큐 (Queue)
큐 (Queue)의 특성
스택과 마찬가지로 삽입과 삭제의 위치가 제한적인 자료구조
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큐의 뒤에서는 삽입만 하고, 큐의 앞에서는 삭제만 이루어지는 구조
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선입선출 구조(FIFO : First In First Out)
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큐에서 삽입한 순서대로 원소가 저장되어, 가장 먼저 삽입(First In)된 원소는 가장 먼저 삭제(First Out) 된다.
스택은 후입 선출, 큐는 선입 선출!
1) 공백 큐 생성 : createQueue()
크기가 N인 배열을 생성
front, rear는 -1로 초기화
front 마지막으로 꺼내진 위치
Q = [0] * 10
front = rear = -1
2) 원소 A 삽입 : enQueue(A)
rear = 마지막 저장 위치
rear 는 원래 자리에서 1 더하고 A를 저장함
rear += 1
Q[rear] = A
3) 원소 B 삽입 : enQueue(B):
rear 의 원래 자리에서 1 더하고 B를 저장함
4) 원소 반환 / 삭제 : deQueue()
front 를 하나 증가시켜줌
front += 1
tmp = Q[front]
5) 원소 C 삽입 : enQueue(C)
rear 의 원래 자리에서 1 더하고 C를 저장함
6) 원소 반환/삭제 : deQueue()
7) 원소 반환/삭제 : deQueue()
가장 마지막에 들어온 원소가 빠짐
front 랑 rear 가 같음
if front == rear:
선형큐
1차원 배열을 이용한 큐
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큐의 크기 = 배열의 크기
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front : 마지막으로 삭제된 인덱스
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rear : 저장된 마지막 원소의 인덱스
상태표현
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초기 상태 : front = rear = -1
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공백 상태 : front == rear
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포화 상태 : rear == n - 1 (n : 배열의 크기, n-1 : 배열의 마지막 인덱스)
초기 공백 큐 생성
크기 n 인 1차원 배열 생성
front 와 rear를 -1로 초기화
삽입 : enQueue(item)
마지막 원소 뒤에 새로운 원소를 삽입하기 위해
1) rear 값을 하나 증가시켜 새로운 원소를 삽입할 자리를 마련
2) 그 인덱스에 해당하는 배열원소 Q[rear]에 item을 저장
삭제 : deQueue()
가장 앞에 있는 원소를 삭제하기 위해
1) front 값을 하나 증가시켜 큐에 남아있는 첫 번째 원소 이동
2) 새로운 첫 번째 원소를 리턴 함으로써 삭제와 동일한 기능 함
공백상태 및 포화상태 검사 : isEmpty(), isFull()
공백상태 : front == rear
포화상태 : rear == n-1 (n : 배열의 크기, n-1 : 배열의 마지막 인덱스)
검색 : Qpeek()
가장 앞에 있는 원소를 검색하여 반환하는 연산
현재 front의 한자리 뒤(front+1)에 있는 원소, 즉 큐의 첫번째에 있는 원소를 반환
queue = []
queue.append(1)
queue.append(2)
queue.append(3)
# print(queue.pop(0))
# print(queue.pop(0))
# print(queue.pop(0))
while queue:
print(queue.pop(0))N = 10
q = [0] * 10
front = rear = -1
rear += 1 # enqueue(10)
q[rear] = 10
rear += 1
q[rear] = 20
rear += 1
q[rear] = 30
while front != rear: # 큐가 비어있지 않으면
front += 1
print(q[front])원형큐
잘못된 포화상태 인식
- 선형 큐를 이용하여 원소의 삽입과 삭제를 계속할 경우, 배열의 앞 부분에 활용할 수 있는 공간이 있음에도 불구하고, rear = n-1 인 상태 즉, 포화상태로 인식하여 더 이상 삽입을 수행하지 않게 됨
