기술나눔

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작가 홈페이지: 즈구윤이 슈에서 나온다

1. 객관식 질문: 기본 개념 및 기본 조작을 검토합니다.
2. 빈칸을 채워보세요: 핵심 개념 및 세부 내용에 대한 이해 강화
3. 단답형 질문: 이론적 지식의 숙달도를 테스트합니다.
4. 프로그래밍 질문: 실제 프로그래밍 능력 및 데이터 구조 적용 테스트
5. 

데이터 구조 시뮬레이션 볼륨

1. 객관식 문제 (각 2점, 총 20점)

1. 배열에 요소를 삽입하는 시간 복잡도는 ()입니다.
   가. 오(1)
   나. 오(n)
   C. O(로그 n)
   디. 오(n^2)

2. 힙 정렬에서 최대 힙을 만드는 데 걸리는 시간 복잡도는 ()입니다.
   A. O(n)
   B. O(n log n)
   C. O(로그 n)
   디. 오(n^2)

3. 레드-블랙 트리는 () 유형입니다.
   A. 완전한 이진 트리
   B. 균형 이진 트리
   C. 최소힙
   D. 최대 힙

4. 해시 테이블에 대한 다음 설명 중 잘못된 것은 무엇입니까().
   A. 해시 테이블의 조회 시간 복잡도는 O(1)입니다.
   B. 해시 테이블의 삽입 시간 복잡도는 O(1)입니다.
   C. 해시 테이블은 충돌을 해결할 수 있습니다.
   D. 해시 테이블의 검색 시간 복잡도는 O(1)이어야 합니다.

5. 그래프 순회에서 깊이 우선 탐색(DFS)과 너비 우선 탐색(BFS)의 시간 복잡도는 각각 ()입니다.
   A. O(V + E) 및 O(V)
   B. O(V^2) 및 O(V)
   C. O(V + E) 및 O(V + E)
   D. O(V) 및 O(V^2)

6. 단방향 연결 리스트를 뒤집는 데 드는 시간 복잡도는 ()입니다.
   가. 오(1)
   나. 오(n)
   C. O(로그 n)
   디. 오(n^2)

7. 이진 검색 트리에서 노드 삭제의 최악의 시간 복잡도는 ()입니다.
   가. 오(1)
   나. 오(n)
   C. O(로그 n)
   D. O(n log n)

8. 다음 정렬 알고리즘 중 평균 시간 복잡도가 O(n log n)()인 것은 무엇입니까?
   A. 버블 정렬
   B. 퀵 정렬
   다. 삽입정렬
   D. 선택 정렬

9. 이진 트리에서 노드의 차수는 ()입니다.
   A. 이 노드의 하위 노드 수
   B. 노드의 깊이
   C. 노드의 높이
   D. 노드의 레벨

10. B-트리와 B+-트리의 주요 차이점은 ()입니다.
    A. B 트리의 모든 노드는 데이터를 저장하는 반면, B+ 트리의 리프 노드만 데이터를 저장합니다.
    B. B-트리는 B+ 트리보다 균형이 더 잘 잡혀 있습니다.
    C. B-트리의 삽입 및 삭제 작업이 더 간단해졌습니다.
    D. B+ 트리의 검색 효율성이 낮음

2. 빈칸 채우기 문제 (각 3점, 총 15점)

1. n개의 노드를 포함하는 완전한 이진 트리의 높이는 ______입니다.
2. 퀵 정렬의 평균 시간 복잡도는 ______입니다.
3. 연결된 목록에서 k번째 요소를 찾는 시간 복잡도는 ______입니다.
4. 그래프의 인접 행렬 표현의 공간 복잡도는 ______입니다.
5. 허프만 트리에서 가중치 경로 길이는 ______로 계산됩니다.

3. 단답형 문제 (각 10점, 총 30점)

1. 레드-블랙 트리의 특성을 간략하게 설명하고, 레드-블랙 트리가 어떻게 균형을 유지하는지 설명해주세요.
2. 동적 배열과 연결 목록의 차이점을 설명하고 장점, 단점 및 응용 시나리오에 대해 논의합니다.
3. 해시 테이블의 원리를 설명하고 충돌을 처리하는 방법을 설명합니다.

