<h3>배열의 선언 및 초기화</h3>  
배열은 다음과 같은 형태로 선언됩니다:  

초기화는 선언 시 값을 직접 대입하거나, 실행 중에 동적으로 할당할 수 있습니다.  

<h3>배열의 특징</h3>  
1. **고정 크기**: 배열의 크기는 선언 시 고정되며, 실행 중 변경할 수 없습니다.  
2. **빠른 접근 속도**: 인덱스를 통해 상수 시간(O(1))에 요소를 접근할 수 있습니다.  
3. **연속된 메모리**: 배열은 연속된 메모리 공간을 사용하므로, 효율적인 데이터 관리를 제공합니다.  

배열의 기본 개념을 이해함으로써, 다양한 데이터 처리 작업에서 배열의 잠재력을 극대화할 수 있습니다.
<h2>1차원 배열과 2차원 배열의 차이</h2>  

배열은 데이터의 구조와 차원에 따라 다양하게 활용될 수 있습니다. 1차원 배열은 단순히 데이터를 연속적으로 저장하는 구조인 반면, 2차원 배열은 행(row)과 열(column)로 데이터를 구성하여 더 복잡한 형태의 데이터 표현이 가능합니다.  

<h3>1차원 배열</h3>  
1차원 배열은 데이터를 선형 구조로 저장합니다.  
예시:  

1차원 배열은 특정 인덱스를 통해 요소에 접근하며, `arr[2]`는 값 `30`을 반환합니다.  

<h4>1차원 배열의 활용 예시</h4>  
- 학생들의 점수 저장  
- 리스트 기반 데이터 처리  
- 단일 열 데이터 관리  

<h3>2차원 배열</h3>  
2차원 배열은 행과 열로 데이터를 저장하며, 행렬 구조로 표현됩니다.  
예시:  

`arr[1][2]`는 행 1, 열 2에 해당하는 값 `7`을 반환합니다.  

<h4>2차원 배열의 활용 예시</h4>  
- 행렬 계산  
- 게임의 체스판 같은 2D 데이터 표현  
- 이미지 데이터 관리  

<h3>1차원 배열과 2차원 배열의 비교</h3>  
| 특성             | 1차원 배열              | 2차원 배열                   |  
|-------------------|-------------------------|------------------------------|  
| **구조**          | 선형                   | 행(row)과 열(column)로 구성  |  
| **메모리 할당**   | 단일 연속 메모리        | 연속 메모리의 2D 블록        |  
| **활용 사례**     | 리스트, 점수표          | 행렬, 그래픽 데이터          |  
| **접근 방식**     | 단일 인덱스 사용        | 두 개의 인덱스 사용          |  

배열의 차원을 적절히 활용하면 데이터 구조의 표현력을 높이고, 특정 작업에 맞는 효율적인 처리를 구현할 수 있습니다.  
<h2>배열을 활용한 스택 구현</h2>  

스택(Stack)은 LIFO(Last In, First Out) 원칙을 따르는 자료구조로, 배열을 사용하여 간단하게 구현할 수 있습니다. 배열 기반 스택은 정적 크기를 가지며, 추가(push) 및 제거(pop) 연산을 효율적으로 처리할 수 있습니다.  

<h3>스택의 기본 연산</h3>  
1. **Push**: 스택에 요소를 추가합니다.  
2. **Pop**: 스택에서 요소를 제거하고 반환합니다.  
3. **Peek**: 스택의 최상위 요소를 확인합니다.  
4. **IsEmpty**: 스택이 비었는지 확인합니다.  

<h3>배열 기반 스택 구현</h3>  
다음은 C언어를 사용한 배열 기반 스택의 구현 예시입니다.  

push(&s, 10);
push(&s, 20);
push(&s, 30);
printStack(&s);

printf("Popped: %d\n", pop(&s));
printStack(&s);

printf("Top Element: %d\n", peek(&s));

return 0;

<h3>주요 코드 설명</h3>  
1. **초기화**: `initStack` 함수는 스택의 초기 상태를 설정합니다.  
2. **추가 및 제거**: `push`와 `pop` 연산으로 스택의 데이터를 관리합니다.  
3. **유효성 검사**: `isEmpty`와 `isFull`로 스택의 상태를 점검합니다.  

