2019.04.01 TIL
(TIL은 스스로 이해한 것을 바탕으로 정리한 것으로 오류가 있을 수 있습니다)
# 질문에 답하기
- 자료구조의 큰 틀에 대해 이야기하기
자료구조
자료구조는 메모리에 data를 어떻게 저장할 것인가에 대한 고민부터 시작된다.
list, tuple, dictionary 모두 자료구조의 한 형태이다
자료구조는 딱 3가지이다.
- 데이터를 어떻게 삽입할 것인가?(insert)
- 데이터를 어떻게 검색할 것인가?(search)
- 데이터를 어떻게 삭제할 것인가?(delete)
ADT(abstract data type) : 추상 자료형
자료 구조에서 삽입, 탐색, 삭제 등을 담당하는 함수들의 사용 설명서
- 어떤 자료구조가 가지고 있는 오퍼레이션(함수)의 나열(목록)
- 함수 시그니처(인터페이스)만 나열할 뿐, 내부 구현은 표기하지 않음
- 함수(operation)의 작동 방식 설명.
ex)
>>> help(list.append)
help on method_descriptor:
append(...)
L.append(object) -> None
>>>우리는 여기에서 append함수가 어떻게 구현되었는지 알 수 없다. 하지만 append함수를 사용하는 것에는 전혀 문제가 없다. 이러한 특징을 인터페이스와 구현이 분리되었다고 하며 추상화라는 표현을 쓴다.
linked List
데이터와 참조로 구성된 노드가 한 방향 혹은 양방향으로 쭉 이어져 있는 자료구조
- single linked list
- double linked list
노드
자료구조를 구현할 때 데이터를 담는 틀
- 노드는 저장할 데이터와 다음 노드를 가르키는 참조로 이루어져 있다.(단일 연결리스트)
- double linked list에서는 다른 형태의 노드가 활용된다.
single linked list
single linked list에서의 노드 구현
class Node:
def __init__(self, data=None):
self.__data = data
self.__next = None
# 소멸자
# 객체가 사라지기 전에 반드시 한번 호출하는 것을 보장한다.
# 소멸자를 호출하고 지우는 것을 보장해준다.
# 실제 로드가 사라지는 것을 확인하기 위해서 가지고 옴
def __del__(self):
print(f'node[{self.__data}] deleted!')
pass
@property
def data(self):
return self.__data
@data.setter
def data(self, data):
self.__data = data
@property
def next(self):
return self.__next
@link.setter
def next(self, next):
self.__next = next
- 자료구조에서는 보안이 중요하므로 정보은닉 2가지를 모두 적용해주었다.
- 멤버 __data에는 데이터를 저장하고, 멤버 __ next는 다음 노드를 가르킨다.
single linked list의 인스턴스 멤버
- head -> 리스트의 첫 번째 노드를 가르킨다.
- d_size -> 리스트의 요소 개수이다.
single linked list의 ADT
S.empty() ---> Boolean
- 리스트가 비었으면 True, 아니면 False
S.size() ---> integer
- 리스트에 있는 요소 개수
S.add() ---> None
- 노드를 리스트의 맨 앞에 추가
S.search(target) ---> node
- 리스트에서 target을 찾는다.
- 찾으면 노드를, 못 찾으면 None 반환
S.delete() ---> None
- 맨 앞의 노드 삭제
single linked list 구현
class SLinkedlist:
def __init__(self):
self.head = None
self.d_size = 0
def empty(self):
if self.d_size == 0:
return True
else:
return False
def size(self):
return self.d_size
def add(self, data):
new_data = Node(data)
new_data.next = self.head
self.head = new_data
self.d_size += 1
def search(self, target):
cur = self.head
while != None:
if cur.data == target:
print(f"찾으신 데이터:{cur.data}가 있습니다")
return cur
cur = cur.next
return None
def delete(self):
self.head = self.head.next
def show_list(sll):
cur = sll.head
for _ in range(sll.size()):
print(cur.data, end=" ")
cur = cur.next
if __name__ == "__main__"
single = SLinkedlist()
single.add(1)
single.add(2)
single.add(3)
single.add(4)
single.add(5)
print(single.size())
single.search(3)
show_list(single)
single.delete()
show_list(single)
5
찾으신 데이터 3가 있습니다.
1 2 3 4 5
node[5] deleted!
2 3 4 5
node[4] deleted!
node[3] deleted!
node[2] deleted!
node[1] deleted!
Dummy double linked list
dummy
- 더미란 데이터를 가지지 않는 노드를 의미한다.
- double linked list에서는 양 옆에 배치한다.
구현 이유
- 더미가 있게 됨으로서 데이터가 있던지 없던지 상관없이 간단하게 데이터를 추가 삭제할 수 있게 되었다.원래는 뒤에 데이터가 있는지 앞에 데이터가 있는지 확인을 해야하지만 더미(head와 tail)이 있게 되므로서 상관하지 않고 구현할 수 있다.
double linked list 노드
Dummy double linked list instance Member
instance member
- head : 리스트 맨 앞에 있는 더미를 가르킨다.
