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* '''Internal Node(내부노드, 비단말 노드)''' : 단말 노드를 제외한 모든 노드로 루트 노드를 포함한다.<ref name='tree'></ref> | * '''Internal Node(내부노드, 비단말 노드)''' : 단말 노드를 제외한 모든 노드로 루트 노드를 포함한다.<ref name='tree'></ref> | ||
== 트리 순회 (tree traversal) == | == 트리 순회 (tree traversal) == | ||
− | 트리 순회란 트리의 각 노드를 체계적인 방법으로 방문하는 과정을 말한다. 하나도 빠뜨리지 않고 , 정확히 | + | 트리 순회란 트리의 각 노드를 체계적인 방법으로 방문하는 과정을 말한다. 하나도 빠뜨리지 않고 , 정확히 한 번만 중복 없이 방문해야 한다.<br> |
− | 노드를 | + | 노드를 방문하는 순서에 따라 전위순회(preorder), 중위순회(inorder), 후위순회(postorder) 세 가지로 나뉜다.<br><ref name='binary_search_tree'>hanrimjo,〈[https://velog.io/@hanrimjo/%EC%9D%B4%EC%A7%84-%ED%83%90%EC%83%89-%ED%8A%B8%EB%A6%AC-Binary-Search-Tree-8gk6ablvfx 이진 탐색 트리]〉, 2020년 2월 7일</ref> |
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=== 전위순회 (preorder) === | === 전위순회 (preorder) === | ||
− | 루트 노드에서 시작해서 노드 -> 왼쪽 서브트리 -> 오른쪽 서브트리 순으로 순회하는 방식. 깊이 우선순회(depth-first-traversal) 라고도 한다. | + | 루트 노드에서 시작해서 노드 -> 왼쪽 서브트리 -> 오른쪽 서브트리 순으로 순회하는 방식. 깊이 우선순회(depth-first-traversal)라고도 한다. |
− | - 1 -> 2 -> 4 -> 5 -> 3 | + | - 1 -> 2 -> 4 -> 5 -> 3<ref name='binary_search_tree'></ref> |
=== 중위순회 (inorder) === | === 중위순회 (inorder) === | ||
− | 루트노드에서 시작해서 왼쪽 서브트리노드 -> 오른쪽 서브트리 순으로 순회하는 방식. 대칭 순회(symmetric traversal) | + | 루트노드에서 시작해서 왼쪽 서브트리노드 -> 오른쪽 서브트리 순으로 순회하는 방식. 대칭 순회(symmetric traversal)라고도 불린다. |
− | - 4 -> 2 -> 5 -> 1 -> 3 | + | - 4 -> 2 -> 5 -> 1 -> 3<ref name='binary_search_tree'></ref> |
=== 후위순회 (postorder) === | === 후위순회 (postorder) === | ||
루트 노드에서 시작해서 왼쪽 서브트리 -> 오른쪽 서브트리 -> 노드 순으로 순회하는 방식 | 루트 노드에서 시작해서 왼쪽 서브트리 -> 오른쪽 서브트리 -> 노드 순으로 순회하는 방식 | ||
− | - 4 -> 5 -> 2 -> 3 -> 1 | + | - 4 -> 5 -> 2 -> 3 -> 1<ref name='binary_search_tree'></ref> |
== 이진 트리 (binary tree) == | == 이진 트리 (binary tree) == | ||
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:이진탐색의 효율적인 탐색 능력을 유지하면서도, 빈번한 자료 입력과 삭제를 가능하게끔 고안됐다. | :이진탐색의 효율적인 탐색 능력을 유지하면서도, 빈번한 자료 입력과 삭제를 가능하게끔 고안됐다. | ||
:예를들면 이진탐색의 경우 탐색에 소요되는 계산복잡성은 O(logN)으로 빠르지만 자료입력이나 삭제가 불가능하다. | :예를들면 이진탐색의 경우 탐색에 소요되는 계산복잡성은 O(logN)으로 빠르지만 자료입력이나 삭제가 불가능하다. | ||
