[c언어] 효율적인 데이터 구조 선택

26 Dec 2023

c언어

C언어에서 데이터를 효율적으로 관리하기 위해서는 적합한 데이터 구조의 선택이 중요합니다. 이를 효율적으로 수행하기 위해서는 시간 및 공간 복잡도를 고려하여 적절한 데이터 구조를 선택해야 합니다.

배열(Array)

배열은 C언어에서 가장 기본적인 데이터 구조 중 하나입니다. 연속적인 메모리 공간을 사용하여 요소를 저장하기 때문에 빠른 접근 시간을 보장합니다. 하지만 배열의 크기를 변동시키는 것이 비효율적이며, 메모리 공간을 미리 할당해야 하기 때문에 공간의 낭비가 발생할 수 있습니다.

int arr[10]; // 정적 배열
int* dyn_arr = (int*)malloc(10 * sizeof(int)); // 동적 배열

연결 리스트(Linked List)

연결 리스트는 데이터 요소와 다음 요소를 가리키는 포인터로 구성되어 요소의 추가 및 삭제가 용이합니다. 하지만 포인터의 사용으로 인해 추가적인 메모리 공간이 필요하며, 접근 시간이 배열에 비해 느릴 수 있습니다.

typedef struct Node {
    int data;
    struct Node* next;
} Node;

Node* head = NULL; // 연결 리스트의 헤드 노드

트리(Tree)

트리는 계층적인 데이터를 구조화하기 위한 자료 구조로, 이진 트리, 이진 탐색 트리, AVL 트리 등 다양한 종류가 있습니다. 검색과 정렬에 효과적이지만, 트리의 균형을 유지하는 것이 중요하며, 메모리 사용량이 상대적으로 더 많을 수 있습니다.

typedef struct TreeNode {
    int data;
    struct TreeNode* left;
    struct TreeNode* right;
} TreeNode;

TreeNode* root = NULL; // 이진 트리의 루트 노드

해시 테이블(Hash Table)

해시 테이블은 키-값 쌍을 저장하며, 빠른 검색 속도를 가지고 있습니다. 하지만 충돌(Collision) 문제를 해결하기 위한 추가적인 처리가 필요하며, 메모리 사용이 많을 수 있습니다.

#define SIZE 10
int hash_table[SIZE]; // 해시 테이블 배열

결론

C언어에서는 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 배열, 연결 리스트, 트리, 해시 테이블 등 다양한 데이터 구조를 활용할 수 있습니다. 각 데이터 구조마다 장단점이 있으므로, 해당 알고리즘이 해결해야 하는 문제에 맞춰 적절한 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

참고 자료

GeeksforGeeks, “Data Structures”: https://www.geeksforgeeks.org/data-structures/
TutorialsPoint, “Data Structures and Algorithms”: https://www.tutorialspoint.com/data_structures_algorithms/index.htm