큐 (Queues)

드디어 큐! 스택과 더불어 매우 빈번하게 이용되는 자료구조이다. 큐는 자료(data element)를 보관할 수 있는 선형구조로 선형배열, 연결 리스트, 스택과 비슷하지만 스택과는 반대인 특성을 가지고 있다. 큐는 넣을 때에는 한 쪽 끝에서 밀어 넣어야(enqueue연산)하고 꺼낼 때에는 반대 쪽에서 뽑아 꺼내는(dequeue연산) 선입선출(FIFO; First-In First-Out)의 특성을 가지고 있다.

 

 

큐의 동작

 

 

큐의 추상적 자료구조 구현

1. 배열(array)을 이용하여 구현

• python 리스트와 메서드들을 이용

2. 연결 리스트(linked list)를 이용하여 구현

• 이전에 구현한 양방향 연결 리스트 이용

 

 

연산의 정의

• size() - 현재 큐에 들어있는 데이터 원소의 수를 구함
• isEmpty() - 현재 큐가 비어있는지를 판단
• enqueue(x) - 데이터 원소 x를 큐에 추가
• dequeue() - 큐의 맨 앞에 저장된 데이터 원소를 제거(또는 반환)
• peek() - 큐의 맨 앞에 저장된 데이터 원소를 반환(제거하지 않음)

 

 

 

배열로 구현한 큐

# 배열로 구현한 큐
class ArrayQueue:
    # 빈 큐를 초기화
    def __init__(self):
        self.data = []
        
    # 큐의 크기를 리턴
    def size(self):
        return len(self.data)

    # 큐가 비어있는지 판단
    def isEmpty(self):
        return self.size() == 0
    
    # 데이터 원소 추가 연산
    def enqueue(self, item):
        self.data.append(item)
        
    # 데이터 원소 삭제 연산
    def dequeue(self):
        return self.data.pop(0)
    
    # 큐의 맨 앞 원소 반환
    def peek(self):
        return self.data[0]

 

 

배열로 구현한 큐의 연산 복잡도

데이터 삭제 연산은 큐의 길이가 길어질수록 그만큼 연산이 오래걸린다. 큐의 길이에 비례하는 복잡도를 가진다. 배열의 맨 앞의 원소를 꺼내는 것을 생각해보자. 맨 앞 원소가 삭제가 되면 그 뒤에 있는 데이터들이 하나씩 앞으로 당겨서 와야하기 때문에 큐의 길이만큼 연산이 일어난다.

 

 

 

 

이중 연결 리스트로 큐를 구현

코드의 구현은 쉬우나 연산의 복잡도에 대해서도 생각을 해보아야한다.

class Node:

    def __init__(self, item):
        self.data = item
        self.prev = None
        self.next = None


class DoublyLinkedList:

    def __init__(self):
        self.nodeCount = 0
        self.head = Node(None)
        self.tail = Node(None)
        self.head.prev = None
        self.head.next = self.tail
        self.tail.prev = self.head
        self.tail.next = None


    def __repr__(self):
        if self.nodeCount == 0:
            return 'LinkedList: empty'

        s = ''
        curr = self.head
        while curr.next.next:
            curr = curr.next
            s += repr(curr.data)
            if curr.next.next is not None:
                s += ' -> '
        return s


    def getLength(self):
        return self.nodeCount


    def traverse(self):
        result = []
        curr = self.head
        while curr.next.next:
            curr = curr.next
            result.append(curr.data)
        return result


    def reverse(self):
        result = []
        curr = self.tail
        while curr.prev.prev:
            curr = curr.prev
            result.append(curr.data)
        return result


    def getAt(self, pos):
        if pos < 0 or pos > self.nodeCount:
            return None

        if pos > self.nodeCount // 2:
            i = 0
            curr = self.tail
            while i < self.nodeCount - pos + 1:
                curr = curr.prev
                i += 1
        else:
            i = 0
            curr = self.head
            while i < pos:
                curr = curr.next
                i += 1

        return curr


    def insertAfter(self, prev, newNode):
        next = prev.next
        newNode.prev = prev
        newNode.next = next
        prev.next = newNode
        next.prev = newNode
        self.nodeCount += 1
        return True


    def insertAt(self, pos, newNode):
        if pos < 1 or pos > self.nodeCount + 1:
            return False

        prev = self.getAt(pos - 1)
        return self.insertAfter(prev, newNode)


    def popAfter(self, prev):
        curr = prev.next
        next = curr.next
        prev.next = next
        next.prev = prev
        self.nodeCount -= 1
        return curr.data


    def popAt(self, pos):
        if pos < 1 or pos > self.nodeCount:
            raise IndexError('Index out of range')

        prev = self.getAt(pos - 1)
        return self.popAfter(prev)


    def concat(self, L):
        self.tail.prev.next = L.head.next
        L.head.next.prev = self.tail.prev
        self.tail = L.tail

        self.nodeCount += L.nodeCount

#################################################
class LinkedListQueue:

    def __init__(self):
        self.data = DoublyLinkedList()

    def size(self):
        return self.data.nodeCount

    def isEmpty(self):
        return self.data.nodeCount==0

    def enqueue(self, item):
        node = Node(item)
        self.data.insertAt(self.size()+1,node)

    def dequeue(self):
        return self.data.popAt(1)

    def peek(self):
        return self.data.head.next.data
#################################################



def solution(x):
    return 0

 

 

 

 

 

 

참고 - 큐 라이브러리

from pythons.basic.queue import Queue

Q=Queue()

dir(Q)