트리는 스택이나 큐와 같은 선형 구조가 아닌 비선형 자료구조이다. 트리는 계층적 관계(Hierarchical Relationship)을 표현하는 자료구조이다. 이 트리라는 자료구조는 표현에 집중한다. 무엇인가를 저장하고 꺼내야 한다는 사고에서 벗어나 트리라는 자료구조를 바라보자. 트리를 구성하고 있는 구성요소들(용어)
- Node (노드) : 트리를 구성하고 있는 각각의 요소를 의미한다.
- Edge (간선) : 트리를 구성하기 위해 노드와 노드를 연결하는 선을 의미한다.
- Root Node (루트 노드) : 트리 구조에서 최상위에 있는 노드를 의미한다.
- Terminal Node ( = leaf Node, 단말 노드) : 하위에 다른 노드가 연결되어 있지 않은 노드를 의미한다.
- Internal Node (내부노드, 비단말 노드) : 단말 노드를 제외한 모든 노드로 루트 노드를 포함한다.
Binary Tree (이진 트리)
루트 노드를 중심으로 두 개의 서브 트리(큰 트리에 속하는 작은 트리)로 나뉘어 진다. 또한 나뉘어진 두 서브 트리도 모두 이진 트리어야 한다. 재귀적인 정의라 맞는듯 하면서도 이해가 쉽지 않을 듯하다. 한 가지 덧붙이자면 공집합도 이진 트리로 포함시켜야 한다. 그래야 재귀적으로 조건을 확인해갔을 때, leaf node 에 다 달았을 때, 정의가 만족되기 때문이다. 자연스럽게 노드가 하나 뿐인 것도 이진 트리 정의에 만족하게 된다.
트리에서는 각 층별로 숫자를 매겨서 이를 트리의 Level(레벨)이라고 한다. 레벨의 값은 0 부터 시작하고 따라서 루트 노트의 레벨은 0 이다. 그리고 트리의 최고 레벨을 가리켜 해당 트리의 height(높이)라고 한다.
Perfect Binary Tree (포화 이진 트리), Complete Binary Tree (완전 이진 트리), Full Binary Tree (정 이진 트리)
모든 레벨이 꽉 찬 이진 트리를 가리켜 포화 이진 트리라고 한다. 위에서 아래로, 왼쪽에서 오른쪽으로 순서대로 차곡차곡 채워진 이진 트리를 가리켜 완전 이진 트리라고 한다. 모든 노드가 0개 혹은 2개의 자식 노드만을 갖는 이진 트리를 가리켜 정 이진 트리라고 한다. 배열로 구성된 Binary Tree는 노드의 개수가 n 개이고 root가 0이 아닌 1에서 시작할 때, i 번째 노드에 대해서 parent(i) = i/2 , left_child(i) = 2i , right_child(i) = 2i + 1 의 index 값을 갖는다.
BST (Binary Search Tree)
효율적인 탐색을 위해서는 어떻게 찾을까만 고민해서는 안된다. 그보다는 효율적인 탐색을 위한 저장방법이 무엇일까를 고민해야 한다. 이진 탐색 트리는 이진 트리의 일종이다. 단 이진 탐색 트리에는 데이터를 저장하는 규칙이 있다. 그리고 그 규칙은 특정 데이터의 위치를 찾는데 사용할 수 있다.
- 규칙 1. 이진 탐색 트리의 노드에 저장된 키는 유일하다.
- 규칙 2. 부모의 키가 왼쪽 자식 노드의 키보다 크다.
- 규칙 3. 부모의 키가 오른쪽 자식 노드의 키보다 작다.
- 규칙 4. 왼쪽과 오른쪽 서브트리도 이진 탐색 트리이다.
이진 탐색 트리의 탐색 연산은 O(log n)의 시간 복잡도를 갖는다. 사실 정확히 말하면 O(h)라고 표현하는 것이 맞다. 트리의 높이를 하나씩 더해갈수록 추가할 수 있는 노드의 수가 두 배씩 증가하기 때문이다. 하지만 이러한 이진 탐색 트리는 Skewed Tree(편향 트리)가 될 수 있다. 저장 순서에 따라 계속 한 쪽으로만 노드가 추가되는 경우가 발생하기 때문이다. 이럴 경우 성능에 영향을 미치게 되며, 탐색의 Worst Case 가 되고 시간 복잡도는 O(n)이 된다.
배열보다 많은 메모리를 사용하며 데이터를 저장했지만 탐색에 필요한 시간 복잡도가 같게 되는 비효율적인 상황이 발생한다. 이를 해결하기 위해 Rebalancing 기법이 등장하였다. 균형을 잡기 위한 트리 구조의 재조정을 Rebalancing이라 한다. 이 기법을 구현한 트리에는 여러 종류가 존재하는데 그 중에서 하나가 뒤에서 살펴볼 Red-Black Tree이다.
Personal Recommendation
- Binary Search Tree 구현하기
- 주어진 트리가 Binary 트리인지 확인하는 알고리즘 구현하기
참고 : levelup.gitconnected.com/an-into-to-binary-search-trees-432f94d180da
참고 : coding-factory.tistory.com/231
출처 : github.com/JaeYeopHan/Interview_Question_for_Beginner/tree/master/DataStructure#stack-and-queue