이 블로그에서는 배열과 그래프 알고리즘의 기본 개념과 활용에 대해 알아보겠습니다. 이해를 돕기 위해 간단한 예제 코드와 함께 설명하겠습니다.

배열 (Array)

배열은 동일한 데이터 유형의 요소들이 순차적으로 저장된 자료 구조입니다. 각 요소는 인덱스를 통해 접근할 수 있습니다.

예를 들어, Python에서 배열을 선언하고 요소를 접근하는 방법은 다음과 같습니다.

# 배열 생성
arr = [1, 2, 3, 4, 5]

# 배열 요소 접근
print(arr[0])  # 출력: 1

배열은 데이터를 순차적으로 저장하기 때문에 특정 요소에 빠르게 접근할 수 있지만, 중간에 삽입/삭제가 빈번하게 일어나는 작업에는 적합하지 않습니다.

그래프 알고리즘 (Graph Algorithm)

그래프는 정점(Vertex)과 간선(Edge)으로 구성된 자료 구조로, 여러 개의 노드가 서로 연결된 구조를 나타냅니다. 그래프 알고리즘은 이러한 그래프를 분석하고 다양한 문제를 해결하는 데 활용됩니다.

가장 간단한 형태의 그래프 구조를 Python으로 나타내면 다음과 같습니다.

# 그래프 구현 (인접 리스트 활용)
graph = {
    'A': ['B', 'C'],
    'B': ['A', 'D'],
    'C': ['A', 'D'],
    'D': ['B', 'C']
}

이처럼 정점과 간선의 관계를 나타내는 그래프는 다양한 문제에 활용되며, 깊이 우선 탐색(DFS)이나 너비 우선 탐색(BFS)과 같은 알고리즘을 통해 그래프 내의 정보를 탐색하고 분석할 수 있습니다.

마무리

배열과 그래프 알고리즘은 다양한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 배열은 데이터를 순차 저장하고 빠르게 접근하는 데 유용하며, 그래프 알고리즘은 복잡한 네트워크나 연결 구조를 다룰 때 유용합니다.

이를 통해 데이터 구조와 알고리즘에 대한 기본적인 이해를 바탕으로 다양한 문제들을 해결해 나갈 수 있을 것입니다.

참고 문헌:

• GeeksforGeeks - Arrays
• Introduction to Algorithms, 3rd Edition by Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein

감사합니다.