- tail : 리스트 맨 뒤에 있는 더미를 가르킨다.
- d_size : 리스트의 요소 개수
ADT
Dummy double linked list 구현
class Node:
def __init__(self, data=None):
self.__data = data
self.__prev = None
self.__next = None
print(self)
def __del__(self):
print("data of {} is deleted".format(self.data))
@property
def data(self):
return self.__data
@data.setter
def data(self, data):
self.__data = data
@property
def prev(self):
return self.__prev
@prev.setter
def prev(self, b):
self.__prev = b
@property
def next(self):
return self.__next
@next.setter
def next(self, n):
self.__next = n
def __str__(self):
return f"created:[{self.__data}]"
class DoubleLinkedList:
def __init__(self):
self.head = Node()
self.tail = Node()
self.d_size = 0
self.head.next = self.tail
self.tail.prev = self.head
def empty(self):
if self.d_size == 0:
return True
else:
return False
def size(self):
return self.d_size
def add_first(self, data):
new_node = Node(data)
new_node.next = self.head.next
new_node.prev = self.head
self.head.next.prev = new_node
self.head.next = new_node
self.d_size += 1
def add_last(self, data): # 항상 제일 앞에는 first가 있다고 가정한다.
new_node = Node(data)
new_node.next = self.tail
new_node.prev = self.tail.prev
self.tail.prev.next = new_node
self.tail.prev = new_node
self.d_size += 1
def insert_after(self, data, node):
new_node = Node(data)
new_node.next = node.next
new_node.prev = node
node.next.prev = new_node
node.next = new_node
self.d_size += 1
def insert_before(self, data, node):
new_node = Node(data)
new_node.next = node
new_node.prev = node.prev
node.prev.next = new_node
node.prev = new_node
self.d_size += 1
def search_forward(self, target):
cur = self.head.next
while cur is not self.tail:
if cur.data == target:
return cur
cur = cur.next
return None
def search_backward(self, target):
cur = self.tail.prev
while cur is not self.head:
if cur.data == target:
return cur
cur = cur.prev
return None
def delete_first(self):
if self.empty():
return
else:
self.head.next = self.head.next.next
self.head.next.prev = self.head
self.d_size -= 1
def delete_last(self):
if self.d_size == 0:
return
self.tail.prev = self.tail.prev.prev
self.tail.prev.next = self.tail
self.d_size -= 1
def delete_node(self, node):
node.prev.next = node.next
node.next.prev = node.prev
self.d_size -= 1
# 편의 함수
def traverse(self, start=True):
if start:
# 리스트의 첫 데이터부터 순회를 시작
cur = self.head.next
while cur is not self.tail: # is는 객체 자체의 비교이다.
yield cur
cur = cur.next
else:
# 리스트의 마지막 데이터부터 순회
cur = self.tail.prev
while cur is not self.head:
yield cur # 만약에 아래 쪽에 node.data를 안했으면 cur.data해야 한다.
cur = cur.prev
def show_list(d_list):
g = dlist.traverse()
for node in g:
print(node.data, end=" ")
print()
if __name__ == "__main__":
dlist = DoubleLinkedList()
dlist.add_first(1)
dlist.add_first(2)
dlist.add_first(3)
dlist.add_first(4)
dlist.add_first(5)
show_list(dlist)
# 데이터를 찾은 이유는 그 뒤에 데이터를 넣기 위해서
searched_data = dlist.search_backward(3)
if searched_data:
# dlist.delete_node(searched_data)
dlist.insert_before(15, searched_data)
print(f"searched data:{searched_data.data}")
else:
print('기준 노드가 없습니다. 다시 확인해주세요.')
show_list(dlist)
# dlist.delete_first()
# dlist.delete_last()
del_data = dlist.search_forward(15)
if del_data:
# del_data가 15를 가르키고 있으므로 레퍼런스 카운터가 0이 안된다. 따라서 None을 해서 레퍼런스 카운터를 0으로 만든다.
dlist.delete_node(del_data)
del_data = None
else:
print("기준 노드가 없습니다. 다시 확인해주세요")
show_list(dlist)
print("*" * 100)
# generator 객체
created:[None]
created:[None]
created:[1]
created:[2]
created:[3]
created:[4]
created:[5]
5 4 3 2 1
created:[15]
searched data:3
5 4 15 3 2 1
data of 15 is deleted
5 4 3 2 1
****************************************************************************************************
data of None is deleted
data of 1 is deleted
data of 2 is deleted
data of 3 is deleted
data of 4 is deleted
data of 5 is deleted
data of None is deleted
- self를 앞에 붙이는 것은 무언가 지속적으로 남겨놓을 때 붙인다.
- 따라서 지속적으로 남겨놓을 필요가 없을 때는 붙이지 않는다.
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[출처](https://thebook.io/006950/ch08/02/01/)
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