스택(stack)

제한적으로 접근할 수 있는 나열 구조이다. 그 접근 방법은 언제나 목록의 끝에서만 일어난다. 끝먼저내기 목록(Pushdown list)이라고도 한다.
원소들의 삽입과 삭제가 리스트의 한쪽 끝에서만 수행
Last In First Out(LIFO) 포인터의 값을 1씩 증가 또는 감소시킴으로써 수행된다.

큐(Queue)

한쪽끝에서는 삽입만 가능 다른한쪽끝에서는 삭제만 가능 하게 만든 리스트 First In First Out(FIFO) rear가 배열의 끝에 도달했을 경우 메모리가 꽉 차있는것으로 판단할 수 있다. Java에서 제공하고 있는 Queue는 인터페이스 형태로 LinkedList를 통해서 생성한다.
그렇기 때문에 사이즈가 가변적이고, 쉽게 늘어난다.

원형큐(Circular Queue)

선형 큐는 주기적으로 enqueue 되고 dequeue되면 인덱스를 조정하면서 front가 점차 뒤로 가게되면서 앞쪽 메모리 공간을 효율적으로 사용 할 수 없게 된다.
원형 큐는 선형 큐의 문제점을 보완하기 위한 자료구조로 메모리의 재사용이 가능하다.
단점은 배열로 구현되어 있기 때문에 큐의 크기가 제한되는 단점이 존재

링버퍼(RingBuffer)

작년 가을에 예전 회사에서 거래소를 C로 만드냐 Java로 만들어야 하냐 질문받은 적이있어서 Distruptor(https://github.com/LMAX-Exchange/disruptor)에 대해서 공부한적이 있었는데 오늘 관련질문을 받았는대 대답을 1도 못했다.
머리가 굳었나보다. ㅠㅠ

https://www.slideshare.net/trishagee/a-users-guide-to-the-disruptor?ref=http://smallake.kr/?p=2254

ArrayList

장점 : 데이터는 인덱스를 가지고 있기 때문에 데이터 검색에 유리하다.
단점 : 데이터를 추가 / 삭제 하는경우 성능저하
ArrayList 클래스는 크기가 고정되어 있는 배열(Array)을 개선
내부적으로 배열을 이용하여 요소를 저장한다.

LinkedList

장점 : 데이터의 추가 / 삭제 유리 단점 : 데이터 검색에 불리 블록체인에 블록이 다음 블록 값을 참조하는걸 생각하면 편할듯하다.

이진트리(binary tree)

각각의 노드가 최대 두 개의 자식 노드를 가지는 트리 자료 구조

DFS와 BFS

깊이 우선 탐색(Depth First Search)
탐색트리의 최근에 첨가된 노드를 선택하고, 이 노드에 적용 가능한 동작자 중 하나를 적용하여 트리에 다음 수준(level)의 한 개의 자식노드를 첨가하며, 첨가된 자식 노드가 목표노드일 때까지 앞의 자식 노드의 첨가 과정을 반복해 가는 방식이다.
장점

• 단지 현 경로상의 노드들만을 기억하면 되므로 저장공간의 수요가 비교적 적다.
• 목표노드가 깊은 단계에 있을 경우 해를 빨리 구할 수 있다. 단점
• 해가 없는 경로에 깊이 빠질 가능성이 있다. 따라서 실제의 경우 미리 지정한 임의의 깊이까지만 탐색하고 목표노드를 발견하지 못하면 다음의 경로를 따라 탐색하는 방법이 유용할 수 있다.
• 얻어진 해가 최단 경로가 된다는 보장이 없다. 이는 목표에 이르는 경로가 다수인 문제에 대해 깊이우선 탐색은 해에 다다르면 탐색을 끝내버리므로, 이때 얻어진 해는 최적이 아닐 수 있다는 의미이다.
  너비 우선 탐색(Breadth First Search)
  하나로 시작 정점을 방문한 후 시작 정점에 인접한 모든 정점들을 우선 방문하는 방법이다. 더 이상 방문하지 않은 정점이 없을 때까지 방문하지 않은 모든 정점들에 대해서도 너비 우선 검색을 적용한다. OPEN List 는 큐를 사용해야만 레벨 순서대로 접근이 가능하다. 장점
• 출발노드에서 목표노드까지의 최단 길이 경로를 보장한다. 단점
• 경로가 매우 길 경우에는 탐색 가지가 급격히 증가함에 따라 보다 많은 기억 공간을 필요로 하게 된다.
• 해가 존재하지 않는다면 유한 그래프(finite graph)의 경우에는 모든 그래프를 탐색한 후에 실패로 끝난다.
• 무한 그래프(infinite graph)의 경우에는 결코 해를 찾지도 못하고, 끝내지도 못한다.