9.9.6 묵시적 가용 리스트블록 구조힙에 저장되는 각 블록은 헤더(header), 페이로드(payload), 그리고 필요에 따라 패딩(padding)으로 구성된다.헤더에는 블록 전체 크기와 할당 여부 비트를 함께 저장한다.블록 크기는 항상 8의 배수이므로, 하위 3비트 중 하나를 할당 여부 표시용으로 사용한다.예를 들어, 크기가 0x18인 블록이 할당되어 있다면, 헤더 값은 0x19가 된다.묵시적 자유 리스트 개념묵시적 가용 리스트 방식은 명시적인 포인터 없이 블록들을 순차적으로 탐색하면서 가용 블록을 찾는 구조다.블록의 크기 정보를 이용해 다음 블록의 위치를 계산한다.힙 전체를 한 블록씩 순회하면서 가용 블록을 찾는다.가용 블록은 헤더에 기록된 할당 여부를 통해 판별한다.장점과 단점장점:구조가 간단하..

9.9 동적 메모리 할당 (Dynamic Memory Allocation)C 프로그래머는 mmap 및 munmap 같은 저수준 함수보다는, 실행 시간에 추가적인 가상 메모리가 필요할 때 동적 메모리 할당자(dynamic memory allocator)를 사용하는 것을 더 선호한다.동적 메모리 할당자는 프로세스의 가상 메모리 내 힙(heap)이라고 불리는 영역을 관리한다. 이 힙은 초기화되지 않은 데이터 영역 바로 다음에서 시작해서, 더 높은 주소 방향으로 확장되는 demand-zero memory이다. 커널은 각 프로세스마다 brk라는 포인터를 유지하여 힙의 꼭대기를 추적한다.할당자는 힙을 다양한 크기의 블록으로 구성된 컬렉션으로 유지하며, 각각은 할당됨(allocated) 또는 비어있음(free) 상태..

실패하면 디버그 성공하면 리눅스 아닙니까!안녕하세요 6주 차 RB-Tree 트리 생성 발표를 맡은 고웅입니다.어쩌다 보니 2주 연속 오프닝을 맡게 되었습니다??우선 저는 RB-Tree를 구현하며 가장 처음 만나게 되는 생성함수에 대한 발표를 맡았습니다.너무 쉬운거 맡아서 날먹 하려고 하네?? 맞습! 아!👊(퍽!) 아닙니다. 😅제가 트리 생성을 발표하려던 이유는 제가 겪었던 디버깅의 추억?을 소개 시켜드리기 위해서 이런 쉬운 주제를 냉큼 주웠습니다.먼저 오늘 준비된 코드부터 보시죠🔬구현 코드rbtree *new_rbtree(void) { rbtree *p = (rbtree *) calloc(1, sizeof(rbtree)); // TODO: initialize struct if needed..

지난 포스팅에 이어서 서술형 문제에 대한 답을 작성해 보고 이에 대해 수정이 필요한 내용을 담아 정리했다.가상 메모리 기반의 메모리 보호(Memory Protection)주소 공간의 격리 (Address Space Isolation)각 프로세스는 고유한 가상 주소 공간을 가진다.이 때문에 한 프로세스가 다른 프로세스의 메모리를 직접 접근하는 것이 불가능하다.동일한 주소(예: 0x400000)가 여러 프로세스에 존재하더라도, 실제 물리 주소는 완전히 다를 수 있다.접근 권한 제어 (Access Permissions)각 페이지 테이블 항목에는 권한 비트(read/write/execute)가 포함되어 있다.예를 들어, 코드 영역은 실행만 가능하고, 데이터 영역은 쓰기가 가능하며, 읽기 전용 데이터는 쓰기를 허..

지금까지 9장의 내용을 학습했지만 이에 대한 개념이 아직 헷갈리고 책의 장황한 설명들로 인하여 이해가 어려웠던 내용에 대해 직접 서술형 문제를 답하는 연습을 수행하고 이를 기록하여 9장의 내용을 더 잘 이해하고자 했다. GPT가 내주는 서술형 문제를 직접 작성해 보고 추가로 설명이 되면 좋은 내용들을 추가했다.가상 메모리가 가지는 주요 목적캐싱 도구로서의 역할가상 메모리는 주 기억 장치(DRAM)를 보조 기억장치(디스크)의 캐시로 활용한다. 프로그램이 참조하는 페이지가 주 기억장치에 있으면 이를 페이지 히트(page hit)라고 하며, 디스크 접근 없이 빠르게 데이터를 가져올 수 있다. 반대로, 참조한 페이지가 주기억장치에 없으면 페이지 폴트(page fault)가 발생하고 , 운영체제는 디스크에서 해당..

