아쉽게도 이 Rbt.가 아닙니다.0. 목차더보기1. 개념 정의2. 레드-블랙 트리의 규칙 5개조3. 레드-블랙 트리의 노드 삽입4. 레드-블랙 트리의 노드 삭제5. 레드-블랙 트리의 노드 검색6. 기타 특징7. 참고문헌1. 개념 정의레드-블랙 트리 (Red-Black Tree, RBT)는 이진 탐색 트리(BST)의 일종으로, 노드마다 적(赤)또는 흑(黒)색을 덧입혀 균형을 유지하는 자료구조입니다. 이를 통해 삽입, 삭제, 검색이 최악의 경우에도 O(log n)을 보장합니다.레드-블랙 트리의 독특한 특징 중 하나로 NIL 노드가 있습니다. RBT에서 모든 리프 노드는 NIL 노드로 대체됩니다. 즉, 트리내 모든 리프는 NULL이 아니라 (즉, 그냥 비워놓는 게 아니라) NIL 노드가 되도록 합니다. 실제 ..

Unused의 C언어 포인터 시리즈포스트URLC언어의 포인터 (기초)https://unused.tistory.com/221C언어의 포인터 이해: 선언으로서의 *, 연산자로서의 *https://unused.tistory.com/217C언어의 배열과 포인터https://unused.tistory.com/220C언어의 다중 포인터https://unused.tistory.com/215 인트로프로그래밍을 처음 접하면 “변수(위 그림의 ①)”는 익숙하지만, “포인터(위 그림의 ②)”란 개념은 낯설고 어렵게 느껴집니다.그런데 사실, 포인터 개념 자체는 어려울 게 없습니다. 포인터는 “메모리의 특정 주소를 저장한 변수”에 불과하거든요. 문법적으로 좀 헷갈리게 되어 있을 뿐입니다 (이번 포인터 시리즈 정리하면서 느낀 개..

Unused의 C언어 포인터 시리즈포스트URLC언어의 포인터 (기초)https://unused.tistory.com/221C언어의 포인터 이해: 선언으로서의 *, 연산자로서의 *https://unused.tistory.com/217C언어의 배열과 포인터https://unused.tistory.com/220C언어의 다중 포인터https://unused.tistory.com/215위 이미지의 for문을 한번 보시지요. 평소 짜던 것과는 다르지 않으신가요? C언어에서는 배열이 곧 포인터처럼 동작하기에 가능합니다.int arr[5] = {10, 20, 30, 40, 50};int *p = arr; // p는 arr의 첫 번째 요소를 가리키는 포인터여기서 arr은 배열 전체를 의미하지만, 대부분의 문맥에서..

Unused의 C언어 포인터 시리즈포스트URLC언어의 포인터 (기초)https://unused.tistory.com/221C언어의 포인터 이해: 선언으로서의 *, 연산자로서의 *https://unused.tistory.com/217C언어의 배열과 포인터https://unused.tistory.com/220C언어의 다중 포인터https://unused.tistory.com/215 인트로아래와 같은 C 코드가 있습니다.void main() { int value = 123; int *ptr1 = &value; printf("*ptr1: %d\n", *ptr1); // 출력 결과 123 *ptr1 = 456; printf("*ptr1: %d\n", *ptr1); // 출력 결과 4..

Unused의 C언어 포인터 시리즈포스트URLC언어의 포인터 (기초)https://unused.tistory.com/221C언어의 포인터 이해: 선언으로서의 *, 연산자로서의 *https://unused.tistory.com/217C언어의 배열과 포인터https://unused.tistory.com/220C언어의 다중 포인터https://unused.tistory.com/215 C언어에서 포인터는 변수의 메모리 주소를 직접 다루는 중요한 개념입니다. 그리고 포인터를 다루다 보면 별이 2개 이상, 즉 다중 포인터를 써야만 하는 경우가 있습니다. 예를 들어, 다차원 배열을 다루거나, 함수에서 포인터 자체를 수정할 때 다중 포인터(pointer to pointer)가 필요합니다.이번 포스트에서는 포인터(*) ..

이분 탐색(binary search)란, 어떤 배열과 찾고자 하는 수가 있을 때, 찾고자 하는 범위를 절반씩 좁혀가며 빠르게 해당 값의 위치를 찾아내는 알고리즘입니다. 알고리즘 문제에서 자주 등장하는 대표적인 탐색 기법으로, 단순한 정렬 배열 탐색부터, 경계값 찾기, 응용 문제까지 매우 다양한 형태로 출제됩니다. 매 반복마다 검색 범위를 절반으로 줄이기에 O(log n)의 시간 복잡도를 가집니다. 다만, 값의 대소를 비교하며 범위를 잡기에 배열이 반드시 정렬됨을 전제로 합니다.구현: 반복 vs. 재귀이분 탐색은 먼저 시작 인덱스와 끝 인덱스를 잡고, 그 둘의 중간 (또는 안 나눠떨어질 경우 한 칸 왼쪽) 인덱스를 잡는 것으로 시작합니다. 그리고 정확한 값의 인덱스를 찾을 때까지 시작, 중간, 끝 인덱스를..

Python으로 알고리즘을 공부할 때 놓칠 수 없는 개념들 중 하나가 바로 컴프리헨션(comprehension)과 표현식(expression)입니다. Python에서는 반복문과 조건문을 간결하게 표현할 수 있는 list comprehension, generator expression, conditional expression(삼항 연산자) 등을 제공하여, 적절하게 사용 시 성능(실행속도)과 간결함을 둘 다 잡을 수 있습니다.이번 포스트에서는 각종 컴프리헨션 및 표현식의 개념과 사용법을 정리합니다.아울러, 이들에 람다(lambda)식까지 적용한 예제도 한번 살펴보시겠습니다.목차:1. List Comprehensions2. Set Comprehensions3. Dictionary Comprehensions4..

/* * CS:APP Data Lab * * bits.c - Source file with your solutions to the Lab. * This is the file you will hand in to your instructor. * * WARNING: Do not include the header; it confuses the dlc * compiler. You can still use printf for debugging without including * , although you might get a compiler warning. In general, * it's not good practice to ignore compiler warnings, but in this ..