탐색 트리

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탐색 트리는 데이터를 효율적으로 저장하고, 검색, 삽입, 삭제 등의 연산을 빠르게 수행할 수 있도록 설계된 트리 기반의 자료 구조입니다. 탐색 트리는 다양한 종류가 있으며, 각각 고유한 특징과 장점을 가지고 있습니다.
탐색 트리의 종류:

• 이진 탐색 트리 (Binary Search Tree, BST): 이진 트리의 일종으로, 각 노드는 최대 두 개의 자식 노드를 가질 수 있습니다. 노드의 왼쪽 서브트리에는 해당 노드의 값보다 작은 값들이, 오른쪽 서브트리에는 큰 값들이 위치합니다. 이러한 규칙 덕분에 데이터가 삽입될 때 정렬된 상태를 유지합니다. (2023-03-03)
• 균형 이진 탐색 트리 (Balanced Binary Search Tree): 이진 탐색 트리의 단점인 불균형 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 트리의 높이 균형을 유지하여 검색, 삽입, 삭제 연산의 시간 복잡도를 O(log n)으로 보장합니다.
• AVL 트리: 각 노드의 왼쪽 서브트리와 오른쪽 서브트리의 높이 차이가 최대 1 이하인 균형 이진 탐색 트리입니다. 높이 차이가 1보다 커지면, 회전 연산을 통해 균형을 유지합니다.
• 레드-블랙 트리: 각 노드에 색상(레드 또는 블랙)을 부여하고, 특정 규칙을 통해 균형을 유지하는 이진 탐색 트리입니다.
• B-Tree: 데이터베이스나 파일 시스템과 같이 대규모 데이터 세트에서 키를 검색하는 데 필요한 디스크 액세스 수를 줄이도록 설계되었습니다.(2023-10-30) 노드당 2개 이상의 자식을 가질 수 있으며, 데이터는 특정 순서로 정렬됩니다. (2023-10-30)
• B+Tree: B-Tree의 변형으로, 모든 데이터를 리프 노드에만 저장하고, 리프 노드들을 연결 리스트 형태로 연결하여 순차 접근 성능을 향상시킨 트리입니다.

• 검색: 루트 노드부터 시작하여 찾고자 하는 값과 비교하며, 작으면 왼쪽, 크면 오른쪽 서브트리로 이동합니다.
• 삽입: 검색과 유사한 방식으로 진행하며, 찾고자 하는 값이 없으면 마지막 위치에 새로운 노드를 추가합니다.
• 삭제: 삭제할 노드의 자식 수에 따라 다른 방식으로 처리합니다.
• 자식이 없으면: 해당 노드를 삭제합니다.
• 자식이 하나면: 해당 노드를 삭제하고, 자식 노드를 삭제된 노드의 위치로 옮깁니다.
• 자식이 둘이면: 삭제할 노드의 왼쪽 서브트리에서 가장 큰 값 또는 오른쪽 서브트리에서 가장 작은 값을 삭제할 노드의 위치로 옮긴 후, 해당 값을 가진 원래 노드를 삭제합니다.