이 전 포스팅으로 이진 탐색 트리나, RED-BLACK TREE를 살펴봤다. 이진 탐색 트리의 비효율성을 개선하기 위해 균형 이진 탐색 트리(Balanced Binary Search Tree)의 개념이 등장했고 RB-Tree가 이 균형 이진 탐색 트리의 종류 중 하나였다. 이번에는 또 다른 균형 이진 탐색 트리인 AVL 트리에 대해 정리하겠다.AVL 트리란?AVL 트리라는 이름은 이 자료구조를 만든 두 사람, Adelson-Velsky와 Landis의 이름을 따서 지어졌다.모든 노드에 대해 왼쪽 서브트리와 오른쪽 서브트리의 높이 차이가 1 이하인 이진 탐색 트리(BST)이다.이 높이 차이를 균형 인수(Balance Factor)라고 하며,Balance Factor=(left subtree height)−..

지난 시간에 간단하게 RB-Tree에서의 삭제를 이론적으로 살펴봤다. 이제 실제 구현을 통해 삭제에 대한 것을 설명하겠다.1. 구현 목표우리는 삭제 기능을 구현하기에 앞서 다음과 같은 기능들을 구현해야 한다.노드 삭제노드 삭제 시 노드 연결삭제 시 fixup 함수노드 기준 최소 값 찾기 (successor 탐색)2. 기능 구현🔨 노드 삭제int rbtree_erase(rbtree *t, node_t *p) { // TODO: implement to_erase}먼저 노드 삭제의 진입 함수인 erase 함수를 구현할 것이다. 이 함수는 BST의 삭제 방법에 따라 노드를 삭제하는 역할을 한다.구현 아이디어:successor, replacement 라는 노드를 가리킬 포인터 변수 생성삭제되는 노드의 색상..

이 전 포스팅에서 RB-Tree의 삽입에 대해 구현을 진행했다. 이제 RB-Tree의 마지막 관문 삭제 기능에 대해 본격적으로 구현에 들어가기 전에 이론 설명을 진행하겠다.RB-Tree 노드 삭제RB-Tree의 삭제는 일반 이진 탐색 트리(BST)처럼 노드를 제거하지만, Red-Black Tree의 5가지 속성을 유지하기 위한 추가적인 재조정(Fix-up)이 필요하다.1. 기본 삭제 절차Step 1: 일반 BST 삭제 수행삭제하려는 노드 z가 자식이 0개 또는 1개면 그대로 삭제자식이 2개인 경우, z의 후계자(successor) 노드 y를 찾아 z의 위치에 복사하고, 후계자 y를 삭제Step 2: 삭제된 노드의 색 확인삭제된 노드의 색이 Red인 경우 → 문제없음 (속성 위반 X)삭제된 노드가 Blac..

전 포스팅에서 RB-Tree에서의 삽입에 대한 이론적인 설명을 했다. 기본적으로 RB트리도 이진 탐색트리의 일종이기 때문에 삽입에서의 과정은 기존의 이진 탐색트리와 동일하다고 할 수 있다. 이제 다만 삽입 이후 RB-Tree의 조건들을 위반했을 경우 이를 고쳐나가는 fixup 과정이 추가되었다는 것이다.이 전 글을 보면 RB-Tree에서 fixup을 하는 경우는 크게 3가지로 얘기했다. Case1 ~ 3까지의 경우를 확인하며 이를 수행하는 코드를 작성해 볼 것이다.2025.04.21 - [크래프톤 정글] - RB-Tree 구현하기 (C언어) - Part.3 삽입 이론 설명 RB-Tree 구현하기 (C언어) - Part.3 삽입 이론 설명RB-Tree의 주요 속성 (5가지 규칙)모든 노드는 레드 또는 블랙..

RB-Tree의 주요 속성 (5가지 규칙)모든 노드는 레드 또는 블랙이다.루트 노드는 항상 블랙이다.모든 리프 노드(NIL 노드)는 블랙이다.레드 노드의 자식은 반드시 블랙이다.→ 즉, Red 노드는 연속해서 올 수 없다.어떤 노드에서 리프 노드까지 가는 모든 경로에는 동일한 개수의 Black 노드가 있다.→ 이를 black-height라고 한다.이 규칙을 다시 작성해 두는 이유는 이 규칙이 매우 중요하기 때문이다.삽입 연산의 개요RB-Tree의 삽입은 기본적으로 이진 탐색 트리(BST)의 삽입과 유사하다. 하지만 삽입 후에는 RB-Tree의 규칙을 깨뜨릴 수 있으므로, 삽입 후 Fix-Up(재조정) 과정을 통해 트리를 다시 균형 있게 만든다.삽입 기본 과정새 노드 생성: 새 노드는 항상 Red 색으로 ..