<h3>활용 예시</h3>  
스택은 함수 호출 기록 저장, 괄호 검증, 깊이 우선 탐색(DFS) 등의 작업에 활용됩니다. 배열을 이용한 구현은 간단하지만, 메모리 크기 제한이 있다는 점에 유의해야 합니다.  
<h2>배열을 활용한 큐 구현</h2>  

큐(Queue)는 FIFO(First In, First Out) 원칙을 따르는 자료구조로, 배열을 사용하여 효율적으로 구현할 수 있습니다. 큐는 삽입(enqueue)과 삭제(dequeue) 연산을 통해 데이터를 관리합니다.  

<h3>큐의 기본 연산</h3>  
1. **Enqueue**: 큐의 끝에 요소를 추가합니다.  
2. **Dequeue**: 큐의 앞에서 요소를 제거하고 반환합니다.  
3. **IsEmpty**: 큐가 비었는지 확인합니다.  
4. **IsFull**: 큐가 가득 찼는지 확인합니다.  

<h3>배열 기반 큐 구현</h3>  
다음은 C언어를 사용한 배열 기반 큐의 구현 예시입니다.  

enqueue(&q, 10);
enqueue(&q, 20);
enqueue(&q, 30);
printQueue(&q);

printf("Dequeued: %d\n", dequeue(&q));
printQueue(&q);

return 0;

<h3>주요 코드 설명</h3>  
1. **초기화**: `initQueue` 함수로 큐의 초기 상태를 설정합니다.  
2. **삽입 및 삭제**: `enqueue`와 `dequeue`를 통해 데이터를 추가하거나 제거합니다.  
3. **상태 점검**: `isEmpty`와 `isFull`로 큐의 상태를 확인합니다.  

<h3>배열 기반 큐의 제한</h3>  
- 큐의 크기는 고정되어 있어, 요소 추가 시 오버플로(Overflow)가 발생할 수 있습니다.  
- 삭제된 요소로 인해 사용되지 않는 메모리 공간이 생길 수 있습니다.  

<h3>활용 예시</h3>  
큐는 프린터 작업 대기열, 프로세스 관리, BFS(너비 우선 탐색) 등의 작업에 활용됩니다. 간단한 데이터 처리에는 배열 기반 큐가 적합하며, 동적 크기가 필요한 경우 링크드 리스트 기반 구현을 고려해야 합니다.  
<h2>순환 큐의 구현과 활용</h2>  

순환 큐(Circular Queue)는 일반 큐의 한계를 극복하기 위해 설계된 자료구조로, 배열의 시작과 끝을 연결하여 메모리를 효율적으로 사용할 수 있습니다.  

<h3>순환 큐의 특징</h3>  
1. **연결된 구조**: 배열의 끝에 도달하면 다시 시작 부분으로 돌아갑니다.  
2. **효율적인 공간 사용**: 삭제된 요소로 인해 생긴 빈 공간을 재사용할 수 있습니다.  
3. **두 개의 포인터 사용**: `front`는 첫 번째 요소를, `rear`는 마지막 요소를 가리킵니다.  

<h3>순환 큐 구현</h3>  
다음은 C언어를 사용하여 순환 큐를 구현한 예제입니다.  

enqueue(&q, 10);
enqueue(&q, 20);
enqueue(&q, 30);
enqueue(&q, 40);
printQueue(&q);

printf("Dequeued: %d\n", dequeue(&q));
printQueue(&q);

enqueue(&q, 50);
enqueue(&q, 60);  // 큐가 가득 찼을 때
printQueue(&q);

return 0;

<h3>주요 코드 설명</h3>  
1. **순환 동작 구현**: `(rear + 1) % MAX`와 `(front + 1) % MAX`를 통해 포인터를 순환시킵니다.  
2. **초기화 상태**: `front`와 `rear`가 `-1`인 경우 큐는 비어 있습니다.  
3. **오버플로 및 언더플로 처리**: 큐가 가득 찼거나 비었을 때 적절한 오류 메시지를 출력합니다.  

