힙 응용 - 우선순위 큐 (Priority queue)
우선순위 큐 (Priority queue) 란?
큐는 여러개의 데이터를 넣을 수 있는 자료구조 입니다. 데이터가 넣고 뺄때는 First In First Out(FIFO) 구조를 가집니다.
우선순위 큐
는 이러한 큐의 한종류로써 최대 우선순위 큐
와 최소 우선순위 큐
로 나뉩니다.
최대 우선순위 큐
최대 우선순위 큐는 다음의 두가지 연산을 지원하는 자료구조 입니다. (최소 우선순위 큐는 EXTRACT-MAX 대신 EXTRACT-MIN을 지원하는 자료구조입니다.)
- INSERT(x) : 새로운 원소 x를 삽입
- EXTRACT_MAX() : 최대값을 삭제하고 반환
MAX HEAP을 이용해서 최대 우선순위 큐를 구현할 수 있습니다.
INSERT
위의 그림은 MAX HEAP의 형태로 저장되어 있는 우선순위 큐 입니다. 현재 heap은
- complete binary tree
- max heap property
조건을 만족하기 때문에 이를 유지하면서 INSERT 연산을 하기 위해서는 고려할 사항들이 있습니다.
INSERT는 새로운 노드를 추가해야하는데 complete binary tree 를 만족하기 위해서는 가장 마지막 레벨의 leaf에 추가 될 수 밖에 없습니다. 그리고 새로운 노드가 추가된 후 max heap property를 만족하기 위해서는 max-heapify 연산이 필요합니다.
INSERT의 의사 코드는 다음과 같습니다.
1 | MAX-HEAP-INSERT(A, key){ |
위의 코드에서 A는 heap의 사이즈를 1증가 시키고, 그 자리에 새로운 key값을 넣습니다. i는 새로 추가된 노드의 인덱스입니다.
그 후 while 문에서 i > 1 (root 노드가 아니라는 의미) 이며, A[PARENT(i)] < A[i] (부모 노드에 저장된 값보다 크다는 의미) 라면 부모 노드와 값을 교환합니다.
즉, 루트 노드가 될 때까지 혹은 자신의 부모 노드보다 작을 때 까지 계속해서 교환연산을 진행합니다. 따라서 시간 복잡도는 트리의 높이에 비례하게 되고, heap은 complete binary tree이므로 O(nlogn)
입니다.
EXTRACT_MAX
위의 그림은 EXTRACT_MAX 과정을 나타내고 있습니다. heap은 complete binary tree 성질을 유지하기 위해서 아무 노드나 삭제하는 것이 아니라 마지막 노드를 삭제하게 됩니다. 이때 루트 노드와 마지막 노드의 자리를 변경해 마지막 노드를 삭제 후 max-heapify를 통해 다시 max heap property를 만족하도록 만들 수 있습니다.
HEAP-EXTRACT-MAX의 의사 코드는 다음과 같습니다.
1 | HEAP-EXTRACT-MAX(A){ |
C++로 구현하기
1 | void max_heap_insert(int a[], int size, int key) { |
출처 : 2015 봄학기 알고리즘 - 부경대 권오흠 교수님
힙 응용 - 우선순위 큐 (Priority queue)
https://jongmin92.github.io/2017/11/20/Algorithm/Concept/priority-queue/