データ構造の優先キュー：知っておくべきことすべて

序章

データ構造の優先キューは、ADT（抽象データ型）の重要な形式です。 各要素には優先順位が割り当てられます。これは、要素を定義および配置するための特性として機能します。

ADTSはデータサイエンスドメインの一部であり、データ構造は、情報を格納し、データ値へのアクセス、追加、検索、変更などの操作を管理するための配置パターンとして使用されます。 このデータの配置に使用される方法論は、データの編成方法を指示します。 データ構造は、データフローの方向とシステムの要素内で共有される関係も決定します。

専門家は、2025年までに、全世界のデータが175ゼタバイトを超える可能性があると推定しています。 このような大量のデータを管理するために、データ構造を利用して、大規模なデータベースとインデックス作成の目的を効率的に処理します。 プログラミング段階では、スタック、キュー、配列、ヒープなどのさまざまな種類のデータ構造が使用されます。 スタックとキューは、データが次々に順番に格納されるため、データ構造の線形形式です。 それらには分岐がなく、各要素/データ値は直線に配置する必要があります。

スタックとキューの配置

スタックはストレージの配置についてLIFO（後入れ先出し）アプローチに従いますが、キューはFIFO（先入れ先出し）配置に従います。 これは、これら2つの線形データ構造を区別するための重要な要素です。 それらのアプリケーションは、独自の計算上の使用法に依存するため、LIFO/FIFOアプローチに基づいて決定されます。

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キューの場合、FIFOは、複数のアイテムがシステムに追加されたときに、最初に追加されたアイテムが最初にアクセス/削除されることを確立します。

キューで実行できる5つの基本操作

1.エンキュー：この操作は、キューに要素を追加するときに実行されます。

2.デキュー：この演算子は、キューから要素を削除するために使用されます。

3. IsEmpty：この操作は、キューが空であり、それ以上デキューできないかどうかを確認するために使用されます。

4. IsFull：このオペレーターは、キューがいっぱいであり、それ以上のエンキューの追加を処理できないかどうかを確認します。

5.ピーク：ピーク演算子は、割り当てられたシーケンスから削除せずに、キューから期待されるデータ値/要素を単に呼び出し/表示します。

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データ構造の優先キュー

優先キューには、各要素に関連付けられた追加の優先度があります。 従来のキューのようなFIFOアプローチには従いません。 代わりに、データ構造の優先キューは、「優先度の高い」要素が「優先度の低い」要素の前に提供されるように配置されます。

要素の値は、優先度の値を割り当てるときに考慮されることがよくあります。 優先度キューは、キューから次の要素を削除しようとしたときに最も優先度の高い要素が最初に取得されるという点で、従来のキューとは異なります。

優先キューのもう1つの前提条件は、これらのキューに入力されたデータを順番に並べる必要があることです。 これは、個々のデータ要素が、それらの配置をより低いものからより大きなものへ、またはより大きなものからより低いものへと順序付けることができるように、互いに比較可能でなければならないことを意味します。 これは、相互の比較に基づいて、キューの要素を相対的な優先順位で割り当てるために必要です。

データ構造での優先度付きキューのアプリケーションには、通常、ヒープ、配列、リンクリスト、BSTなどの他の順序付けされていないデータ構造との組み合わせが含まれます。 ヒープは、優先キューを効果的に実装するためのプロビジョニングにより、最も効率的な組み合わせの形式を提供します。

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優先キューでサポートされる操作

優先キュー内の操作は、入力、削除、表示、および変更された情報の処理に役立ちます。 これらの操作は、キューの要素間を移動する場合にも役立ちます。 それらは次のとおりです。

1. Is_empty ：is_empty操作は、キューが現在要素を保持しているかどうかを確認します。

2. Insert_with_priority：この操作は、キューに関連付ける必要のある優先度の値とともに、要素をキューに追加します。

3. Pull_highest_priority_element：この操作は、最も優先度の高い要素をキューから削除し、その要素の値を返します。

4.ピーク：ピーク操作は、期待される結果に応じて、「find-max」または「find-min」に使用されます。 この操作では、max / min要素は削除されず、返されるだけです。

データ構造の優先キューにヒープを使用する利点

O（log n）パフォーマンスは、優先キューがヒープに基づいている場合の挿入と削除で観察されます。 これによりパフォーマンスが向上し、O（n）関数は「n」個の要素のセットから構築されます。 ペアリングヒープとフィボナッチヒープは、優先キュー操作の境界をより適切に提供します。

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優先キューと並べ替え要素

計算の複雑さを考慮に入れると、優先度付きキューは、固有の特性により、並べ替えアルゴリズムに対応します。 たとえば、並べ替えが必要なすべての要素を収集してから、それらを優先キューに挿入する必要があります。

次に、要素を順番に削除すると、結果は要素の並べ替えられた順序になります。 ヒープソート、スムーズソート、選択ソート、挿入ソート、およびツリーソートは、データ構造の優先度キューと同等の相関関係を共有するいくつかのソートアルゴリズムの名前です。

優先キューのアプリケーション

データ構造内の優先キューは通常、ヒープデータ構造と組み合わせて実装されます。 これらは、未踏のルートの順序付け、並べ替え、追跡のシミュレーションで使用されます。 優先キューの2つのタイプ（昇順と降順）には、独自の使用率のセットがあります。 これらのアプリケーションのいくつかは次のとおりです。

• 帯域幅管理
• 離散イベントシミュレーション
• ダイクストラのアルゴリズム
• ハフマン符号化
• 最良優先探索アルゴリズム
• ROAM三角測量アルゴリズム
• 最小全域木のためのプリムのアルゴリズム

結論

現在、約50億人の消費者が直接的および間接的にデータに接続しています。 2025年までに、60億人以上がビッグデータに接続するようになるでしょう。 IDCは、データの10倍の増加を予測し、データサイエンティストに対する高い需要を予測しています。 データ構造の優先キューは、ヒープデータ構造との密接な相関関係とアプリケーションにより、プログラマーとデータ科学者にとって重要な概念です。

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