[프로그래머스 알고리즘]14강: 큐(Queue)

큐(Queue)

자료를 보관할 수 있는 선형 구조. 즉, 선입선출 (FIFO - First in First Out)의 특징을 가지는 선형 자료구조

• 넣을 때에는 한 쪽 끝에서 넣어야함 -> enqueue 연산
• 꺼낼 떄에는 반대 쪽에서 뽑아 꺼내야 하는 제약이 있음 -> dequeue 연산

 

큐의 추상적 자료구조 구현

(1) 배열

(2) 연결리스트 이용해 구현

 

연산의 정의

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

 

배열로 구현한 큐의 연산 복잡도

연산	복잡도
size()	O(1)
isEmpty()	O(1)
enqueue()	O(1)
dequeue()	O(n)
peek()	O(1)

 

dequeue() 연산의 복잡도

배열의 맨 앞 원소를 꺼내면서 나머지 원소들을 idx-1로 이동시켜줘야하므로 O(n)의 복잡도를 가진다.

 

14강 실습: 양방향 연결리스트로 구현하는 큐

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.getLength()


    def isEmpty(self):
        return self.size() == 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