곱셈법 해싱이란?곱셈법(multiplication method)은 키 값을 해시 테이블의 인덱스로 변환하는 대표적인 해싱 기법 중 하나입니다. 이 방법은 다음과 같은 해시 함수를 사용합니다.h(x) = ⌊m·x·A⌋ mod m여기서 A는 실수형 상수이며, m은 해시 테이블의 크기를 의미합니다. 키 x에 상수 A를 곱한 뒤 소수점 아래를 버리고, 테이블 크기 m으로 나머지 연산을 하여 해시 값을 얻는 방식입니다.곱셈법의 장점곱셈법의 가장 큰 장점은 m(테이블 크기)의 값이 크게 중요하지 않다는 점입니다. 나눗셈법에서는 충돌을 줄이기

배열 배가란 무엇인가?프로그래밍에서 배열은 종종 동적 메모리 할당(dynamic memory allocation) 방식으로 생성됩니다. 동적 할당으로 만들어진 배열이라면 몇 가지 연산을 통해 배열의 크기를 두 배로 늘릴 수 있는데, 이러한 기법을 배열 배가(Array Doubling)라고 합니다. 이 기법은 C++의 vector, Java의 ArrayList처럼 크기가 유동적으로 변하는 동적 배열(Dynamic Array)을 구현할 때 핵심적인 원리로 사용됩니다.배열 배가의 예시초기 배열의 크기가 5라고 가정해 보겠습니다.배열 배가

배열은 본질적으로 동질적이다배열(array)은 정의상 동질적(homogeneous)이라는 특성을 가집니다. 즉, 하나의 배열에는 반드시 같은 타입의 데이터만 저장해야 합니다. 그렇다면 서로 다른 타입의 데이터를 하나의 배열에 저장하고 싶다면 어떤 방법을 사용해야 할까요?C 언어에서의 해결 방법: 공용체(Union) 활용C 언어와 같은 전통적인 언어에서는 공용체(union)를 사용하여 서로 다른 타입들을 인위적으로 하나의 타입으로 묶을 수 있습니다. 그런 다음 이 새로운 타입을 기반으로 배열을 정의하면 됩니다.여기서 중요한 점은, 배

배열의 배열 표현이란?이번 섹션에서는 다차원 배열을 표현하는 또 다른 방법에 대해 알아보겠습니다. 여기서 소개할 방식은 배열의 배열(Array of Arrays) 표현입니다.이 방식에서는 하나의 배열이 여러 개의 배열들의 시작 주소(starting addresses)를 담고 있는 형태로 구성됩니다. 즉, 최상위 배열은 각 하위 배열을 가리키는 주소값들을 보관하고 있으며, 전체적인 구조는 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.구조 분석위 그림은 크기가 [7 x 8]인 2차원 배열 x를 보여줍니다. 각 행(row)은 하나의 독립된 1차원 배

이번 글에서는 데이터 구조에서 자주 다루어지는 불규칙 배열(Irregular Array)에 대해 살펴보겠습니다. 불규칙 배열을 제대로 이해하려면 먼저 그 반대 개념인 정규 배열(Regular Array)부터 짚고 넘어가는 것이 좋습니다. 정규 배열(Regular Array)이란? 정규 배열은 각 행(row)이 동일한 개수의 열(column)을 가지는 배열을 의미합니다. 다시 말해, 모든 행이 똑같은 수의 요소를 담고 있는 2차원 배열이라고 할 수 있습니다. 예를 들어 3행 4열 배열은 첫 번째 행, 두 번째 행, 세 번째 행 모두

희소 행렬(Sparse Matrix)이란?이 글에서는 희소 행렬이 무엇인지, 그리고 이를 메모리에 어떻게 효율적으로 표현할 수 있는지 살펴보겠습니다. 희소 행렬이란 행렬을 구성하는 대부분의 원소가 0인 행렬을 의미합니다. 좀 더 구체적인 정의로는, 전체 m×n 크기 중 약 30% 수준인 최대 1/3 정도만 0이 아닌 원소(non-zero element)를 가지는 행렬을 희소 행렬이라고 부릅니다.희소 행렬이 메모리 낭비를 일으키는 이유컴퓨터에서는 다양한 연산을 효율적으로 수행하기 위해 행렬을 활용합니다. 그런데 행렬이 희소(spars

일반화 리스트란 무엇인가?일반화 리스트(Generalized List)는 기존의 선형 리스트를 확장한 자료 구조로, 리스트 안에 또 다른 리스트를 포함할 수 있다는 점이 특징입니다. 공식적인 정의는 다음과 같습니다.일반화 리스트 L은 n개(n ≥ 0)의 원소로 이루어진 유한한 순서열입니다. 각 원소 ei는 원자(atom), 즉 더 이상 분해되지 않는 단일 요소이거나, 또 다른 일반화 리스트일 수 있습니다. 원자가 아닌 원소 ei들은 모두 L의 부분 리스트(sub-list)가 됩니다.구체적인 예시예를 들어 L = ((A, B, C),

