프래그먼테이션 (Fragmentation) Fragmentation은 큰 데이터 패킷을 네트워크의 최대 전송 단위(Maximum Transmission Unit, MTU)보다 작은 조각으로 나누는 과정이다. 이는 다음과 같은 목적을 가진다: 다양한 MTU를 가진 네트워크 간의 통신 가능 네트워크 성능 향상 대역폭 활용도 개선 프래그먼테이션이 필요한 이유 네트워크마다 처리할 수 있는 최대 패킷 크기가 다르다. 이를 MTU(Maximum Transmission Unit)라고 한다. 예를 들어: 이더넷의 MTU: 1500 바이트 PPP의 MTU: 576 바이트 Wi-Fi의 MTU: 2304 바이트 만약 4000 바이트 크기의 데이터를 MTU가 1500 바이트인 이더넷 네트워크로 전송하려면, 이 데이터는 반드시 더 작은 조각들로 나뉘어야 한다. Fragmentation의 작동 방식 프래그먼트 생성 원본 패킷은 여러 개의 작은 프래그먼트로 나뉜다. 각 프래그먼트는: ...

Sorting Algorithms 비교 정렬(Sorting) 알고리즘은 데이터를 특정 순서(오름차순/내림차순)로 정렬하는 알고리즘이다. 정렬 알고리즘은 시간 복잡도, 공간 복잡도, 안정성, 실행 속도 등의 성능 차이로 인해 다양한 방식이 존재한다. 각 정렬 알고리즘은 고유한 특성과 작동 방식을 가지고 있습니다. 여기서는 6가지 주요 정렬 알고리즘을 공통된 예시 배열 [8, 5, 2, 6, 9, 3, 1, 4, 7]을 사용하여 비교 분석하겠습니다. 정렬 알고리즘 비교 각 정렬 알고리즘은 고유한 특성과 장단점을 가지고 있으며, 적용 상황에 따라 최적의 선택이 달라진다: ...

메모이제이션 (Memoization) 메모이제이션은 “기억하다"라는 뜻의 라틴어 ‘memorandum’에서 유래했다. 이 기법은 동일한 계산을 반복해야 할 때, 이전에 계산한 값을 메모리에 저장해두고 필요할 때 다시 계산하지 않고 저장된 값을 사용하는 방식이다. 실생활에 비유해보면, 책을 보다가 모르는 단어를 사전에서 찾았을 때 메모이제이션 미사용: 같은 단어가 나올 때마다 매번 사전을 찾음 메모이제이션 사용: 찾은 단어의 의미를 메모장에 적어두고, 다시 나오면 메모장을 참고 로 이해 가능하다. 메모이제이션의 작동 원리 함수가 호출될 때 입력값을 확인한다. 해당 입력값에 대한 결과가 이미 저장되어 있다면, 저장된 결과를 즉시 반환한다. 저장된 결과가 없다면, 함수를 실행하고 그 결과를 저장한 후 반환한다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 def memoized_function(n, memo={}): # 1. 이미 계산된 값인지 확인 if n in memo: return memo[n] # 2. 새로운 값 계산 result = ... # 계산 로직 # 3. 계산된 값을 저장 memo[n] = result # 4. 결과 반환 return result 메모이제이션의 장점 실행 속도 향상: 중복 계산을 피함으로써 프로그램의 실행 속도를 크게 높일 수 있다. 자원 효율성: 계산 비용이 높은 작업의 결과를 재사용함으로써 컴퓨터 자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 메모이제이션의 사용 예시 가장 대표적인 예시로 피보나치 수열 계산을 들 수 있다. 일반적인 재귀 함수로 구현하면 중복 계산이 많이 발생하지만, 메모이제이션을 적용하면 성능을 크게 개선할 수 있다. ...

