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📚 트리의 정의 트리는 뿌리와 가지로 구성되어 거꾸로 세워놓은 나무처럼 보이는 계층형 비선형 자료 구조이다. 트리는 대표적인 사용 예시는 컴퓨터의 폴더 구조이다. 파일이 어느 경로에 있는지 그 경로에는 어떤 폴더들이 포함되는지 나타내야 하기 때문이다. 트리의 구조는 다음과 같다 🧬 트리의 구조 Node : 트리에서 데이터를 저장하는 기본 요소 Root Node : 트리 맨 위에 있는 노드 Level : 최상위 노드를 Level 0으로 하였을 때, 하위 Branch로 연결된 노드의 깊이를 나타냄 Parent Node : 어떤 노드의 상위 레벨에 연결된 노드 Child Node : 어떤 노드의 하위 레벨에 연결된 노드 Leaf Node(Terminal Node) : Child Node가 하나도 없는 노드 S..

오늘은 보안에서 가장 자주 사용되는 해시함수의 근본인 자료구조 해시를 배워보겠다 📚 해시 테이블이란 컴퓨팅에서 키를 값에 매핑할 수 있는 구조인, 연관 배열 추가에 사용되는 자료 구조이다. 해시 테이블은 해시 함수를 사용하여 색인(index)을 버킷(bucket)이나 슬롯(slot)의 배열로 계산한다. 데이터를 다루는 기법 중에 하나로 데이터의 검색과 저장이 아주 빠르게 진행된다. 💡 해시 테이블의 원리 해시 테이블은 파이썬의 딕셔너리(dictionary)와 같다 menu = {"apple": 1000, "potato": 500, "melon": 9000, "iceCream": 1500} 해시 테이블은 자료의 접근이 O(1)이다 menu에서 melon의 가격을 찾고 싶다면 menu의 인덱스를 모두 찾지 ..

목차 1. 프로토콜 2. HTTP 3. HTTPS 4. SSL의 원리 1. 프로토콜 더보기 우리 인간은 인터넷을 통해 서로 필요한 데이터를 수신하고 또 다른 사람들에게 데이터를 송신한다. 그런데 데이터를 주고받을 때 송신한 사람들 자기편한대로 데이터를 보내면 어떻게 될까? 그럼 받는 사람이 이 데이터는 어떤 형식의 데이터이고 데이터가 주고자 하는 메시지는 무엇인지 당연히 모른다. 그래서 우리는 세계적으로 데이터를 주고받는 양식을 일종의 규칙으로 만든 것이 바로 프로토콜이다. 세상 모든 사람들이 한 양식에 맞춰서 데이터를 보내면 나는 지구 반대편에 사람이 올린 블로그 글도 쉽게 볼 수 있는 것이다. 2. HTTP 더보기 프로토콜의 계층은 물리, 링크, 네트워크, 전송, 세션, 표현, 응용으로 이렇게 7 계..

📖 개요 우리는 실생활에서 애플리케이션이나 웹을 통해 자신의 정보와 수많은 데이터들을 다른 서버들과 송수신을 합니다. 하지만 송수신하는 과정에서 누군가가 내 데이터를 도청하거나 위변조를 한다면 대단히 위험해질 것입니다. 그래서 우리는 제 3자가 도청하더라도 무슨 데이터인지 모르게 하기 위해 평문을 암호화해서 암호문으로 바꿔야 하며, 목적지에 도착하면 보내준 데이터를 읽을 수 있도록 암호문을 복호화해서 다시 평문으로 바꿔줘야 합니다. 📖 암호 알고리즘의 종류 암호 알고리즘은 크게 단방향 암호화와 양방향 암호화가 있다. 🔑 단방향 암호화 단방향 암호화는 평문을 암호문으로 암호화하는 것은 가능하지만 암호문을 평문으로 복호화하는 것은 불가능한 암호화 기법입니다. 이렇게 원래의 데이터로 복구가 불가능한 단방향 암..

1. 스택 더보기 스택은 데이터가 아래에서부터 쌓이고 데이터를 꺼내려면 위에서부터 빼야 하는 LIFO(Last In First Out) 구조를 가지는 자료구조입니다. 흔히 쟁반 쌓기, 빨래통에 비유가 되는 이 스택 자료구조는 파워포인트나 word 또는 다양한 프로그램의 되돌리기(ctrl + z), 다시 하기(ctrl + y) 에 쓰입니다 ctrl + z 사용하면 가장 먼저 실행한 명령보다 가장 최근에 실행한 명령을 취소해야 하니까요. 이외에도 많은 부분에 쓰이는 자료구조라서 반드시 배워야 합니다. 스택이라는 자료 구조에서 구현해야할 기능은 다음과 같습니다. push(data) : 맨 앞에 데이터 넣기 pop() : 맨 앞의 데이터를 뽑으면서 그것을 반환해주기 peek() : 맨 앞의 데이터 보기 isEm..

