대표적인 자료구조: 링크드 리스트
이해하기 쉽고, 장황하지 않은 자료를 기반으로 강의를 진행합니다.
6. 대표적인 자료구조: 링크드 리스트 (Linked List)¶
1. 링크드 리스트 (Linked List) 구조¶
- 연결 리스트라고도 함
- 배열은 순차적으로 연결된 공간에 데이터를 나열하는 데이터 구조
- 링크드 리스트는 떨어진 곳에 존재하는 데이터를 화살표로 연결해서 관리하는 데이터 구조
- 본래 C언어에서는 주요한 데이터 구조이지만, 파이썬은 리스트 타입이 링크드 리스트의 기능을 모두 지원
- 링크드 리스트 기본 구조와 용어
- 노드(Node): 데이터 저장 단위 (데이터값, 포인터) 로 구성
- 포인터(pointer): 각 노드 안에서, 다음이나 이전의 노드와의 연결 정보를 가지고 있는 공간
- 일반적인 링크드 리스트 형태 (출처: wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Linked_list)
2. 간단한 링크드 리스트 예¶
Node 구현¶
- 보통 파이썬에서 링크드 리스트 구현시, 파이썬 클래스를 활용함
- 파이썬 객체지향 문법 이해 필요
- 참고: https://www.fun-coding.org/PL&OOP1-3.html
In [18]:
class Node:
def __init__(self, data):
self.data = data
self.next = ''
In [19]:
# by default 로 next (포인터) 값 설정하기
# 이제부터 링크드 리스트의 끝이 어디인지 알려면, 노드의 포인터값이 None인지만 확인하면 됨
class Node:
def __init__(self, data, next=None):
self.data = data
self.next = next
Node와 Node 연결하기 (포인터 활용)¶
In [20]:
node1 = Node(1)
node2 = Node(2)
node1.next = node2
head = node1
링크드 리스트로 데이터 추가하기¶
In [21]:
class Node:
def __init__(self, data):
self.data = data
self.next = ''
def add(data):
node = head
while node.next:
node = node.next
node.next = Node(data)
In [22]:
head = Node(1)
for i in range(2, 11):
add(i)
링크드 리스트 데이터 출력하기(검색하기)¶
In [23]:
node = head
while node.next:
print (node.data)
node = node.next
print (node.data)
3. 링크드 리스트의 장단점 (전통적인 C언어에서의 배열과 링크드 리스트)¶
- 장점
- 미리 데이터 공간을 미리 할당하지 않아도 됨
- 배열은 미리 데이터 공간을 할당 해야 함
- 미리 데이터 공간을 미리 할당하지 않아도 됨
- 단점
- 연결을 위한 별도 데이터 공간이 필요하므로, 저장공간 효율이 높지 않음
- 연결 정보를 찾는 시간이 필요하므로 접근 속도가 느림
- 중간 데이터 삭제시, 앞뒤 데이터의 연결을 재구성해야 하는 부가적인 작업 필요
4. 링크드 리스트의 복잡한 기능1 (링크드 리스트 데이터 사이에 데이터를 추가)¶
- 링크드 리스트는 유지 관리에 부가적인 구현이 필요함
(출처: wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Linked_list)
In [24]:
# 현재 링크드 리스트 데이터 확인하기
node = head
while node.next:
print (node.data)
node = node.next
print (node.data)
In [25]:
# 새로운 데이터 1.5를 1과 2 사이에 넣고 싶을 때
node3 = Node(1.5)
In [26]:
node = head
search = True
while search:
if node.data == 1:
search = False
node_next = node.next # 기존의 next node 주소를 다른 변수에 저장해놓은 후에
node.next = node3 # 현재의 node.next 포인터가 새로운 node 를 가리키도록 해 놓고,
node3.next = node_next # 기존의 next node 주소를 새로운 node의 포인터가 가리키도록 해야 함
In [27]:
# 현재 링크드 리스트 데이터 확인하기
node = head
while node.next:
print (node.data)
node = node.next
print (node.data)
5. 파이썬 객체지향 프로그래밍으로 링크드 리스트 구현하기¶
In [31]:
class Node:
def __init__(self, data):
self.data = data
self.next = None
class NodeMgmt:
def __init__(self, data):
self.head = Node(data)
def add(self, data):
if self.head == '':
self.head = Node(data)
else:
node = self.head
while node.next:
node = node.next
node.next = Node(data)
def desc(self):
node = self.head
while node:
print (node.data)
node = node.next
In [32]:
node_mgmt = NodeMgmt(0)
node_mgmt.desc()
In [33]:
for data in range(1, 10):
node_mgmt.add(data)
node_mgmt.desc()
6. 링크드 리스트의 복잡한 기능2 (특정 노드를 삭제)¶
- 다음 코드는 위의 코드에서 delete 메서드만 추가한 것이므로 해당 메서드만 확인하면 됨
In [34]:
class Node:
def __init__(self, data):
self.data = data
self.next = None
class NodeMgmt:
def __init__(self, data):
self.head = Node(data)
def add(self, data):
if self.head == '':
self.head = Node(data)
else:
node = self.head
while node.next:
node = node.next
node.next = Node(data)
def desc(self):
node = self.head
while node:
print (node.data)
node = node.next
def delete(self, data):
if self.head == '':
print ('해당 값을 가진 노드가 없습니다.')
