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자료구조 완료
Egolper · Dec 4, 2021 · de099d1 · de099d1
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diff --git a/algorithm/README.md b/algorithm/README.md
@@ -1,7 +1,5 @@
 # 알고리즘 Algorithm
 
-<br>
-
 #### 정렬
   - 버블정렬
   - 선택정렬
@@ -10,7 +8,6 @@
 
   <br>
 
-
   - 힙정렬
   - 합병정렬
   - 퀵정렬

diff --git a/data-structure/PriorityQueue.js b/data-structure/PriorityQueue.js
@@ -0,0 +1,61 @@
+/**
+ * @arr 초기 배열
+ * @compare 객체에 대한 비교 함수
+ */
+const PQ = (arr, compare = (a, b) => a > b) => {
+  const heap = [];
+
+  const getPIdx = (i) => Math.floor((i - 1) / 2);
+  const getLIdx = (i) => i * 2 + 1;
+  const getRIdx = (i) => i * 2 + 2;
+  const swap = (a, b) => ([heap[a], heap[b]] = [heap[b], heap[a]]);
+  const isEmpty = () => !heap.length;
+
+  const enqueue = (v) => {
+    heap.push(v);
+
+    let i = heap.length - 1;
+    let p = getPIdx(i);
+    while (p >= 0 && compare(heap[p], heap[i])) {
+      swap(i, p);
+      i = p;
+      p = getPIdx(i);
+    }
+  };
+
+  const dequeue = () => {
+    if (!heap.length) return undefined;
+    if (heap.length === 1) return heap.pop();
+
+    const target = heap[0];
+    heap[0] = heap.pop();
+
+    let i = 0;
+    const len = heap.length;
+    while (getLIdx(i) < len) {
+      const l = getLIdx(i);
+      const r = getRIdx(i);
+      const minChildIdx = r < len && compare(heap[l], heap[r]) ? r : l;
+
+      if (compare(heap[minChildIdx], heap[i])) break;
+      swap(i, minChildIdx);
+      i = minChildIdx;
+    }
+    return target;
+  };
+
+  arr.forEach((v) => enqueue(v));
+  return { heap, isEmpty, enqueue, dequeue };
+};
+
+const pq = PQ([[0, 1]], (a, b) => a[1] > b[1]);
+
+console.log(pq.heap);
+pq.dequeue();
+console.log(pq.heap);
+pq.enqueue([123, 4]);
+pq.enqueue([123, 1]);
+pq.enqueue([123, 2]);
+console.log(pq.heap);
+pq.dequeue();
+console.log(pq.heap);
diff --git a/data-structure/README.md b/data-structure/README.md
@@ -1,31 +1,24 @@
 # 자료구조 Data Structure
 
-<br>
+#### [선형 자료구조](./linear-structure.md#선형-자료구조)
 
-#### 선형 자료구조
-  - 배열
-  - 연결리스트
-    - 단순연결리스트
-    - 이중연결리스트
-    - 원형연결리스트
-  - 스택, 큐, 데크
+  - [배열, 연결리스트](./linear-structure.md#배열-연결리스트)
+  - [스텍, 큐](./linear-structure.md#스텍,-큐,-데크)
 
-<br>
+#### [비선형 자료구조](./non-linear-structure.md#비선형-자료구조)
+  - [그래프](./non-linear-structure.md#그래프-graph)
+  - [트리](./non-linear-structure.md#트리-tree)
+    - [이진트리](./non-linear-structure.md#트리-tree)
+    - [이진탐색트리](./non-linear-structure.md#트리-tree)
+    - [이진힙 (우선순위큐)](./non-linear-structure.md#트리-tree)
+    - [( B 트리 )](./non-linear-structure.md#트리-tree)
+    - [( 트라이 )](./non-linear-structure.md#트리-tree)
+    - ( 허프만 트리 )
+
+#### [그외 자료구조](./else-structure.md#그외-자료구조)
 
-#### 비선형 자료구조
-  - 그래프
-  - 트리
-    - 이진탐색트리
-      - AVL트리
-      - 레드블랙트리
-    - B, B+ 트리
-    - 이진힙
-      - 우선순위큐
-    - (Trie)
-    - (허프만 트리)
-  - 해시테이블
-  - Map, Set
-    - union-find
+  - [해시테이블](./else-structure.md#해시테이블-map-set)
+  - [진법](./else-structure.md#진법)
 
