우선순위 큐

우선순위 큐는 컴퓨터 과학에서 사용되는 자료 구조의 일종으로, 각 요소가 우선순위를 가지는 큐(Queue)를 의미한다. 일반적인 큐는 먼저 들어온 요소가 먼저 나가는 FIFO(First-In, First-Out) 방식을 따르는 반면, 우선순위 큐는 우선순위가 높은 요소가 먼저 나가는 특징을 가진다.

기본 개념

우선순위 큐는 요소들을 우선순위에 따라 정렬된 상태로 유지하며, 다음의 두 가지 주요 연산을 지원한다.

• 삽입 (Insert/Enqueue): 새로운 요소를 큐에 추가한다. 이 때, 요소의 우선순위에 따라 적절한 위치에 삽입되어 큐의 정렬 상태를 유지한다.
• 삭제 (Delete/Dequeue): 가장 높은 우선순위를 가진 요소를 큐에서 제거하고 반환한다.

구현 방법

우선순위 큐는 다양한 방식으로 구현될 수 있으며, 대표적인 구현 방법은 다음과 같다.

• 배열 (Array): 배열을 사용하여 간단하게 구현할 수 있지만, 삽입/삭제 시 요소들을 이동시켜야 하므로 효율성이 떨어진다.
• 연결 리스트 (Linked List): 배열과 마찬가지로 삽입/삭제 시 효율성이 떨어진다.
• 힙 (Heap): 힙은 완전 이진 트리(Complete Binary Tree) 기반의 자료 구조로, 우선순위 큐를 구현하는 데 가장 효율적인 방법 중 하나이다. 일반적으로 최소 힙(Min Heap) 또는 최대 힙(Max Heap)을 사용하여 구현하며, 삽입/삭제 연산의 시간 복잡도는 O(log n)이다.
• 이진 탐색 트리 (Binary Search Tree): 이진 탐색 트리를 사용하여 우선순위 큐를 구현할 수 있지만, 트리의 균형이 맞지 않을 경우 성능이 저하될 수 있다.
• 피보나치 힙 (Fibonacci Heap): 힙의 한 종류로, 특정 연산에서 매우 빠른 성능을 보인다.

활용 분야

우선순위 큐는 다양한 분야에서 활용된다.

• 작업 스케줄링: 운영체제에서 프로세스 또는 스레드를 스케줄링할 때, 우선순위 큐를 사용하여 우선순위가 높은 작업을 먼저 처리할 수 있다.
• 네트워크 트래픽 관리: 네트워크 장비에서 패킷을 전송할 때, 우선순위 큐를 사용하여 우선순위가 높은 트래픽을 먼저 처리할 수 있다.
• 다익스트라 알고리즘 (Dijkstra's Algorithm): 최단 경로를 찾는 알고리즘에서, 방문할 노드를 선택할 때 우선순위 큐를 사용하여 가장 짧은 거리를 가진 노드를 먼저 방문할 수 있다.
• 허프만 코딩 (Huffman Coding): 데이터 압축 알고리즘에서, 빈도수가 낮은 문자를 먼저 처리하기 위해 우선순위 큐를 사용한다.

장점 및 단점

• 장점:

  • 우선순위가 높은 요소를 효율적으로 관리할 수 있다.
  • 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

• 단점:

  • 구현 방법에 따라 성능이 달라질 수 있다.
  • 일반적인 큐에 비해 구현이 복잡할 수 있다.