return
if self.head.data == data: # 경우의 수1: self.head를 삭제해야할 경우 - self.head를 바꿔줘야 함
temp = self.head # self.head 객체를 삭제하기 위해, 임시로 temp에 담아서 객체를 삭제했음
self.head = self.head.next # 만약 self.head 객체를 삭제하면, 이 코드가 실행이 안되기 때문!
del temp
else:
node = self.head
while node.next: # 경우의 수2: self.head가 아닌 노드를 삭제해야할 경우
if node.next.data == data:
temp = node.next
node.next = node.next.next # 오마이갓 - 어쩔 수 없었음, 더 쉽게 작성하려 해도... node의 next 주소를
del temp # 다다음 노드로 가리키려 하다보니 node.next의 next 로 표현해야함
pass
else:
node = node.next
테스트를 위해 1개 노드를 만들어 봄¶
In [35]:
node_mgmt = NodeMgmt(0)
node_mgmt.desc()
node_mgmt.head 객체가 살아있음을 확인¶
In [36]:
node_mgmt.head
Out[36]:
node_mgmt.head 를 지워봄(위에서 언급한 경우의 수1)¶
In [37]:
node_mgmt.delete(0)
다음 코드 실행시 아무것도 안나온다는 것은 node_mgmt.head 가 정상적으로 삭제되었음을 의미¶
In [38]:
node_mgmt.head
다시 하나의 노드를 만들어봄¶
In [39]:
node_mgmt = NodeMgmt(0)
node_mgmt.desc()
이번엔 여러 노드를 더 추가해봄¶
In [40]:
for data in range(1, 10):
node_mgmt.add(data)
node_mgmt.desc()
노드 중에 한개를 삭제함 (위에서 언급한 경우의 수2)¶
In [41]:
node_mgmt.delete(4)
특정 노드가 삭제되었음을 알 수 있음¶
In [42]:
node_mgmt.desc()
연습1: 위 코드에서 노드 데이터가 2인 노드 삭제해보기
In [44]:
node_mgmt.delete(2)
node_mgmt.desc()
연습2: 위 코드에서 노드 데이터가 특정 숫자인 노드를 찾는 함수를 만들고, 테스트해보기
테스트: 임의로 1 ~ 9까지 데이터를 링크드 리스트에 넣어보고, 데이터 값이 4인 노드의 데이터 값 출력해보기
테스트: 임의로 1 ~ 9까지 데이터를 링크드 리스트에 넣어보고, 데이터 값이 4인 노드의 데이터 값 출력해보기
In [18]:
class Node:
def __init__(self, data):
self.data = data
self.next = None
class NodeMgmt:
def __init__(self, data):
self.head = Node(data)
def add(self, data):
if self.head == '':
self.head = Node(data)
else:
node = self.head
while node.next:
node = node.next
node.next = Node(data)
def desc(self):
node = self.head
while node:
print (node.data)
node = node.next
def delete(self, data):
if self.head == '':
print ('해당 값을 가진 노드가 없습니다.')
return
if self.head.data == data: # 경우의 수1: self.head를 삭제해야할 경우 - self.head를 바꿔줘야 함
temp = self.head # self.head 객체를 삭제하기 위해, 임시로 temp에 담아서 객체를 삭제했음
self.head = self.head.next # 만약 self.head 객체를 삭제하면, 이 코드가 실행이 안되기 때문!