 <br>
 

diff --git a/data-structure/else-structure.md b/data-structure/else-structure.md
@@ -0,0 +1,174 @@
+## [Data Structure](./README.md)
+#### [선형 자료구조](./linear-structure.md#선형-자료구조)
+  - [배열, 연결리스트](./linear-structure.md#배열-연결리스트)
+  - [스텍, 큐](./linear-structure.md#스텍,-큐,-데크)
+
+#### [비선형 자료구조](./non-linear-structure.md#비선형-자료구조)
+  - [그래프](./non-linear-structure.md#그래프-graph)
+  - [트리](./non-linear-structure.md#트리-tree)
+
+[돌아가기](./README.md)
+
+<br>
+
+# 그외 자료구조
+
+<br>
+
+## 해시테이블, Map, Set
+
+<details>
+<summary>&nbsp; 해시테이블에 대해서 설명해주세요.</summary>
+
+---
+
+`key value`
+
+- 해시 함수를 통해 키(key)와 데이터값(value)를 매핑하여 저장하는 자료구조이다.
+  - `해시 함수`
+    - 임의의 길이의 (key)를 고정된 길이의 (index, 해시값)로 변환되어 (value)의 주소를 매핑하는 함수이다.
+    - 나머지 연산, SHA-1, SHA-256
+  - `해시 충돌`
+    - 해시 함수의 성능에 따라 다른 key가 같은 해시값으로 변환되는 경우가 발생할 수 있다.
+    - 크게 open addressing, chaning 2가지 방법이 있다.
+- 데이터가 실제 저장되는 곳을 버킷 또는 슬롯이라고 한다.
+- [참고하면 좋은 글](https://baeharam.netlify.app/posts/data%20structure/hash-table)
+
+---
+
+</details>
+
+<details>
+<summary>&nbsp; 해시테이블에서 데이터 액세스할 때의 시간 복잡도에 대해서 설명해주세요.</summary>
+
+---
+
+`해시충돌`
+
+- key를 바탕으로 해시연산을 하면 바로 value에 접근하기에 평균 𝑂(1)이 소요된다.
+- 최악으로 해시충돌되어 모든 버킷 혹은 연결도니 리스트를 순회하기에 𝑂(N) 소요된다.
+
+---
+
+</details>
+
+<details>
+<summary>&nbsp; open addressing에 대해서 설명해주세요.</summary>
+
+---
+
+`다른 위치`
+
+- 충돌이 발생하면 다른 버킷에 데이터를 저장시킨다.
+- 다른 버킷을 찾는 방법은 여러가지가 있다.
+
+| 방식                       |                                                                                                                   |
+| -------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| 선형탐색 Linear probing    | 고정적으로 폭을 증가 시킨다. h(key) +1, +2 ..                                                                     |
+| 제곱탐색 Quadratic probing | 폭을 제곱수로 증가 시킨다. h(key) +2, +4 ..                                                                       |
+| 랜덤탐색 Random Probing    | 랜덤 함수를 통해 증가 시킨다. h(key) +난수1, +난수2 ...                                                           |
+| 이중해싱 Double hashing    | 다음 해시값의 규칙성을 없애는 방법으로 이동폭을 다른 해시함수를 통해 구한다. 위 방식들이 가지는 군집화 문제 없다. |
+
+- 어느정도 데이터가 차면 테이블 크기를 적절하게 늘려주고 처음부터 다시 해싱하는 것이 좋다.
+  - 통계적으로 테이블의 적재율이 70% ~ 80%정도가 되면 성능이 저하된다.
+
+---
+
+</details>
+
+<details>
+<summary>&nbsp; chaining 방식에 대해서 설명해주세요.</summary>
+
+---
+
+`연결리스트`
+
+- 한 버킷에 들어갈 데이터 수를 제한하지 않고 충돌되면 체인에 데이터를 추가한다.
+  - 체인을 연결리스트, 레드블랙트리로 구현할 수 있다.
+- 해시가 충돌 될 때 해당 버킷 체인에 `보조 해시 함수`를 통해 해시값을 변형하여 해시 충돌 가능성을 줄인다.
+- 일반적으로 open이 chaining보다 느리다.
+  - 버킷 밀도가 높아지면서 open이 충돌빈도가 높이지기 때문이다.
+
+---
+
+</details>
+
+<details>
+<summary>&nbsp; map과 set의 차이점은?</summary>
+
+---
+
+`key == value` `key != value`
+
+- map같은 경우 key와 value를 매핑시키는 자료구조로 key를 통해서 value를 접근할 수 있다.
+- set같은 경우 key가 곧 value로 저장되는 자료구조로 집합에 value가 있는지 여부를 파악하기 쉽다.
+
+---
+
+</details>
+
+<details>
+<summary>&nbsp; 자료구조에서 암호화시키는 방법과 어떻게 암호화하는지 설명해줄 수 있나요? (K사)</summary>
+
+---
+
+`해싱` `허프만 코딩`
+
+(꼬리질문)
+
+<details>
+<summary>&nbsp; 실제 사용되는 예시가 있을까요?</summary>
+<p>
+
+- 비밀번호, 평문 통신?
+
+</p>
+</details>
+
+<details>
+<summary>&nbsp; 해싱에서 효율적으로 암호화하는 방식이 있을까요?</summary>
+<p>
+
+- 수학적으로 충돌 가능성이 작은 해싱함수를 사용한다. (예를 들어서 SHA-256)
+
+</p>
+</details>
+
+---
+
+</details>
+
+<br>
+
+## 진법 
+
+> 게임 쪽에서 주로 물어 본다.
+
+<details>
+<summary>&nbsp; 부동소수점 연산에서 교환법칙이 성립할까요?</summary>
+
+---
+
+교환법칙, 곱셈법칙은 성립하지만 결합법칙은 성립하지 않는다.
+
+```
+(3 + 1.1234) + 0.0006 = 4.124
+3 + (1.1234 + 0.0006) = 4.124
+```
+
+---
+
+</details>
+
+<details>
+<summary>&nbsp; 2진수 → 10진수 → 16진수 변환 손코딩</summary>
+
+---
+
+- 
+
+---
+
+</details>
+
+<br>