[java] 자바 힙의 데이터 수정 연산 시간 복잡도 분석 예시

08 Dec 2023

java

이번 포스트에서는 자바의 힙(Heap)에서의 데이터 수정 연산의 시간 복잡도에 대해 알아보겠습니다. 힙은 이진 트리로서 부모 노드의 값이 자식 노드의 값보다 항상 크거나 작도록 구성된 자료 구조입니다.

힙의 데이터 수정 연산

힙에서의 데이터 수정 연산은 주로 새 값을 삽입하거나 삭제하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 새로운 요소를 삽입하거나 최솟값 또는 최댓값을 삭제하는 작업이 이에 해당합니다.

힙의 데이터 수정 연산은 다음과 같은 시간 복잡도를 가집니다.

삽입 연산: O(log n)
삭제 연산: O(log n)

여기서 n은 힙에 저장된 데이터의 개수를 나타냅니다. 이 시간 복잡도는 힙이 데이터를 정렬된 상태로 유지하면서 데이터를 추가하거나 삭제하기 때문에 발생합니다.

예시 코드

다음은 자바에서 힙의 데이터 수정 연산을 수행하는 예시 코드입니다.

import java.util.PriorityQueue;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>();
        minHeap.add(5); // 삽입 연산
        minHeap.add(3);
        minHeap.add(8);
        
        System.out.println(minHeap.poll()); // 삭제 연산
    }
}

위 코드에서 PriorityQueue 클래스를 사용하여 힙을 구현하고, add() 메서드로 삽입, poll() 메서드로 삭제를 수행합니다.

결론

자바의 힙에서의 데이터 수정 연산의 시간 복잡도는 삽입 연산과 삭제 연산 모두 O(log n)입니다. 이를 고려하여 효율적인 알고리즘을 설계할 수 있습니다.

이상으로 자바 힙의 데이터 수정 연산 시간 복잡도에 대한 예시를 살펴보았습니다.

참고 자료

https://docs.oracle.com/en/java/javase/11/docs/api/java.base/java/util/PriorityQueue.html