를 가집니다. 이는 데이터를 삭제할 때 두 번째 스택에 있는 모든 데이터를 첫 번째 스택으로 옮겨야 하기 때문입니다. 이러한 단점을 보완하기 위해 두 스택의 역할을 번갈아 가며 사용하는 방법도 있습니다. 스택을 이용한 큐 구현은 큐의 기본 연산을 스택으로 구현하는 좋은 예시입니다.
3. 피보나치 수열 계산

피보나치 수열은 수학과 컴퓨터 과학에서 매우 중요한 개념입니다. 이 수열은 첫 두 항이 0과 1이고, 그 이후의 항은 바로 앞의 두 항의 합으로 이루어집니다. 피보나치 수열을 계산하는 방법에는 재귀적 접근, 반복적 접근, 동적 프로그래밍 등 다양한 방법이 있습니다. 재귀적 접근은 간단하지만 시간 복잡도가 지수 함수적으로 증가하는 단점이 있습니다. 반복적 접근은 시간 복잡도가 선형이지만 메모리 사용이 많습니다. 동적 프로그래밍 방식은 시간과 공간 복잡도 모두 선형이며, 큰 수열을 계산할 때 효과적입니다. 피보나치 수열은 알고리즘 설계와 분석에 있어 중요한 개념이며, 다양한 응용 분야에서 활용됩니다.
4. 덱(Deque)

덱(Deque)은 Double-Ended Queue의 약자로, 양쪽 끝에서 데이터를 삽입하고 삭제할 수 있는 자료구조입니다. 덱은 큐와 스택의 특성을 모두 가지고 있어, 다양한 문제 해결에 활용될 수 있습니다. 덱의 주요 연산으로는 addFirst, addLast, removeFirst, removeLast, peekFirst, peekLast 등이 있습니다. 덱은 배열이나 연결 리스트로 구현할 수 있으며, 각각의 장단점이 있습니다. 덱은 큐와 스택의 특성을 모두 가지고 있어 유용하며, 특히 문자열 처리, 게임 프로그래밍, 시뮬레이션 등의 분야에서 활용됩니다.
5. 작업 도둑 알고리즘

작업 도둑 알고리즘(Job Thief Algorithm)은 동적 프로그래밍 기법을 사용하여 최대 이익을 얻을 수 있는 작업 집합을 찾는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 각 작업의 시작 시간, 종료 시간, 이익 등의 정보를 입력으로 받아, 서로 겹치지 않는 작업들 중 최대 이익을 얻을 수 있는 작업 집합을 찾습니다. 작업 도둑 알고리즘은 O(n^2)의 시간 복잡도를 가지며, 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어 회의실 예약 관리, 프로젝트 일정 관리, 자원 할당 등의 문제에 적용할 수 있습니다. 이 알고리즘은 최적화 문제를 해결하는 데 있어 중요한 기법이며, 알고리즘 설계 및 분석 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.