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アルゴリズム

アルゴリズムとは、定められた目的を達成するために、プログラムの理論的な動作を定義するものです。

データ構造

データ構造とは、データの集まりをコンピュータの中で効果的に扱うために、一定の形式に系統立てて格納する形式を指します。(配列/連想配列/木構造など)

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ヒープ構造の具体例が知りたい

cupnoodle

総合スコア20

アルゴリズム

アルゴリズムとは、定められた目的を達成するために、プログラムの理論的な動作を定義するものです。

データ構造

データ構造とは、データの集まりをコンピュータの中で効果的に扱うために、一定の形式に系統立てて格納する形式を指します。(配列/連想配列/木構造など)

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投稿2019/10/28 15:56

編集2019/10/28 16:19

データ構造について調べたところ、木構造を使ったデータの具体例としてディレクトリが挙げられていました。
また木構造の分類の1つとしてヒープが挙げられていましたが、こちらについては具体例が挙げられておらず、検索して調べてもピンとくるものを見つけられませんでした。

そこで質問です。このヒープというデータ構造ってどういう時に使われるのでしょうか。いまいち必要性がイメージできないため、先のディレクトリの例の様な「こういうデータに使われている」という具体例を教えて頂きたいです。

よろしくお願いします。

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ヒープ - Wikipedia

優先度付きキューの実装としても使われる。プリム法やダイクストラ法などのグラフ問題のアルゴリズムでも使われている。

ヒープは随時追加・削除される大量の順序付きデータを整理して高速に検索したい時に使います。

例えば、データの中から最も小さいものを頻繁に知りたい場合、知りたい時にいちいち線形検索していたのでは時間がかかります。また新しいデータが挿入されたり既存のデータが削除されるたびにソートしていても時間がかかります。バイナリサーチが可能なら検索は高速になりますが、挿入・削除でのデータの移動に時間がかかります。しかし、ヒープを使えば高速にデータを検索・挿入・削除することができます。

引用した優先度付きキュー、グラフ問題が具体例になります。ヒープはデータを整理するための構造ですが、人間の頭ではそのままのヒープを見ても一目瞭然とはなりません。そこで人間の目に触れる時にはヒープそのものではなく、ヒープで保存されているデータをさらに加工して出力することになります。

つまり内部で使われている構造なので、直接目にすることは無いでしょう。

投稿2019/10/28 22:44

編集2019/10/28 22:51
Zuishin

総合スコア28669

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cupnoodle

2019/10/29 14:10 編集

回答ありがとうございます。グラフ問題はうまく理解できませんでしたが、説明頂いたものは以下のように理解しました。あってますでしょうか。。? 1.データの更新都度、順序も変更することで常に「(線形ではなく)木構造によって高速な検索ができる状態」を維持する 2.つまり順序変更がデータの更新の都度生じるが、1.の通り常に「高速な検索ができる状態」であるため、その順序変更も高速にできる 3.ゆえに「ただのデータ検索」はもちろん早い。「データの更新」=「検索と更新」もそれなりに早い ということでしょうか。
Zuishin

2019/10/28 23:48

そういうことです。本題である具体例については本文に書いた通り、UI ではなく内部で使われることが多いので、馴染みのない人にとっては馴染みがないものばかりになろうかと思います。
cupnoodle

2019/10/29 14:25

理解できました。確かに具体例を…というのはなんかちょっと違いますね。 (使われているかはわかりませんが)具体例、というより採用に適している?と思ったのは例えば【株取引の「板」データ】 や 【街中にある株出来高ランキング表示ボードの元データ】とかに合うのかなと思いました。
Zuishin

2019/10/29 21:48

具体例を書いてますよ。
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