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Data Structure

The Data Structure course provides a rigorous introduction to
fundamental data structures and algorithms that enable efficient
computation. This course follows the 2025 Data Structure Syllabus,
covering algorithm analysis, linear and non-linear structures,
recursion, graph basics, sorting, and searching.
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Full weekly schedule (Syllabus): Here

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🔍 Course Overview

Students will learn:

• How to design and implement core data structures
• How to analyze time and space complexity
• How different structures are used in real systems (OS, networks, CPS)
• How to translate algorithmic concepts into working code (Python/C/C++)
• How to evaluate trade-offs between structures and algorithms

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📘 Main Topics (Expanded)

1. Foundations

• Introduction to algorithms & data structures
• Algorithm specification and analysis
• Python programming for implementing DS/AL

2. Linear Data Structures

• Arrays and array-based operations
• Singly linked lists
• Circular linked lists
• Stacks
• Queues, circular queue, deque, priority queue

3. Non-Linear Data Structures

• Trees and binary trees
• Binary search trees (BST)
• Heaps (min/max)
• Graph structures and graph traversal

4. Algorithmic Tools

• Recursion and recursive thinking
• Sorting (basic & advanced sorting)
• Searching algorithms
• Performance evaluation through exercises & exams

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🧪 Labs & Assignments

Hands-on programming labs include:

• Algorithm Description & Specification
• Python exercises (Colab-based)
• Linked list implementation labs
• Stack & Queue tutorials
• Circular linked list construction
• Sorting & searching exercises
• Weekly or bi-weekly coding tasks with deadlines

Labs follow the official 2025 course schedule, with progressive
difficulty and direct links to lecture content.
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🎓 Teaching Style

• Clear, example-driven explanations
• Coding sessions (Python or C/C++) aligned with theory
• Step-by-step walkthroughs of complex algorithms
• Visualizations and conceptual intros where needed
• Exam-based reinforcement (1st, 2nd, 3rd exams as in syllabus)

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👨‍🏫 Instructor

Prof. Jin Hyun Kim
Cyber Safety Lab · Gyeongsang National University

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한국어 강의소개

데이터구조 (Data Structure)

데이터구조(Data Structure) 과목은 효율적인 계산을 가능하게 하는
기초적인 자료구조와 알고리즘을 다루는 핵심 전공 과목입니다.

2025년 강의계획서에 따라,
알고리즘 분석 → 선형 구조 → 비선형 구조 → 재귀 → 그래프 → 정렬 → 탐색
으로 이어지는 전형적인 자료구조 커리큘럼을 체계적으로 학습합니다.
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전체 주차별 스케줄은 아래에서 확인 가능합니다: 👉 여기

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🔍 강의 개요

학생들은 다음을 학습합니다.

• 주요 자료구조의 개념·구조·구현 방법
• 시간·공간 복잡도의 정확한 분석 능력
• 자료구조 선택에 따른 성능·메모리·활용성 trade-off
• Python 또는 C/C++을 활용한 실전 프로그래밍 구현 능력
• 전공 교과·CPS·로보틱스에서의 자료구조 적용 사례

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📘 주요 학습 주제

1. 기초

• 알고리즘과 자료구조 소개
• 알고리즘 기술 및 분석
• Python 기반 자료구조 구현

2. 선형 구조

• 배열(Array)
• 단일 연결 리스트(Singly Linked List)
• 원형 연결 리스트(Circular Linked List)
• 스택(Stack)
• 큐(Queue), 원형 큐, 덱(Deque), 우선순위 큐(Priority Queue)

3. 비선형 구조

• 트리(Tree) 및 이진트리(Binary Tree)
• 이진탐색트리(BST)
• 힙(Heap)
• 그래프(Graph) 구조 및 탐색

4. 알고리즘 기법

• 재귀(Recursion)
• 정렬 알고리즘 (기초 및 고급 정렬)
• 탐색(Search)
• 시험 및 문제 기반 학습

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🧪 실습 & 과제

• 알고리즘 기술 실습
• Python 실습(입문 ~ 중급)
• 연결 리스트/스택/큐 구현 실습
• 원형 연결 리스트 Lab
• 정렬·탐색 실습
• 주차별 과제 제출

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🎓 수업 방식

• 개념을 직관적으로 설명하는 이론 강의
• Python/C/C++ 기반 코딩 실습
• 시각화 및 예제 중심 설명
• 시험(1·2·3차) 기반 개념 강화

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👨‍🏫 담당 교수

김진현 교수 (Prof. Jin Hyun Kim)
경상국립대학교 사이버안전 연구실