− | :연결 리스트의 경우 자료입력, 삭제에 필요한 계산 복잡성은 O(1)로 효율적이지만 탐색하는 데에는 O(n)의 계산 복잡성이 발생한다. 이 두개의 장점을 살려보는 것이 이진 탐색트리의 목적이라고 할 수 있다. | + | :연결 리스트의 경우 자료입력, 삭제에 필요한 계산 복잡성은 O(1)로 효율적이지만 탐색하는 데에는 O(n)의 계산 복잡성이 발생한다. 이 두개의 장점을 살려보는 것이 이진 탐색트리의 목적이라고 할 수 있다.<ref name='binary_search_tree'></ref> |
− | [[파일:이진탐색트리.png]] | + | [[파일:이진탐색트리.png]]<ref name='binary_search_tree'></ref> |
=== 속성 === | === 속성 === | ||
* 각 노드의 왼쪽 서브트리에는 해당 노드의 값보다 작은 값을 지닌 노드들로 이루어져 있다. | * 각 노드의 왼쪽 서브트리에는 해당 노드의 값보다 작은 값을 지닌 노드들로 이루어져 있다. | ||
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*왼쪽 서브트리, 오른쪽 서브트리 또한 이진 탐색트리이다. | *왼쪽 서브트리, 오른쪽 서브트리 또한 이진 탐색트리이다. | ||
*이진 탐색트리를 순회할 때에는 중위순회(inorder)방식을 사용한다. | *이진 탐색트리를 순회할 때에는 중위순회(inorder)방식을 사용한다. | ||
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− | 위의 그림에서 중위순회를 사용한다면, 순서는 1, 3, 5, 7, 8, 10 순서로 순회한다. | + | 위의 그림에서 중위순회를 사용한다면, 순서는 1, 3, 5, 7, 8, 10 순서로 순회한다.<ref name='binary_search_tree'></ref> |
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+ | == 참고자료 == | ||
+ | * adam2,〈[https://velog.io/@adam2/TREE 자료구조 Tree]〉, 2020년 4월 5일</ref> | ||
+ | * hanrimjo,〈[https://velog.io/@hanrimjo/%EC%9D%B4%EC%A7%84-%ED%83%90%EC%83%89-%ED%8A%B8%EB%A6%AC-Binary-Search-Tree-8gk6ablvfx 이진 탐색 트리]〉, 2020년 2월 7일 | ||
== 같이 보기 == | == 같이 보기 == | ||
* [[자료구조]] | * [[자료구조]] | ||
− | {{데이터| | + | {{데이터|검토 필요}} |
2020년 8월 12일 (수) 11:37 기준 최신판
트리(tree)는 일반적으로 대상 정보의 각 항목들을 계층적으로 연관되도록 구조화시키고자 할 때 사용하는 비선형 자료구조이다. 데이터 요소들의 단순한 나열이 아닌 부모-자식 관계의 계층적 구조로 표현이 된다.
목차
특징[편집]
- 그래프의 한 종류 이다. '최소연결 트리'라고도 불린다.
- 트리는 계층 모델이다.
- 임의의 노드에서 다른 노드로 가는 경로는 유일하다.
- 회로(cycle)가 존재하지 않는다.
- 모든 노드는 서로 연결되어 있다.
- 엣지를 하나 자르면 트리가 두개로 분리된다.
- 엣지의 수는 노드의 수에서 1을 뺀 것과 같다. (엣지 = 노드 - 1)
구조[편집]
- node: 트리를 구성하고 있는 각 요소
- Edge(간선): 트리를 구성하기 위해 노드와 노드를 연결하는 선
- Root Node: 최상위 계층에 존재하는 노드
- level: 트리의 특정 깊이를 가지는 노드의 집합
- degree(차수): 하위 트리 개수 / 간선 수 (degree) = 각 노드가 지닌 가지의 수
- Terminal Node(=leaf Node, 단말 노드) : 하위에 다른 노드가 연결되어 있지 않은 노드
- Internal Node(내부노드, 비단말 노드) : 단말 노드를 제외한 모든 노드로 루트 노드를 포함한다.[1]
트리 순회 (tree traversal)[편집]
트리 순회란 트리의 각 노드를 체계적인 방법으로 방문하는 과정을 말한다. 하나도 빠뜨리지 않고 , 정확히 한 번만 중복 없이 방문해야 한다.