이번 글에서는 데이터 구조 중 하나인 스레드 이진 트리(Threaded Binary Tree)에 대해 알아보겠습니다.스레드 이진 트리가 필요한 이유이진 트리(Binary Tree)의 노드는 최대 두 개의 자식 노드를 가질 수 있습니다. 하지만 어떤 노드는 자식이 하나만 있거나 아예 없는 경우도 있는데, 이럴 때 연결 리스트 방식으로 트리를 표현하면 해당 링크(포인터) 부분은 null로 비어 있게 됩니다.스레드 이진 트리는 바로 이렇게 낭비되는 빈 링크 공간을 재활용하는 자료구조입니다. 자식 노드가 없어 비어 있는 포인터 영역을 스레

이진 힙(Binary Heap)이란? 힙(Heap), 즉 이진 힙(Binary Heap)은 균형 이진 트리(Balanced Binary Tree) 데이터 구조의 특수한 형태로, 완전 이진 트리(Complete Binary Tree) 구조를 따릅니다. 완전 이진 트리에서는 마지막 레벨을 제외한 모든 상위 레벨(l-1 레벨까지)이 노드로 가득 차 있으며, 마지막 레벨(l 레벨)의 노드들은 반드시 왼쪽부터 차례대로 채워집니다. 힙의 핵심 속성 힙에서는 루트 노드의 키(key)가 자식 노드의 키와 비교되어 그에 맞게 배치됩니다. 만약 노

이 글에서는 이진 힙(Binary Heap) 자료구조에 요소를 삽입하고 삭제하는 방법을 살펴봅니다. 힙은 완전 이진 트리의 한 형태로, 최대 힙(Max Heap)에서는 부모 노드의 값이 항상 자식 노드의 값보다 크거나 같아야 합니다. 아래와 같은 초기 트리가 있다고 가정해 보겠습니다.삽입 알고리즘힙에 새로운 요소를 삽입할 때는 먼저 해당 요소를 힙의 마지막 위치에 추가합니다. 이후 부모 노드와 값을 비교하여 힙 속성(부모 ≥ 자식)이 만족될 때까지 위쪽으로 이동시키는데, 이 과정을 상향 재정렬(Up-Heapify)이라고 합니다. 삽

그래프는 다양한 기준에 따라 분류할 수 있습니다. 간선에 방향이 있는지에 따라 유향 그래프(directed graph)와 무향 그래프(undirected graph)로 나뉘고, 간선에 가중치가 부여되어 있는지에 따라 가중 그래프(weighted graph)와 비가중 그래프(unweighted graph)로 구분됩니다. 이번 글에서는 가중 그래프를 메모리에 표현하는 대표적인 두 가지 방법을 예시와 함께 살펴보겠습니다.설명을 위해 다음과 같은 예시 그래프를 사용하겠습니다.인접 행렬(Adjacency Matrix) 표현가중 그래프를 인접

데이터 과학자(Data Scientist), 데이터 엔지니어(Data Engineer), 데이터 분석가(Data Analyst)는 IT 기업에서 대표적으로 요구되는 세 가지 데이터 직군입니다. 이름은 비슷해 보이지만, 각 직무가 다루는 영역과 목표는 뚜렷하게 다릅니다.데이터 과학자(Data Scientist)데이터 과학자는 데이터 전반의 기능을 총괄하고 감독하는 고급 전문 직무입니다. 현재에 머물지 않고 미래 지향적인 관점에서 정보와 데이터를 해석하며, 예측 모델링과 전략적 인사이트 도출을 주도합니다.데이터 엔지니어(Data Eng

인버티드 인덱스(Inverted Index)와 포워드 인덱스(Forward Index)는 하나 또는 여러 개의 문서에서 텍스트를 검색할 때 사용되는 대표적인 데이터 구조입니다. 두 인덱스는 같은 목적을 가지지만, 데이터를 매핑하는 방향이 정반대라는 점에서 큰 차이를 보입니다.인버티드 인덱스(Inverted Index)란?인버티드 인덱스는 단어(word)를 인덱스(key)로 저장하고, 해당 단어가 등장하는 문서 이름을 매핑된 참조 값(value)으로 저장하는 방식입니다. 즉, 어떤 단어가 어떤 문서에 있는가를 빠르게 찾을 수 있도록