테이블레이션(Tabulation) Tabulation은 프로그래밍에서 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)의 한 기법으로, 복잡한 문제를 해결하기 위해 사용되는 방법이다. Tabulation은 ‘표를 만든다’는 의미로, 문제의 해결 과정을 표 형태로 정리하는 기법이다. 이 방법은 작은 부분 문제(subproblem)부터 시작하여 점진적으로 더 큰 문제를 해결해 나가는 상향식(bottom-up) 접근 방식을 사용합니다. Tabulation의 작동 원리 문제 정의: 해결하고자 하는 문제와 그 부분 문제들을 명확히 정의한다. 표 초기화: 부분 문제의 결과를 저장할 표(보통 배열이나 리스트)를 만든다. 기본 케이스 설정: 가장 작은 부분 문제에 대한 해답을 표에 채운다. 반복적 계산: 작은 부분 문제부터 시작하여 큰 문제로 나아가며 표를 채운다. 최종 결과 도출: 표의 마지막 항목이 전체 문제의 해답이 된다. Tabulation의 예시: 피보나치 수열 피보나치 수열을 계산하는 예시 ...

Cuckoo Hash Table Cuckoo Hash Table은 해시 충돌 문제를 해결하기 위해 개발된 해시 테이블의 한 종류로, 두 개 이상의 해시 함수를 사용하여 각 키에 대해 여러 개의 가능한 위치를 제공한다. 특징 다중 해시 함수: 일반적으로 두 개 이상의 해시 함수를 사용한다. 결정적 성능: 최악의 경우에도 일정한 시간 복잡도를 보장한다. 동적 재배치: 충돌 발생 시 기존 항목을 다른 위치로 이동시킨다. 장점 빠른 검색 속도: O(1) 시간 복잡도로 검색 연산을 수행한다. 공간 효율성: 높은 로드 팩터를 유지할 수 있다. 삭제 연산 지원: Bloom Filter와 달리 효율적인 삭제가 가능하다. 단점 삽입 연산의 복잡성: 최악의 경우 무한 루프에 빠질 수 있어 재해싱이 필요할 수 있다. 구현의 복잡성: 일반 해시 테이블에 비해 구현이 더 복잡하다. 응용 데이터베이스 인덱싱 네트워크 라우팅 테이블 캐시 시스템 스팸 필터링 동작 원리 삽입: ...

Circular Linked List 이는 Linked List의 한 변형으로, 데이터를 저장하고 조직하는 특정한 방식을 제공한다. Circular Linked List(원형 연결 리스트)는 마지막 노드가 첫 번째 노드를 가리키는 연결 리스트의 변형이다. 이 구조에서는 리스트의 끝이 존재하지 않으며, 모든 노드가 연결되어 원을 형성한다. https://www.geeksforgeeks.org/circular-linked-list/ 특징 마지막 노드의 next 포인터가 NULL이 아닌 첫 번째 노드를 가리킨다. 리스트의 어느 노드에서 시작하더라도 모든 노드를 순회할 수 있다. 리스트의 끝과 시작이 연결되어 있어 순환 구조를 가진다. 장점 리스트의 처음이나 마지막에 노드를 삽입하는 연산이 편리하다. 하나의 노드에서 다른 모든 노드로의 접근이 가능하다. 순환적인 데이터 구조를 표현하기에 적합하다. 메모리를 효율적으로 사용할 수 있다. 단점 구현이 단순 연결 리스트보다 복잡하다. 무한 루프에 빠질 가능성이 있어 순회 중단이 어려울 수 있다. 노드 삭제 시 이전 노드를 찾기 위해 전체 리스트를 순회해야 할 수 있다. 응용 Circular Linked List는 다음과 같은 상황에서 유용하게 사용된다: ...

