자료 구조

1. Data vs. Data Structures

• If you want to build a house..

2. Data Structures

• 데이터를 효율적으로 사용할 수 있도록 컴퓨터에 저장하는 방법.

1) Data type

• Integer, float, character, string..

2) Elemetary data structures

• Array, Linked list, stack, queue…

3) Advanced data structures

• Tree, graph, heap, hash..

3. Algorithms

• 계산 및 데이터 처리에 자주 사용되는 일련의 유한 명령

4. “알고리즘 설계 및 분석” 공부하는 이유

1) “문제 해결 방법”을 고안하기 위함이다.

• Fast
• Little storage

2) 우아하고 단순하며 일반적이다

• 주어진 문제에 대해 몇 가지 까다로운 데이터 구조를 사용하여 효율적이거나
  가장 비용이 적게 드는 알고리즘을 제공할 수 있다. (알고리즘 설계)

• 주어진 알고리즘에 대해 계산 복잡도를 계산할 수 있습니다. (알고리즘 분석)

5. Logic Design ( example )

1) Minimization

Boolean algebra

• X + XY = X

K-map

• 용어/리터럴의 재검토

Place & Routing

6. Programming

1) Minimization

Variables

• Minimal space
• Global/local
• Pointer

Efficient loop structures (효율적인 루프 구조)

Efficient data sturctures (효율적인 자료 구조)