노드를 방문하는 순서에 따라 전위순회(preorder), 중위순회(inorder), 후위순회(postorder) 세 가지로 나뉜다.
[2]
[2]
전위순회 (preorder)[편집]
루트 노드에서 시작해서 노드 -> 왼쪽 서브트리 -> 오른쪽 서브트리 순으로 순회하는 방식. 깊이 우선순회(depth-first-traversal)라고도 한다. - 1 -> 2 -> 4 -> 5 -> 3[2]
중위순회 (inorder)[편집]
루트노드에서 시작해서 왼쪽 서브트리노드 -> 오른쪽 서브트리 순으로 순회하는 방식. 대칭 순회(symmetric traversal)라고도 불린다. - 4 -> 2 -> 5 -> 1 -> 3[2]
후위순회 (postorder)[편집]
루트 노드에서 시작해서 왼쪽 서브트리 -> 오른쪽 서브트리 -> 노드 순으로 순회하는 방식 - 4 -> 5 -> 2 -> 3 -> 1[2]
이진 트리 (binary tree)[편집]
- 이진 트리(binary tree) : 이진트리는 트리를 구성하는 노드들의 최대 차수(degree)가 2인 노드들로 구성되는 트리이다.
- 이진트리의 레벨 i에서 가질 수 있는 최대 노드의 수는 2^i이다. (i>=0)
- 깊이가 k인 이진트리가 가질 수 있는 최대 노드의 수는 2^k-1이다.(k>=1)
- 이진트리는 완전 이진 트리 (completable binary tree)와 포화 이진 트리(Perfect Binary Tree), 전 이진 트리(Full Binary Tree)라고 하는 특별한 트리 구조를 정의할 수 있다.[1]
완전 이진 트리 (completable binary tree)[편집]
- 트리를 구성하고 있는 임의의 두 단말 노드의 레벨 차이가 1 이하이고 마지막 레벨을 제외한 모든 레벨에 존재할 수 있는 모든 노드를 갖고 있으며, 왼쪽에서 오른쪽으로 채워지는 이진트리이다.
전 이진 트리 (full binary tree)[편집]
- 모든 노드가 0개 또는 2개의 자식 노드를 갖는 트리이다.
포화 이진 트리 (perfect binary tree)[편집]
- 모든 레벨에 노드가 차있는 상태로 최대 노드 수인 2^k-1개로 채워져 있는 트리이다.
- 전 이진 트리이면서 완전 이진 트리인 경우이다.[1]
이진 탐색 트리 (binary search tree)[편집]
- 이진 탐색 트리(binary search tree) : 이진탐색과 연결리스트(linked list) 를 결합한 자료구조의 일종이다.
- 이진탐색의 효율적인 탐색 능력을 유지하면서도, 빈번한 자료 입력과 삭제를 가능하게끔 고안됐다.
- 예를들면 이진탐색의 경우 탐색에 소요되는 계산복잡성은 O(logN)으로 빠르지만 자료입력이나 삭제가 불가능하다.
- 연결 리스트의 경우 자료입력, 삭제에 필요한 계산 복잡성은 O(1)로 효율적이지만 탐색하는 데에는 O(n)의 계산 복잡성이 발생한다. 이 두개의 장점을 살려보는 것이 이진 탐색트리의 목적이라고 할 수 있다.[2]
속성[편집]
- 각 노드의 왼쪽 서브트리에는 해당 노드의 값보다 작은 값을 지닌 노드들로 이루어져 있다.
- 각 노드의 오른쪽 서브트리에는 해당 노드의 값보다 큰 값을 지닌 노드들로 이루어져 있다.
- 중복된 노드가 없어야 한다.
- 왼쪽 서브트리, 오른쪽 서브트리 또한 이진 탐색트리이다.
- 이진 탐색트리를 순회할 때에는 중위순회(inorder)방식을 사용한다.
- - 왼쪽 서브트리 -> 노드 -> 오른쪽 서브트리 순으로[2]
[2]
위의 그림에서 중위순회를 사용한다면, 순서는 1, 3, 5, 7, 8, 10 순서로 순회한다.[2]
각주[편집]
참고자료[편집]
같이 보기[편집]