우선순위 큐(Priority Queue)는 각 요소에 우선순위가 부여되어, 우선순위가 높은 요소가 먼저 처리되는 자료구조입니다. 일반 큐(Queue)와 달리, 데이터의 처리 순서가 요소의 우선순위에 따라 결정되므로 효율적인 데이터 관리와 처리가 필요한 알고리즘에서 널리 사용됩니다.1. 우선순위 큐란?우선순위 큐는 FIFO(First In, First Out) 큐의 변형으로, 각 요소가 우선순위(priority)를 가지며, 우선순위가 높은 요소가 가장 먼저 삭제됩니다. 우선순위 큐는 여러 방식으로 구현될 수 있으며, 최대 힙(Max Heap) 또는 최소 힙(Min Heap) 구조가 자주 활용됩니다. 일반적으로 사용되는 두 가지 우선순위 큐 유형은 다음과 같습니다.최대 우선순위 큐: 우선순위가 높은(큰) 요..

큐(Queue)는 FIFO(First In, First Out) 방식으로 동작하는 대표적인 자료구조입니다. 먼저 들어온 데이터가 먼저 처리되며, 일상생활의 줄 서기와 비슷한 개념입니다. 이번 포스팅에서는 큐의 기본 개념과 특징, 주요 연산, 그리고 C#을 활용한 구현 방법을 자세히 살펴보겠습니다.1. 큐 (Queue)란?큐는 데이터를 저장하고 관리하는 선형 자료구조로, 가장 먼저 추가된 데이터가 가장 먼저 삭제됩니다. 데이터를 넣는 쪽은 후단(Rear) 또는 enqueue라고 하고, 데이터를 꺼내는 쪽은 전단(Front) 또는 dequeue라고 합니다.큐의 구조Enqueue: 큐의 끝에 데이터를 추가하는 연산Dequeue: 큐의 앞에서 데이터를 제거하는 연산Peek: 현재 큐의 첫 번째 요소를 반환하되,..

이중 연결 리스트(Doubly Linked List)는 연결 리스트의 확장된 형태로, 각 노드가 이전 및 다음 노드를 가리키는 포인터를 통해 양방향으로 연결된 데이터 구조입니다. 단일 연결 리스트(Singly Linked List)보다 삽입, 삭제, 탐색 연산에 더 유연하게 접근할 수 있어 데이터 구조와 알고리즘 학습에 중요한 개념입니다. 이번 포스팅에서는 이중 연결 리스트의 개념, 주요 특징, 연산, 그리고 C#을 이용한 구현을 살펴보겠습니다.1. 이중 연결 리스트란?이중 연결 리스트는 각 노드(Node)가 데이터와 두 개의 링크(Link)를 가지는 연결 리스트입니다. 하나의 링크는 이전 노드(previous)를, 다른 하나는 다음 노드(next)를 가리킵니다. 이를 통해 리스트의 양방향 접근이 가능해..

단일 연결 리스트(Singly Linked List)는 가장 기본적인 형태의 연결 리스트로, 데이터 구조에서 각 노드가 다음 노드를 가리키는 포인터를 통해 선형으로 연결되는 형태입니다. 배열과는 달리 동적 메모리 할당을 통해 리스트 크기를 유연하게 조절할 수 있어, 효율적인 메모리 사용이 가능합니다. 이번 포스팅에서는 단일 연결 리스트의 개념, 특징, 주요 연산, 그리고 C#을 이용한 구현 방법을 살펴보겠습니다.1. 단일 연결 리스트란?단일 연결 리스트는 노드(Node)가 연속적으로 연결된 데이터 구조입니다.각 노드는 데이터와 다음 노드를 가리키는 포인터(링크)로 구성됩니다. 단일 연결 리스트에서는 각 노드가 다음 노드를 가리키므로, 노드 접근은 처음 노드부터 순차적으로 진행됩니다.단일 연결 리스트의 구..

딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 복잡한 신경망 구조를 통해 방대한 양의 데이터에서 패턴을 학습하고 예측하는 기술입니다. 특히 이미지, 음성, 텍스트 등의 데이터에 탁월한 성능을 발휘하며, 최근에는 자율주행, 의료, 금융 등 다양한 분야에서 활발히 활용되고 있습니다. 이번 포스팅에서는 딥러닝의 기본 개념과 대표적인 딥러닝 알고리즘에 대해 알아보겠습니다.1. 딥러닝이란?딥러닝(Deep Learning)은 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 기반으로 한 기계 학습 기법입니다. 기본적으로 뇌의 뉴런 구조를 본뜬 신경망을 층(layer)으로 쌓아 올려 데이터를 학습합니다. 딥러닝이라는 이름은 이렇게 깊이 있는 구조에서 비롯되었으며, 일반적으로 다층 신경망(Multi-layer ..

머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 패턴을 학습하고, 이 학습을 바탕으로 미래의 데이터를 예측할 수 있도록 하는 기술입니다. 이 포스팅에서는 머신러닝의 기본 개념과 주요 알고리즘들을 소개하여 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 하겠습니다.1. 머신러닝이란?머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 예측하는 능력을 갖추게 하는 기술로, 인공지능(AI)의 하위 분야입니다. 데이터에서 패턴을 찾아 이를 바탕으로 새로운 데이터에 대해 예측하는 것이 머신러닝의 핵심입니다. 머신러닝은 크게 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)으로 구분됩니다.2...