<h3>활용 예시</h3>  
순환 큐는 다음과 같은 상황에서 유용합니다:  
- 네트워크 버퍼 관리  
- 생산자-소비자 문제 해결  
- 데이터 스트림 처리  

순환 큐는 일반 큐보다 메모리 효율이 높아 제한된 메모리에서 데이터를 효과적으로 관리할 수 있습니다.  
<h2>배열과 정렬 알고리즘</h2>  

정렬(Sorting)은 데이터를 특정 순서대로 배열하는 과정으로, 배열은 정렬 알고리즘 구현에 적합한 자료구조입니다. 이 섹션에서는 배열을 활용한 대표적인 정렬 알고리즘 두 가지(버블 정렬과 삽입 정렬)를 설명합니다.  

<h3>정렬 알고리즘의 필요성</h3>  
정렬은 데이터 검색 및 분석의 성능을 향상시키고, 알고리즘의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 이진 검색(Binary Search)은 데이터가 정렬되어 있어야만 작동합니다.  

<h3>버블 정렬</h3>  
버블 정렬은 인접한 두 요소를 비교하여 정렬하는 가장 간단한 정렬 알고리즘입니다.  

<h4>버블 정렬의 동작 원리</h4>  
1. 배열을 순회하며 인접한 요소를 비교합니다.  
2. 두 요소가 잘못된 순서에 있으면 위치를 교환합니다.  
3. 이 과정을 배열의 모든 요소에 대해 반복하며, 한 번의 순회에서 가장 큰 요소가 끝으로 이동합니다.  

<h4>버블 정렬 코드 구현</h4>  

printf("Original array: ");
printArray(arr, n);

bubbleSort(arr, n);

printf("Sorted array: ");
printArray(arr, n);

return 0;

<h4>버블 정렬의 시간 복잡도</h4>  
- 최선의 경우(O(n)): 이미 정렬된 배열  
- 최악 및 평균의 경우(O(n²)): 역순 배열  

<h3>삽입 정렬</h3>  
삽입 정렬은 정렬되지 않은 데이터를 하나씩 선택하여 적절한 위치에 삽입하는 방식입니다.  

<h4>삽입 정렬의 동작 원리</h4>  
1. 배열의 두 번째 요소부터 시작합니다.  
2. 현재 요소를 정렬된 부분 배열의 올바른 위치에 삽입합니다.  
3. 모든 요소가 정렬될 때까지 반복합니다.  

<h4>삽입 정렬 코드 구현</h4>  

    // 정렬된 부분 배열에서 현재 요소의 위치 찾기
    while (j >= 0 && arr[j] > key) {
        arr[j + 1] = arr[j];
        j--;
    }
    arr[j + 1] = key;
}

printf("Original array: ");
printArray(arr, n);

insertionSort(arr, n);

printf("Sorted array: ");
printArray(arr, n);

return 0;

<h4>삽입 정렬의 시간 복잡도</h4>  
- 최선의 경우(O(n)): 거의 정렬된 배열  
- 최악 및 평균의 경우(O(n²)): 역순 배열  

<h3>정렬 알고리즘 비교</h3>  
| 알고리즘      | 최선의 시간 복잡도 | 평균 시간 복잡도 | 최악의 시간 복잡도 | 안정성   |  
|---------------|--------------------|------------------|--------------------|----------|  
| 버블 정렬     | O(n)              | O(n²)            | O(n²)              | 안정적   |  
| 삽입 정렬     | O(n)              | O(n²)            | O(n²)              | 안정적   |  

배열은 정렬 알고리즘을 실습하기에 적합한 자료구조입니다. 다양한 정렬 알고리즘을 이해하고, 데이터를 효율적으로 관리할 수 있도록 연습해 보세요.  
<h2>배열과 검색 알고리즘</h2>  

검색(Search)은 데이터에서 특정 요소를 찾는 과정으로, 배열은 간단하고 효율적인 검색 알고리즘을 구현하기 위한 이상적인 자료구조입니다. 이 섹션에서는 선형 검색(Linear Search)과 이진 검색(Binary Search)을 설명하고, 그 차이점을 분석합니다.  

<h3>선형 검색</h3>  
선형 검색은 배열의 처음부터 끝까지 요소를 하나씩 검사하여 원하는 값을 찾는 방법입니다.  