전자제품 코드(Electronic Product Code, EPC)는 세상의 모든 물리적 객체에 고유한 식별자를 부여하기 위해 설계된 범용 식별 체계입니다. EPC는 주로 RFID(무선 주파수 식별) 태그에 인코딩되며, 재고, 자산, 사람 등 다양한 대상의 신원을 확인하고 실시간으로 추적하는 데 폭넓게 활용됩니다. EPC의 핵심 역할 EPC는 96비트 숫자로 구성되어 있으며, RFID 태그와 연결되어 수많은 태그 가운데 특정 태그 하나를 정확히 식별하는 역할을 합니다. 덕분에 외관상 완전히 동일한 제품 두 개도 서로 구분할 수 있고

EPC(Electronic Product Code, 전자제품코드)는 RFID(무선 주파수 식별) 태그에 부호화되어 사용되는 범용 식별자입니다. 재고, 자산, 사람 등 다양한 대상의 신원을 확인하고 추적하는 데 활용되며, EPCglobal 태그 데이터 표준(Tag Data Standard)이 규정한 이 기술의 두 번째 세대를 EPC Gen 2라고 부릅니다.EPC Gen 2 아키텍처의 핵심 구성 요소EPC Gen 2 기반의 RFID 네트워크 아키텍처는 크게 두 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다.태그(Tag) 또는 라벨(Label

암호학의 기본 개념암호학(Cryptography)은 크게 두 가지 과정으로 구성됩니다. 바로 송신자 측에서 수행하는 암호화(Encryption)와 수신자 측에서 수행하는 복호화(Decryption)입니다.암호학의 근본적인 목적은 공개된 환경, 즉 누구나 접근할 수 있는 네트워크 환경에서 송신자와 수신자 간에 안전하게 통신하는 것입니다. 이를 통해 송수신 당사자 외에는 아무도 전달되는 메시지를 가로채거나 그 내용을 이해할 수 없도록 보장합니다.메시지를 암호화하고 복호화하는 방식에 따라 암호학은 고전 암호화(Classical Crypt

백오프 알고리즘(Back-off Algorithm)은 네트워크에서 데이터 전송 충돌이 발생했을 때 이를 해결하기 위해 사용되는 알고리즘입니다. 주로 이더넷(Ethernet)의 CSMA/CD(Carrier Sense Multiple Access with Collision Detection) 방식에서 활용됩니다. 백오프 알고리즘이란? 두 개 이상의 장치가 동시에 신호를 전송하면서 충돌(Collision)이 발생하면, 해당 장치들은 일정한 무작위(random) 시간만큼 기다린 후 다시 신호를 재전송합니다. 그리고 데이터가 성공적으로 전

알고리즘의 실행 비용(시간 복잡도)을 추정하는 방법은 여러 가지가 있으며, 그중 하나가 바로 연산 횟수(operation count)를 세는 방법입니다. 이 방법에서는 덧셈, 뺄셈, 비교 등 다양한 연산 중 하나를 기준으로 선택한 뒤, 해당 연산이 알고리즘 전체에서 몇 번 수행되는지 확인함으로써 시간 복잡도를 추정할 수 있습니다.이 방법의 성공 여부는 시간 복잡도에 가장 큰 영향을 미치는 핵심 연산을 얼마나 정확히 식별하느냐에 달려 있습니다. 모든 연산을 세는 것이 아니라, 전체 실행 시간을 지배하는 대표 연산 하나만 골라 집계해야

알고리즘 분석에서 메모리 접근 비용이 중요한 이유전통적인 알고리즘 분석에서는 연산(operations)과 실행 단계(steps)의 수를 세어 성능을 평가해 왔습니다. 이 방식은 컴퓨터가 하나의 연산을 수행하는 데 걸리는 시간이 해당 연산에 필요한 데이터를 가져오는 시간보다 훨씬 길었던 과거에는 충분히 타당했습니다. 그러나 오늘날에는 연산을 수행하는 비용이 메모리에서 데이터를 가져오는 비용보다 훨씬 낮아졌습니다.캐시 미스가 알고리즘 성능을 좌우한다많은 알고리즘의 실행 시간은 연산의 개수보다 메모리 참조 횟수, 즉 캐시 미스(cache

알고리즘을 분석하다 보면 점화식(recurrence relation)이라는 수학적 관계식을 자주 만나게 됩니다. 점화식이란 표현식 안에 동일한 함수가 다시 등장하는 관계식으로, 주로 재귀 알고리즘이나 분할 정복(Divide and Conquer) 알고리즘의 시간 복잡도를 분석할 때 나타납니다.점화식이란 무엇인가?점화식은 문제를 더 작은 하위 문제로 나누어 해결하는 알고리즘의 실행 시간을 수학적으로 표현한 것입니다. 함수 T(n)이 자기 자신을 더 작은 입력 크기에 대해 호출하는 형태로 표현되기 때문에, 재귀적 구조를 가진 알고리즘의