✅ 1. Map vs Set 언제 쓰는가?

상황	Map 사용	Set 사용
키-값 쌍이 필요할 때	✅	❌
특정 “값”이 이미 존재하는지 검사할 때	가능하지만 비효율적	✅ 빠름
중복 없이 목록 저장할 때	❌	✅
각 키에 여러 값을 연결할 때 (ex. 그래프)	✅ (Map<key, List>)	❌

✳️ 요약

📦 Map: 어떤 Key로 Value를 찾고 싶을 때
🧺 Set: 중복 없이 값을 저장하고, “이 값 있나?” 빠르게 검사할 때

✅ 2. Map의 주요 구현체들과 특성

구현체	정렬	특징	시간 복잡도	사용 예
HashMap	❌ 없음	가장 빠름	O(1) 평균	일반적인 키-값 저장
LinkedHashMap	✅ 삽입 순서 유지	순서 보존 + LRU 구현 가능	O(1)	캐시, 순서가 중요한 설정
TreeMap	✅ 키 기준 정렬	항상 정렬 상태 유지	O(log n)	정렬된 탐색, 범위 검색

✅ 구조 비교

HashMap: 내부적으로 해시 테이블 사용 (빠름, 순서 없음)
LinkedHashMap: 해시 + 이중 연결 리스트 (순서 유지)
TreeMap: 레드블랙 트리 (정렬 + 균형 트리)

✅ 3. Set의 주요 구현체들과 특성

구현체	정렬	특징	시간 복잡도	사용 예
HashSet	❌ 없음	가장 빠름	O(1) 평균	방문 기록, 중복 제거
LinkedHashSet	✅ 삽입 순서 유지	순서 보존	O(1)	순서가 중요한 중복 제거
TreeSet	✅ 자동 정렬	정렬된 집합 유지	O(log n)	정렬된 출력, 범위 검색

✅ 구조 비교

HashSet: 내부적으로 HashMap<E, Object>처럼 동작
LinkedHashSet: 해시 + 이중 연결 리스트
TreeSet: 내부적으로 TreeMap 기반의 Red-Black Tree 사용

🧠 요약표

인터페이스	구현체	특징	적합한 용도
Map	HashMap	빠른 key-value 저장	일반 딕셔너리
	LinkedHashMap	순서 유지	LRU 캐시 등
	TreeMap	정렬된 key	범위 탐색, 정렬된 키 처리
Set	HashSet	빠르고 단순	방문 기록, 중복 제거
	LinkedHashSet	순서 보존	중복 제거 + 순서 유지
	TreeSet	자동 정렬	정렬된 데이터 보관

📌 언제 뭘 써야 할까? (실전 기준)

상황	추천
중복 없는 값 저장 + 빠른 검사	HashSet
키로 값 저장하고 빠르게 검색	HashMap
입력 순서 유지 + 캐시 구현	LinkedHashMap
항상 정렬된 상태 유지	TreeSet / TreeMap

🔍 실전 예제

✅ 중복 없는 도시 저장 (Set)

Set<String> cities = new HashSet<>();
cities.add("Seoul");
cities.add("Seoul"); // 무시됨

✅ 사용자 ID → 나이 매핑 (Map)

Map<String, Integer> userAges = new HashMap<>();
userAges.put("user1", 25);
System.out.println(userAges.get("user1")); // 25

🎯 결론

Map은 key → value를 빠르게 매핑할 때 쓰고
Set은 중복 없는 값 모음이 필요할 때 쓴다
구현체(HashMap, TreeMap, LinkedHashSet 등)는
상황에 따라 성능 or 순서 or 정렬을 기준으로 고르면 된다

✅ 1. Map vs Set 차이

항목	Map	Set
목적	Key → Value 쌍 저장	중복 없는 값 모음 저장
데이터 구조	{K: V} 형태	{V} 형태
사용 예시	{"user1": 25} → 사용자 나이 매핑	{1, 2, 3} 중복 없이 정수 저장
인터페이스	Map<K, V>	Set<E>

예제

Map<String, Integer> ageMap = new HashMap<>();
ageMap.put("Alice", 25);   // key = "Alice", value = 25

Set<String> cities = new HashSet<>();
cities.add("Seoul");
cities.add("Seoul"); // 중복 → 무시됨

✅ 2. Map vs HashMap 차이

항목	Map	HashMap
개념	인터페이스	구현 클래스
인스턴스 생성 가능 여부	❌ 인터페이스라 안 됨	⭕ 직접 생성 가능
목적	다양한 Map 구조 지원 (TreeMap, LinkedHashMap 등)	가장 일반적이고 빠른 Map 구현체

Map<String, Integer> map = new HashMap<>();

→ Map이라는 인터페이스로 선언하고 HashMap이라는 구현체로 생성함 → 유지보수 유리!

✅ 3. Map<Integer, List<Integer>>의 구조

정수 → 정수 리스트 매핑
즉, 한 정수 키에 여러 개의 정수가 연결되는 구조.

예시:

Map<Integer, List<Integer>> graph = new HashMap<>();
graph.put(1, Arrays.asList(2, 3));

→ “1번 노드는 2번, 3번 노드로 연결돼 있음” 같은 그래프 표현 구조

📌 이 구조는 그래프의 인접 리스트를 표현할 때 매우 자주 사용돼.

✅ 4. graph.computeIfAbsent(from, x -> new ArrayList<>()).add(to);

👇 이 한 줄의 의미는:

from이라는 key가 없다면 → new ArrayList<>()로 초기화하고
그 리스트에 to를 추가해라

직관적 예:

if (!graph.containsKey(from)) {
    graph.put(from, new ArrayList<>());
}
graph.get(from).add(to);

➡ 위 코드와 같은 동작을 한 줄로 압축한 버전

왜 쓰냐면?

깔끔하고 안전한 초기화 + 추가 방식이기 때문

✅ 5. 이 선언들이 의미하는 것

Set<Integer> component = new HashSet<>();
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();

📌 component

현재 컴포넌트(그래프 덩어리)에 포함된 정점들의 집합
BFS로 연결된 모든 정점들을 여기다가 담음
Set을 쓴 이유 → 중복 방지 + 빠른 포함 여부 확인 (O(1))

📌 queue

BFS에서 사용할 탐색 대기열
먼저 넣은 정점을 먼저 꺼내야 하니까 Queue 구조 사용
LinkedList는 Queue 인터페이스를 구현하므로 사용 가능

🎯 요약표

선언	목적	이유
Map<K, V>	Key → Value 매핑	그래프, 설정 정보 등에 활용
Set<E>	중복 없는 값 모음	방문 정점 관리, 중복 제거
HashMap, HashSet	빠른 구현체	평균 탐색 속도 O(1)
Map<Integer, List<Integer>>	그래프 표현 (인접 리스트)	하나의 정점이 여러 정점과 연결된 구조
computeIfAbsent	초기화 + 추가 합친 표현	코드 간결성
component	현재 그래프 덩어리의 정점 집합	중복 방지
queue	BFS용 큐	탐색 순서 제어