_ 이 절에서는 널리 사용되는 확률적 자료구조의 근간이 되는 메커니즘을 자세히 설명한다. 이
런 메커니즘을 이해하고 나면 알고리즘에서 이해한 메커니즘의 일부를 활용할 수 있다는 점에서 이 절이 유
용하다. 확률적 자료구조를 방금 시작한 독자라면 내부를 살펴보기 전에 실전에서 사용된 예제(
11
.
9
.
5
‘실전
예제’)를 살펴보면 도움이 될 것이다.
일반적으로 확률적 자료구조는 특정 질문들에 답하는 데 꼭 필요한 정보만을 포함하는 더 간결
한 데이터 표현 방식을 찾아내는 형태로 작동한다. 이를 데이터의 일부를 잃어버리지만 중요한
부분은 보존하는 압축 방식인 손실 압축
lossy
compression
의 일종으로 생각해도 된다. 우리가 관심
있는 질문과 관련도가 낮은 데이터의 손실을 용인하는 손실 압축은 트라이 등에서 살펴본 비손
실 압축보다 훨씬 효율적일 수 있다. 따라서 어떤 확률적 자료구조를 선택하느냐가 상당히 중
요해진다. 즉 용례에 가장 적합한 정보를 보존하는 자료구조를 선택해야 한다.
더 깊이 들어가기 전에, 여기서 말하는 오류율
error
rate
은
표준편차
로 정의한다는 점을 분명히 해
두자. 표준편차는 가우스 분포를 표현할 때 나오는 용어로, 함수가 중심값에서 얼마나 넓게 펴 ...
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