트리 알고리즘

데이터베이스, 파일 시스템, 검색 작업을 지원하는 계층적 데이터 구조를 다루는 방법을 배우세요. 이진 검색 트리를 이해하고, O(log n) 연산을 보장하는 AVL 트리와 레드-블랙 트리 같은 자가 균형 트리를 탐색하며, 데이터 처리와 표현식 평가에 필수적인 트리 순회 기법(중위, 전위, 후위)을 마스터하세요.

3 알고리즘

트라이 (접두사 트리)

Intermediate

각 노드가 문자를 나타내는 효율적인 문자열 저장 및 검색을 위한 트리 데이터 구조입니다. 문자열 길이 m에 대해 O(m) 삽입/검색 연산을 가능하게 합니다. 자동 완성 시스템, 맞춤법 검사기, IP 라우팅(최장 접두사 매칭), 사전 구현에 필수적입니다. 공통 접두사가 있는 큰 문자열 집합에 메모리 효율적입니다.

O(m)

O(ALPHABET_SIZE × N × M)

treestring-algorithms

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최소 공통 조상 (LCA)

Intermediate

재귀적 접근 방식을 사용하여 이진 트리에서 두 노드의 최소 공통 조상을 찾습니다. LCA는 두 노드를 모두 자손으로 갖는 가장 깊은 노드입니다. 계층적 데이터(관계 찾기), 노드 간 거리 계산, 버전 관리 시스템(병합 베이스)의 응용이 있습니다. 더 고급 트리 쿼리의 기초입니다.

AVL 트리

Advanced

1962년 Adelson-Velsky와 Landis가 발명한 최초의 자가 균형 이진 검색 트리입니다. 서브트리의 높이 차이를 최대 1로 유지하여 O(log n) 연산을 보장합니다. 삽입/삭제 후 재균형을 위해 네 가지 유형의 회전(LL, RR, LR, RL)을 수행합니다. 데이터베이스, 파일 시스템, 보장된 로그 연산이 중요한 곳에 사용됩니다.

💡 학습 팁

기초를 다지기 위해 초급 알고리즘부터 시작한 다음, 중급 및 고급 주제로 진행하세요. 각 알고리즘에는 인터랙티브 시각화, 복잡도 분석, 그리고 여러 언어의 코드 예제가 포함되어 있습니다.