4. 프로그래밍 문제 (각 15점, 총 35점)

1. 연결된 목록이 회문 연결 목록인지 확인하는 함수를 구현하십시오.

   def is_palindrome(head):
       # 请在这里编写代码
   1
   2

2. 이진 검색 트리에 삽입 작업을 구현하는 코드를 작성해 주세요.

   class TreeNode:
       def __init__(self, key):
           self.left = None
           self.right = None
           self.val = key
   
   def insert(root, key):
       # 请在这里编写代码
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3. 인접 행렬로 표현된 그래프가 주어지면 너비 우선 검색(BFS)을 구현합니다.

   def bfs(graph, start):
       # 请在这里编写代码
   1
   2

답변

1. 객관식 문제

1. 비
2. ㅏ
3. 비
4. 디
5. 씨
6. 비
7. 비
8. 비
9. ㅏ
10. ㅏ

2. 빈칸을 채워보세요

1. log(n+1) 내림
2. O(n 로그 n)
3. 에)
4. V^2의 값
5. 모든 리프 노드의 가중치 경로 길이의 합

3. 단답형 질문

1. 레드 블랙 트리 속성：

   • 속성 1: 각 노드는 빨간색이거나 검은색입니다.
   • 속성 2: 루트 노드는 검정색입니다.
   • 속성 3: 각 리프 노드(NIL 노드)는 검정색입니다.
   • 속성 4: 노드가 빨간색이면 해당 자식 노드는 모두 검정색입니다(즉, 각 리프에서 루트까지의 모든 경로에 두 개의 연속된 빨간색 노드가 있을 수 없습니다).
   • 속성 5: 모든 노드에서 각 리프까지의 모든 단순 경로에는 동일한 수의 검정색 노드가 포함됩니다.

   레드-블랙 나무가 균형을 유지하는 방법：

   • 삽입 및 삭제 작업 후에는 회전 및 다시 칠하기를 통해 레드-블랙 트리의 속성이 유지되므로 트리의 높이가 항상 O(log n) 범위 내에 유지됩니다.

2. 동적배열과 연결리스트의 차이점：

   • 동적 배열(예: Python의 목록): 메모리는 연속적이고 인덱스를 통해 요소에 빠르게 액세스할 수 있으며 삽입 및 삭제 작업에는 요소 이동이 필요하며 시간 복잡도는 O(n)입니다.
   • 연결 리스트(Linked list): 메모리가 연속적이지 않고 포인터(참조)를 통해 연결되어 있습니다. 삽입 및 삭제 작업의 시간 복잡도는 O(1)이지만 요소를 찾는 시간 복잡도는 O(n)입니다.
   • 장점과 단점：
     • 동적 배열: 임의 접근이 빠르다는 장점이 있지만, 삽입과 삭제가 느리고 확장이 필요할 수 있다는 단점이 있습니다.
     • 연결리스트(Linked list) : 삽입과 삭제가 빠르다는 장점이 있지만, 랜덤액세스가 느리고 포인터를 저장해야 하기 때문에 메모리를 더 많이 차지한다는 단점이 있다.
   • 애플리케이션 시나리오：
     • 동적 배열은 요소에 자주 액세스해야 하고 캐싱과 같이 크기가 자주 변경되지 않는 시나리오에 적합합니다.
     • 연결된 목록은 큐 및 스택 구현과 같이 요소를 자주 삽입하고 삭제해야 하는 시나리오에 적합합니다.

3. 해시 테이블의 원리：

   • 해시 테이블은 해시 함수를 통해 키를 배열 인덱스 위치에 매핑하므로 빠른 검색, 삽입 및 삭제 작업이 가능합니다.
   • 갈등을 처리하는 방법：
     • 오픈 주소 방식: 충돌이 발생할 경우 선형 감지, 2차 감지 및 기타 방법을 사용하여 다음 빈 위치를 찾습니다.
     • 체인 주소 방식: 충돌이 발생하면 동일한 해시 값을 가진 요소를 연결 목록에 저장합니다.

4. 프로그래밍 질문

1. 연결된 목록이 회문 연결 목록인지 확인합니다.

   class ListNode:
       def __init__(self, x):
           self.val = x
           self.next = None
   
   def is_palindrome(head):
       # 使用快慢指针找到链表中点
       slow = fast = head
       while fast and fast.next:
           slow = slow.next
           fast = fast.next.next
       
       # 反转后半部分链表
       prev = None
       while slow:
           temp = slow.next
           slow.next = prev
           prev = slow
           slow = temp
       
       # 比较前半部分和后半部分
       left, right = head, prev
       while right:
           if left.val != right.val:
               return False
           left = left.next
           right = right.next
       return True
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2. 이진 검색 트리의 삽입 작업:

   class TreeNode:
       def __init__(self, key):
           self.left = None
           self.right = None
           self.val = key
   
   def insert(root, key):
       if root is None:
           return TreeNode(key)
       if key < root.val:
           root.left = insert(root.left, key)
       else:
           root.right = insert(root.right, key)
       return root
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3. 너비 우선 검색(BFS):

   from collections import deque
   
   def bfs(graph, start):
       visited = [False] * len(graph)
       queue = deque([start])
       visited[start] = True
       result = []
   
       while queue:
   
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