Circular Queue (Circular Buffer) 이는 선형 큐의 확장된 버전으로, 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하는 특정한 방식을 제공한다. Circular Queue는 마지막 요소가 첫 번째 요소와 연결되어 원형 구조를 형성하는 큐 데이터 구조이다. 이는 ‘Ring Buffer’라고도 불리며, 고정 크기의 배열을 사용하여 데이터를 연속적인 루프로 저장한다. https://www.geeksforgeeks.org/what-is-circular-queue-circular-queue-meaning/ 특징 원형 구조: 마지막 위치가 첫 번째 위치와 연결되어 있다. FIFO (First In First Out) 원칙을 따른다. 두 개의 포인터: 큐의 front와 rear를 추적하는 두 개의 포인터를 사용한다. 고정 크기: 초기화 시 크기가 설정되며, 이후 변경이 어렵다. 장점 메모리 효율성: 선형 큐의 주요 한계인 메모리 낭비 문제를 해결한다. 빠른 연산: 삽입과 삭제 연산의 시간 복잡도가 O(1)이다. 공간 재사용: 큐의 앞부분이 비어있을 때 재사용이 가능하다. 캐시 지역성: 연속된 메모리 사용으로 CPU 캐시 성능이 향상된다. 단점 크기 제한: 고정 크기로 인해 오버플로우와 데이터 손실 가능성이 있다. 구현 복잡성: 선형 큐보다 구현이 복잡하다. 디버깅 어려움: 원형 구조로 인해 디버깅이 어려울 수 있다. 동적 크기 조정의 어려움: 크기를 동적으로 조정하기 어렵다. 응용 CPU 스케줄링: 운영 체제에서 프로세스 관리에 사용된다. 트래픽 관리 시스템: 교차로에서의 효율적인 흐름 제어에 활용된다. 메모리 관리: 운영 체제의 메모리 관리에 사용된다. 스트리밍 서비스: 오디오 및 비디오 스트리밍에 활용된다. 네트워크 패킷 관리: 라우터와 스위치에서 패킷 데이터 처리에 사용된다. 동작 원리 초기화: front와 rear 포인터를 -1로 설정한다. 삽입(Enqueue): 큐가 가득 찼는지 확인한다. rear 포인터를 원형으로 증가시킨 ((rear + 1) % size). 새 요소를 rear 위치에 삽입한다[11]. 삭제(Dequeue): 큐가 비어있는지 확인한다. front 위치의 요소를 반환한다. front 포인터를 원형으로 증가시킨다 ((front + 1) % size). 구성 요소 배열: 데이터를 저장하는 고정 크기의 배열. front 포인터: 큐의 첫 번째 요소를 가리킨다. rear 포인터: 큐의 마지막 요소를 가리킨다. size: 큐의 최대 크기를 나타낸다. 구현 방식 JavaScript를 사용한 Circular Queue 구현 예시: ...

Doubly Linked List Doubly Linked List는 노드들이 양방향으로 연결된 선형 데이터 구조로, 각 노드가 데이터와 이전 노드, 다음 노드를 가리키는 포인터를 포함하고 있다. Doubly Linked List는 각 노드가 데이터와 두 개의 링크 필드를 가지고 있는 있으며, 이 두 개의 링크는 이전 노드(previous node)와 다음 노드(next node)를 가리킨다. 이러한 구조로 인해 리스트의 양방향 순회가 가능해진다. 과 끝(테일)을 모두 가리키는 포인터를 유지한다. 순환 구조: 마지막 노드의 다음 노드는 첫 번째 노드를, 첫 번째 노드의 이전 노드는 마지막 노드를 가리킬 수 있다. 장점 양방향 탐색: 리스트를 앞뒤로 탐색할 수 있어 효율적인 검색이 가능하다. 삽입과 삭제의 효율성: 노드의 삽입과 삭제가 O(1) 시간 복잡도로 수행된다. 리스트 끝에서의 연산: 테일 포인터를 통해 리스트의 마지막 요소에 즉시 접근할 수 있다. 단점 메모리 사용량 증가: 각 노드가 두 개의 포인터를 저장해야 하므로 메모리 사용량이 증가한다. 구현의 복잡성: 단일 연결 리스트에 비해 구현이 더 복잡하다. 삽입과 삭제 시 포인터 조작: 노드 삽입과 삭제 시 여러 포인터를 조작해야 한다. 응용 웹 브라우저의 앞으로/뒤로 탐색 기능 음악 플레이어의 재생 목록 운영 체제의 작업 스케줄링 캐시 구현 복잡한 데이터 구조(예: 그래프)의 기본 구성 요소 동작 원리 삽입: 새 노드를 생성하고 이전 노드와 다음 노드의 포인터를 적절히 조정한다. 삭제: 삭제할 노드의 이전 노드와 다음 노드를 서로 연결하고 해당 노드를 메모리에서 해제한다. 탐색: 헤드나 테일에서 시작하여 원하는 노드를 찾을 때까지 포인터를 따라 이동한다. 구성 요소 노드: 데이터와 이전/다음 노드를 가리키는 두 개의 포인터로 구성된다. 헤드 포인터: 리스트의 첫 번째 노드를 가리킨다. 테일 포인터: 리스트의 마지막 노드를 가리킨다. 구현 방식 JavaScript를 사용한 Doubly Linked List 구현 예시: ...