del temp
else:
node = self.head
while node.next: # 경우의 수2: self.head가 아닌 노드를 삭제해야할 경우
if node.next.data == data:
temp = node.next
node.next = node.next.next
del temp
pass
else:
node = node.next
def search_node(self, data):
node = self.head
while node:
if node.data == data:
return node
else:
node = node.next
In [19]:
# 테스트
node_mgmt = NodeMgmt(0)
for data in range(1, 10):
node_mgmt.add(data)
node = node_mgmt.search_node(4)
print (node.data)
7. 다양한 링크드 리스트 구조¶
- 더블 링크드 리스트(Doubly linked list) 기본 구조
- 이중 연결 리스트라고도 함
- 장점: 양방향으로 연결되어 있어서 노드 탐색이 양쪽으로 모두 가능
(출처: wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Linked_list)
In [20]:
class Node:
def __init__(self, data, prev=None, next=None):
self.prev = prev
self.data = data
self.next = next
class NodeMgmt:
def __init__(self, data):
self.head = Node(data)
self.tail = self.head
def insert(self, data):
if self.head == None:
self.head = Node(data)
else:
node = self.head
while node.next:
node = node.next
new = Node(data)
node.next = new
new.prev = node
self.tail = new
def desc(self):
node = self.head
while node:
print (node.data)
node = node.next
In [22]:
node_mgmt = NodeMgmt(0)
for data in range(1, 10):
node_mgmt.insert(data)
node_mgmt.desc()
연습3: 위 코드에서 노드 데이터가 특정 숫자인 노드 앞에 데이터를 추가하는 함수를 만들고, 테스트해보기
- 더블 링크드 리스트의 tail 에서부터 뒤로 이동하며, 특정 숫자인 노드를 찾는 방식으로 함수를 구현하기
- 테스트: 임의로 0 ~ 9까지 데이터를 링크드 리스트에 넣어보고, 데이터 값이 2인 노드 앞에 1.5 데이터 값을 가진 노드를 추가해보기
- 더블 링크드 리스트의 tail 에서부터 뒤로 이동하며, 특정 숫자인 노드를 찾는 방식으로 함수를 구현하기
- 테스트: 임의로 0 ~ 9까지 데이터를 링크드 리스트에 넣어보고, 데이터 값이 2인 노드 앞에 1.5 데이터 값을 가진 노드를 추가해보기
In [24]:
class Node:
def __init__(self, data, prev=None, next=None):
self.prev = prev
self.data = data
self.next = next
class NodeMgmt:
def __init__(self, data):
self.head = Node(data)
self.tail = self.head
def insert_before(self, data, before_data):
if self.head == None:
self.head = Node(data)
return True
else:
node = self.tail
while node.data != before_data:
node = node.prev
if node == None:
return False
new = Node(data)
before_new = node.prev
before_new.next = new
new.next = node
return True
def insert(self, data):
if self.head == None:
self.head = Node(data)
else:
node = self.head
while node.next:
node = node.next
new = Node(data)
node.next = new
new.prev = node
self.tail = new
def desc(self):
node = self.head
while node:
print (node.data)
node = node.next
In [25]:
node_mgmt = NodeMgmt(0)
for data in range(1, 10):
node_mgmt.insert(data)
node_mgmt.desc()
node_mgmt.insert_before(1.5, 2)
node_mgmt.desc()
연습4: 위 코드에서 노드 데이터가 특정 숫자인 노드 뒤에 데이터를 추가하는 함수를 만들고, 테스트해보기
- 더블 링크드 리스트의 head 에서부터 다음으로 이동하며, 특정 숫자인 노드를 찾는 방식으로 함수를 구현하기
- 테스트: 임의로 0 ~ 9까지 데이터를 링크드 리스트에 넣어보고, 데이터 값이 1인 노드 다음에 1.7 데이터 값을 가진 노드를 추가해보기
- 더블 링크드 리스트의 head 에서부터 다음으로 이동하며, 특정 숫자인 노드를 찾는 방식으로 함수를 구현하기
- 테스트: 임의로 0 ~ 9까지 데이터를 링크드 리스트에 넣어보고, 데이터 값이 1인 노드 다음에 1.7 데이터 값을 가진 노드를 추가해보기
In [26]:
class Node:
def __init__(self, data, prev=None, next=None):
self.prev = prev
self.data = data
self.next = next
class NodeMgmt:
def __init__(self, data):
self.head = Node(data)
self.tail = self.head
def insert_before(self, data, before_data):
if self.head == None:
self.head = Node(data)
return True
else:
node = self.tail
while node.data != before_data:
node = node.prev
if node == None:
return False
new = Node(data)
before_new = node.prev
before_new.next = new
new.next = node
return True
def insert_after(self, data, after_data):
if self.head == None:
self.head = Node(data)
return True
else:
node = self.head
while node.data != after_data:
node = node.next
if node == None:
return False
new = Node(data)
after_new = node.next
new.next = after_new
new.prev = node
node.next = new
if new.next == None:
self.tail = new
return True
def insert(self, data):
if self.head == None:
self.head = Node(data)
else:
node = self.head
while node.next:
node = node.next
new = Node(data)
node.next = new
new.prev = node
self.tail = new
def desc(self):
node = self.head
while node:
print (node.data)
node = node.next
In [27]:
node_mgmt = NodeMgmt(0)
for data in range(1, 10):
node_mgmt.insert(data)
node_mgmt.desc()
node_mgmt.insert_after(1.5, 1)
node_mgmt.desc()