1. 버블 정렬 더보기 버블 정렬은 보시다시피 두 개씩 비교해서 정렬한다는 모양이 마치 거품과도 같다해서 버블 정렬이라고 부릅니다. 맨 왼쪽에서부터 두 가지 수를 비교해서 오른쪽 수가 적으면 서로 자리를 바꾸고 오른쪽 수가 크면 자리를 바꾸지 않는 것입니다. 저 빨간색 네모가 왼쪽에서 맨 오른쪽까지 도착하게 되면 한 번 순회했다고 부르는데 한 번 순회할 때마다 맨 오른쪽에 하나씩 정렬이 됩니다. 왜냐하면 제일 큰 수는 저 빨간색 네모에서 계속 자리를 바꿔 결국에는 맨 뒤로 향하기 때문입니다. 그래서 한 번 순회하면 ~~, 8 두 번 순회하면 ~~7, 8 여섯 번 순회하면 1, 2, 3, 6, 7, 8 이런 식으로 정렬이 됩니다. 이러한 동작을 코드로 구현하면 다음과 같습니다. input = [3, 6, ..

재귀 함수는 함수 안에 자기를 다시 호출하는 함수이다. 알고리즘 문제 중 어떤 패턴이 반복적으로 나오거나, 같은 문제를 여러 번 풀어야 하는 상황이 생길 때 쓰이는 방법이다. 재귀 함수를 만드는 방법은 간단하다. def infinity: print("재귀함수가 뭐냐면은...") infinity() 함수 안에 다시 자신의 함수를 호출하면 된다. 근데 위의 예시는 계속 자신의 함수를 무한정 호출하게 되므로 스택오버플로우 오류가 일어난다. def function(k): if k

이런 배열이 있고 나는 'mango'라는 단어가 이 배열에 있는지 탐색한다고 가정하자 배열에 어느 특정 값을 찾으려면 당연히 처음부터 끝까지 하나씩 하나씩 찾아봐야 한다. 마치 배열 요소 닫힌 박스라고 생각하고 거기서 망고가 들어있는 박스를 찾으려면 하나하나씩 일일이 다 열어봐야 한다. 우린 이렇게 처음부터 순차적으로 데이터를 찾아보는 것을 순차 탐색이라 부른다. 여기서 운이 좋게도 한 번에 그 박스를 찾으면 행복하겠지만 맨 마지막에 그 박스를 찾으면 나는 운이 더럽게도 없다며 생각할 것이다. 여기서 순차 탐색의 시간복잡도를 알 수 있다. 찾고자 하는 데이터가 배열의 맨 앞에 있다면 시간 복잡도는 O(1)이지만 맨 뒤에 있었다면 시간복잡도는 O(N)이 걸릴 것이다. 즉 배열의 크기가 클수록 더 많은 시간..

자료구조 중에서 자주 쓰이는 Array와 LInkedList를 서로 비교하겠다. 언어는 Python 기준으로 하겠다. (선언할 때 배열 크기를 정해야 하는 c++, 자바의 정적 배열과는 달리 Python의 배열은 동적 배열이다.) 다음 간단한 배열의 예를 들어보자 배열은 index와 데이터로 이루어져있다. index는 0으로부터 시작되어 데이터의 순서를 매기며 데이터는 int형부터 시작되어 그 어떤 데이터 타입도 들어갈 수 있다. 여기서 배열의 어떤 하나의 데이터에 접근하는데 걸리는 시간은 얼마나 소요될까? 정확히 말하자면 시간복잡도 O는 얼마일까? 답은 O(1)이다. 내가 접근하고 싶은 데이터가 배열의 맨 앞에 있는 뒤에 있든 중간에 있는 ary[0], ary[2], ary[4] 이런 식으로 단 한 번..

1. 시간복잡도 더보기 시간 복잡도는 입력값에 따라 문제를 해결하는데 걸리는 시간과의 상관관계를 말합니다. 똑같은 알고리즘에 입력값이 몇 배로 늘어남에 따라 문제를 해결하는 데 걸리는 시간은 몇 배만큼 늘어나는지 보는 것이다. 우리는 똑같은 입력값이라도 당연히 더 빠른 시간 안에 입력을 처리하는 알고리즘을 선호한다. 즉 걸리는 시간이 줄어들수록 시간 복잡도는 작아지며, 시간 복잡도가 작은 알고리즘이 좋은 알고리즘이다. 시간 복잡도에 대해서 설명하기 위해 똑같은 목적을 가진 두 개의 알고리즘을 살펴보겠다. 두 개의 알고리즘의 목표는 배열 안에 숫자 중 가장 큰 최댓값을 찾는 로직이다. array = [1,3,6,5,4,2] def findMaxValue(array): max_num = array[0] fo..