해결 방법
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매 연산이 이루어질 때마다 저장된 원소들을 배열의 앞부분으로 모두 이동시킴
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원소 이동에 많은 시간이 소요되어 큐의 효율성이 급격히 떨어짐
해결 방법 2
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1차원 배열을 사용하되, 논리적으로는 배열의 처음과 끝이 연결되어 원형 형태의 큐를 이룬다고 가정하고 사용
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원형 큐의 논리적 구조
초기 공백 상태
front = rear = 0
Index의 순환
front와 rear의 위치가 배열의 마지막 인덱스인 n-1을 가리킨 후, 그 다음에는 논리적 순환을 이루어 배열의 처음 인덱스인 0으로 이동해야 함
이를 위해 나머지 연산자 mod를 사용함
front 변수
공백 상태와 포화 상태 구분을 쉽게 하기 위해 front 가 있는 자리는 사용하지 않고 항상 빈자리로 둠
6) front == (rear+1) // N
초기 공백 큐 생성
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크기 n 인 1차원 배열 생성
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front와 rear를 0으로 초기화
공백상태 및 포화상태 검사 : isEmpty(), isFull()
공백상태 : front == rear
포화상태 : 삽입할 rear의 다음 위치 == 현재 front (front 비워두기 때문에)
- (rear + 1) mod n == front
삽입 : enQueue(item)
마지막 원소 뒤에 새로운 원소를 삽입하기 위해
1) rear 값을 조정하여 새로운 원소를 삽입할 자리를 마련함 : rear <- (rear +1) mod n
2) 그 인덱스에 해당하는 배열 원소 cQ[rear]에 item 저장
삭제 : deQueue(), delete()
가장 앞에 있는 원소를 삭제하기 위해
1) front 값을 조정하여 삭제할 자리를 준비함
2) 새로운 front 원소를 리턴 함으로써 삭제와 동리한 기능함
연결 큐
단순 연결 리스트(Linked list)를 이용한 큐
큐의 원소 : 단순 연결 리스트의 노드
큐의 원소 순서 : 노드의 연결 순서, 링크로 연결되어 있음
front : 첫 번째 노드를 가리키는 링크
rear : 마지막 노드를 가리키는 링크
상태 표현
초기 상태 : front = rear = null
공백 상태 : front = rear = null
deque(덱)
컨테이너 자료형 중 하나
deque 객체
- 양쪽 끝에서 추가와 삭제를 할 수 있는 리스트류 컨테이너
연산
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append(x) : 오른쪽에 x 추가
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popleft(): 왼쪽에서 요소를 제거하고 반환, 요소가 없으면 IndexError
덱과 리스트 선형 큐는 비슷함. but, 작업 속도는 append()와 pop() 대비 엄청 빠름.
우선순위 큐(Priority Queue)
우선순위 큐의 특성
우선 순위를 가진 항목들을 저장하는 큐
FIFO 순서가 아니라 우선순위가 높은 순서대로 먼저 나가게 된다.
우선순위 큐의 적용 분야
시뮬레이션 시스템
네트워크 트래픽 제어
운영체제의 테스크 스케줄링
우선순위 큐의 구현
배열을 이용한 우선순위 큐
리스트를 이용한 우선순위 큐
배열을 이용하여 우선순위 큐 구현
배열을 이용하여 자료 저장
원소를 삽입하는 과정에서 우선순위를 비교하여 적절한 위치에 삽입하는 구조
가장 앞에 최고 우선순위의 원소가 위치하게 됨
문제점
배열을 사용하므로, 삽입이나 삭제 연산이 일어날 때 원소의 재배치가 발생함
이에 소요되는 시간이나 메모리 낭비가 큼
버퍼
버퍼
데이터를 한 곳에서 다른 한 곳으로 전송하는 동안 일시적으로 그 데이터를 보관하는 메모리의 영역
버퍼링 : 버퍼를 활용하는 방식 또는 버퍼를 채우는 동작을 의미한다.
버퍼의 자료구조
버퍼는 일반적으로 입출력 및 네트워크와 관련된 기능에서 이용된다.
순서대로 입력/출력/전달되어야 하므로 FIFO 방식의 자료구조인 큐가 활용된다.