Skip List Skip List는 정렬된 연결 리스트를 기반으로 하여 빠른 검색, 삽입, 삭제 연산을 지원하는 확률적 데이터 구조이다. Skip List는 여러 레벨의 연결 리스트로 구성된 데이터 구조로, 각 레벨은 그 아래 레벨의 일부 요소를 포함하며, 최하위 레벨은 모든 요소를 포함한다. https://en.wikipedia.org/wiki/Skip_list#/media/File:Skip_list.svg 특징 다중 레벨 구조: 여러 층의 연결 리스트로 구성된다. 확률적 균형: 랜덤화를 통해 구조의 균형을 유지한다. 정렬 상태 유지: 요소들은 정렬된 순서로 유지된다. 장점 빠른 검색: 평균 O(log n) 시간 복잡도로 검색이 가능하다. 효율적인 삽입/삭제: 평균 O(log n) 시간에 삽입과 삭제가 가능하다. 구현의 단순성: 균형 이진 탐색 트리에 비해 구현이 간단하다. 단점 추가 메모리 사용: 여러 레벨의 포인터로 인해 추가 메모리가 필요하다. 확률적 성능: 최악의 경우 O(n) 시간 복잡도가 발생할 수 있다. 응용 데이터베이스 인덱싱: RocksDB와 같은 키-값 저장소에서 사용된다. 메모리 관리: 비휘발성 메모리 최적화에 활용된다. 캐시 구현: 효율적인 캐시 시스템 구축에 사용된다. 동작 원리 검색: 최상위 레벨에서 시작하여 목표 값보다 작은 노드를 따라 이동하고, 큰 값을 만나면 아래 레벨로 내려간다. 삽입: 랜덤하게 레벨을 결정하고, 해당 레벨까지 노드를 생성하여 연결한다. 삭제: 노드를 찾아 모든 레벨에서 제거한다. 구성 요소 노드: 키, 값, 여러 레벨의 다음 노드 포인터를 포함한다. 헤드 노드: 모든 레벨의 시작점 역할을 한다. 레벨: 여러 층의 연결 리스트 구조를 형성한다. 구현 방식 JavaScript를 사용한 Skip List 구현 예시: ...

데커 알고리즘 (Dekker’s Algorithm) 데커 알고리즘(Dekker’s Algorithm)은 두 프로세스 간 **상호 배제(Mutual Exclusion)**를 보장하기 위해 1965년 네덜란드의 수학자 Theodorus Dekker가 개발한 최초의 소프트웨어 상호 배제(mutual exclusion) 알고리즘이다. 이 알고리즘은 두 개의 프로세스가 공유 자원에 동시에 접근하는 것을 방지하여 경쟁 상태(race condition)를 해결하는 방법을 제시한다. 공유 자원에 대한 안전한 접근을 위해 **플래그(flag)**와 턴(turn) 변수를 활용하며, 하드웨어적 명령어 없이 소프트웨어만으로 구현 가능하다. 데커 알고리즘은 상호 배제 문제 해결의 역사적 중요성을 가지지만, 현대 시스템에서는 **세마포어(Semaphore)**나 **뮤텍스(Mutex)**와 같은 더 효율적인 동기화 기법이 주로 사용된다. ...