<h4>선형 검색의 동작 원리</h4>  
1. 배열의 첫 번째 요소부터 원하는 값을 순차적으로 비교합니다.  
2. 일치하는 값이 발견되면 해당 인덱스를 반환합니다.  
3. 배열 끝까지 값을 찾지 못하면 실패(-1)를 반환합니다.  

<h4>선형 검색 코드 구현</h4>  

int result = linearSearch(arr, n, key);
if (result != -1) {
    printf("Element found at index %d\n", result);
} else {
    printf("Element not found\n");
}

return 0;

<h4>선형 검색의 시간 복잡도</h4>  
- 최선의 경우(O(1)): 첫 번째 요소가 검색 대상인 경우  
- 최악 및 평균의 경우(O(n)): 검색 대상이 배열 끝에 있거나 없는 경우  

<h3>이진 검색</h3>  
이진 검색은 정렬된 배열에서 중간 요소를 기준으로 검색 범위를 절반으로 줄여가는 방식입니다.  

<h4>이진 검색의 동작 원리</h4>  
1. 배열의 중간 요소를 확인합니다.  
2. 원하는 값이 중간 값보다 작으면 왼쪽 절반, 크면 오른쪽 절반에서 검색을 반복합니다.  
3. 값이 발견되거나 검색 범위가 없어질 때까지 반복합니다.  

<h4>이진 검색 코드 구현</h4>  

    if (arr[mid] == key) {
        return mid;  // 검색 성공
    }
    if (arr[mid] < key) {
        left = mid + 1;  // 오른쪽 반으로 이동
    } else {
        right = mid - 1;  // 왼쪽 반으로 이동
    }
}
return -1;  // 실패

int result = binarySearch(arr, 0, n - 1, key);
if (result != -1) {
    printf("Element found at index %d\n", result);
} else {
    printf("Element not found\n");
}

return 0;

<h4>이진 검색의 시간 복잡도</h4>  
- 최선의 경우(O(1)): 중간 요소가 검색 대상인 경우  
- 최악 및 평균의 경우(O(log n)): 검색 범위를 절반으로 줄이기 때문에 빠름  

<h3>선형 검색과 이진 검색 비교</h3>  
| 특성             | 선형 검색              | 이진 검색              |  
|-------------------|-----------------------|------------------------|  
| **배열 상태**     | 정렬 필요 없음        | 정렬된 배열이어야 함   |  
| **시간 복잡도**   | O(n)                 | O(log n)              |  
| **구현 난이도**   | 쉬움                 | 약간 복잡             |  
| **사용 사례**     | 작은 배열, 정렬 안 된 배열 | 큰 배열, 정렬된 배열 |  

<h3>활용 예시</h3>  
1. **선형 검색**: 데이터가 적고 정렬되지 않은 경우 사용.  
2. **이진 검색**: 데이터가 크고 정렬된 경우 사용.  

배열과 두 검색 알고리즘의 원리를 이해하고, 상황에 맞는 알고리즘을 선택하여 효율적으로 데이터를 관리하세요.  
<h2>응용 예시와 연습 문제</h2>  

지금까지 설명한 배열과 자료구조, 알고리즘의 개념과 구현을 바탕으로 실제 활용 가능한 예시와 연습 문제를 제공합니다. 이를 통해 배열 기반 자료구조와 알고리즘의 실전 능력을 강화할 수 있습니다.  

<h3>응용 예시</h3>  

<h4>1. 주식 가격 변화 계산</h4>  
배열을 사용하여 특정 기간 동안의 주식 가격 변화를 계산합니다.  

**설명**: 배열의 각 요소는 하루의 주식 가격을 나타냅니다. 이 데이터를 기반으로 각 날의 가격 변동(전일 대비 차이)을 계산합니다.  

**코드 예시**:  

calculatePriceChanges(prices, n);

return 0;

<h4>2. 병원 대기 관리 시스템</h4>  
환자의 대기 순서를 관리하기 위해 큐를 활용합니다.  

**설명**: 환자 이름을 배열 기반 순환 큐로 관리하며, 접수된 순서대로 진료를 진행합니다.  

**코드 예시**:  

enqueue(&queue, "Alice");
enqueue(&queue, "Bob");
enqueue(&queue, "Charlie");
displayQueue(&queue);

dequeue(&queue);
displayQueue(&queue);

return 0;