트리의 구조와 그래프 이진트리에 대한 개념

트리의 구조와 그래프 이진트리에 대한 개념

 

트리의 구조와 그래프 이진트리에 대한 개념

 

트리 데이터의 구조
그래프 데이터의 구조
유향 그래프
무향 그래프
무향 가중치 그래프
유향 가중치 그래프
그래프와 소셜 네트워크 서비스
그래프와 소셜 네트워크 서비스
그래프와 소셜 네트워크 서비스 확장

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

그래프 데이터베이스 단점

 

그래프 데이터베이스의 단점

 

그래프 데이터베이스의 단점
데이터 형식이 제각각이다
데이터 중복이 발생한다.
보안이 허술하다.
연산 실행이 제한적이다

 

 

 

 

 

데이터베이스에 RDBMS란?

RDBMS 관계형 데이터베이스 시스템
기본키	속성이 담겨 넣 값이면 안되는
외래키	다른 테이블과의 관계를 참조하는 속성 정보를 담은

 

 

 

 

 

 

RDBMS 와 그래프 를 사용하는 이유

 

 

RDBMS	여러 데이터베이스를 연결해서 검색하는 조인을 사용하는데 테이블 사이의 조인이  너무많으면 테이블을 거쳐 데이터에 접근하는 과정이 반복하여 속도가 느려진다.
그래프 데이터베이스	그래프 데이터베이스는 데이터 사이의 관계가 복잡하지만 테이블 아닌 데이터 중심으로 직접 연결하는 구성이 데이터베이스의 검색 속도가 상대적으로 빠르다.

 

 

 

선형그래프

 

선형그래프

 

선형 알고리즘 시간복잡도	사용용도: 이름, 이미지, 오디오 클립 등 모든 유형의 데이터에 적용 1

 

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# 개념이해도

 

"O"는 빅 오(Big O) 표기법을 나타냅니다. 빅 오 표기법은 알고리즘의 최악의 경우를 설명하는데 사용되며, 알고리즘의 시간 복잡도와 공간 복잡도를 나타내는 방법입니다.

"N"은 일반적으로 입력 데이터의 크기를 나타냅니다. 예를 들어 배열에 N개의 요소가 있거나, N개의 레코드가 있는 데이터베이스 등을 생각하면 됩니다.

따라서 "O(N)"이라는 표현은 알고리즘이 문제를 해결하는 데 걸리는 시간이나 필요한 메모리 공간이 입력 크기에 선형적으로 비례한다는 것을 의미합니다. 즉, 입력 데이터 크기가 2배로 늘어나면 처리 시간도 대략 2배로 증가한다는 것을 의미합니다.

 

 

 

이진 탐색과 이진 트리

 

이진 탐색과 이진 트리

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이진트리의 구조	1