Re-translate the Japanese version (#1871)

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Yudong Jin
2026-03-30 07:30:15 +08:00
committed by GitHub
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commit d7b2277d2b
1444 changed files with 83312 additions and 8363 deletions

View File

@@ -1,24 +1,24 @@
# キュー
<u>キュー</u>は、先入先出FIFOルールに従う線形データ構造です。名前が示すように、キューは行列の現象をシミュレートし、新参者は列の後ろに並び、前の人が最初に列を離れます。
<u>キューqueue</u>は、先入先出しの規則に従う線形データ構造です。名前のとおり、キューは順番待ちの現象を模したもので、新しく来た人は絶えずキュー末尾に加わり、キュー先頭にいる人から順に離れていきます。
下図に示すように、キューの前面を「ヘッド」、後面を「テール」と呼びます。キューの後ろに要素を追加する操作を「エンキュー」、前から要素を削除する操作を「デキュー」と呼びます。
下図ように、キューの先頭を「キュー先頭」、末尾を「キュー末尾」と呼びます。要素をキュー末尾に加える操作を「エンキュー」、キュー先頭の要素を削除する操作を「デキュー」と呼びます。
![キューの先入先出ルール](queue.assets/queue_operations.png)
![キューの先入先出し規則](queue.assets/queue_operations.png)
## キューの一般的な操作
## キューの基本操作
キューの一般的な操作を下表に示します。メソッド名はプログラミング言語によって異なる場合があることに注意してください。ここではスタックで使用したのと同じ命名規則を使用します。
キューの基本操作を以下の表に示します。なお、メソッド名はプログラミング言語によって異なる場合があります。ここではスタックと同じ命名を採用します。
<p align="center"> 表 <id> &nbsp; キュー操作の効率 </p>
| メソッド名 | 説明 | 時間計算量 |
| ----------- | -------------------------------------- | --------------- |
| `push()` | 要素をエンキュー、テールに追加 | $O(1)$ |
| `pop()` | ヘッド要素をデキュー | $O(1)$ |
| `peek()` | ヘッド要素にアクセス | $O(1)$ |
| メソッド名 | 説明 | 時間計算量 |
| -------- | ---------------------------- | ---------- |
| `push()` | 要素をエンキューし、キュー末尾に追加する | $O(1)$ |
| `pop()` | キュー先頭の要素をデキューする | $O(1)$ |
| `peek()` | キュー先頭の要素にアクセスする | $O(1)$ |
プログラミング言語用意されているキュークラスを直接使用できます:
プログラミング言語用意された既存のキュークラスをそのまま利用できます:
=== "Python"
@@ -26,8 +26,8 @@
from collections import deque
# キューを初期化
# Pythonでは、一般的にdequeクラスをキューとして使用しま
# queue.Queue()は純粋なキュークラスですが、使いにくいため推奨されません
# Python では、通常は双方向キュークラス deque をキューとして使用す
# queue.Queue() は純粋なキュークラスだが、やや使いにくいため推奨
que: deque[int] = deque()
# 要素をエンキュー
@@ -37,7 +37,7 @@
que.append(5)
que.append(4)
# 最初の要素にアクセス
# キュー先頭の要素にアクセス
front: int = que[0]
# 要素をデキュー
@@ -46,7 +46,7 @@
# キューの長さを取得
size: int = len(que)
# キューが空かどうかチェック
# キューが空かどうかを判定
is_empty: bool = len(que) == 0
```
@@ -63,7 +63,7 @@
queue.push(5);
queue.push(4);
/* 最初の要素にアクセス */
/* キュー先頭の要素にアクセス */
int front = queue.front();
/* 要素をデキュー */
@@ -72,7 +72,7 @@
/* キューの長さを取得 */
int size = queue.size();
/* キューが空かどうかチェック */
/* キューが空かどうかを判定 */
bool empty = queue.empty();
```
@@ -89,7 +89,7 @@
queue.offer(5);
queue.offer(4);
/* 最初の要素にアクセス */
/* キュー先頭の要素にアクセス */
int peek = queue.peek();
/* 要素をデキュー */
@@ -98,7 +98,7 @@
/* キューの長さを取得 */
int size = queue.size();
/* キューが空かどうかチェック */
/* キューが空かどうかを判定 */
boolean isEmpty = queue.isEmpty();
```
@@ -115,7 +115,7 @@
queue.Enqueue(5);
queue.Enqueue(4);
/* 最初の要素にアクセス */
/* キュー先頭の要素にアクセス */
int peek = queue.Peek();
/* 要素をデキュー */
@@ -124,7 +124,7 @@
/* キューの長さを取得 */
int size = queue.Count;
/* キューが空かどうかチェック */
/* キューが空かどうかを判定 */
bool isEmpty = queue.Count == 0;
```
@@ -132,7 +132,7 @@
```go title="queue_test.go"
/* キューを初期化 */
// Goでは、listをキューとして使用
// Go では、list をキューとして使用する
queue := list.New()
/* 要素をエンキュー */
@@ -142,7 +142,7 @@
queue.PushBack(5)
queue.PushBack(4)
/* 最初の要素にアクセス */
/* キュー先頭の要素にアクセス */
peek := queue.Front()
/* 要素をデキュー */
@@ -152,7 +152,7 @@
/* キューの長さを取得 */
size := queue.Len()
/* キューが空かどうかチェック */
/* キューが空かどうかを判定 */
isEmpty := queue.Len() == 0
```
@@ -160,7 +160,7 @@
```swift title="queue.swift"
/* キューを初期化 */
// Swiftには組み込みのキュークラスがないため、Arrayをキューとして使
// Swift には組み込みのキュークラスがないため、Array をキューとして使える
var queue: [Int] = []
/* 要素をエンキュー */
@@ -170,17 +170,17 @@
queue.append(5)
queue.append(4)
/* 最初の要素にアクセス */
/* キュー先頭の要素にアクセス */
let peek = queue.first!
/* 要素をデキュー */
// 配列なので、removeFirstの計算量はO(n)
// 配列であるため、removeFirst の計算量は O(n)
let pool = queue.removeFirst()
/* キューの長さを取得 */
let size = queue.count
/* キューが空かどうかチェック */
/* キューが空かどうかを判定 */
let isEmpty = queue.isEmpty
```
@@ -188,7 +188,7 @@
```javascript title="queue.js"
/* キューを初期化 */
// JavaScriptには組み込みのキューがないため、Arrayをキューとして使
// JavaScript には組み込みのキューがないため、Array をキューとして使える
const queue = [];
/* 要素をエンキュー */
@@ -198,17 +198,17 @@
queue.push(5);
queue.push(4);
/* 最初の要素にアクセス */
/* キュー先頭の要素にアクセス */
const peek = queue[0];
/* 要素をデキュー */
// 基礎構造が配列なので、shift()メソッドの時間計算量はO(n)
// 基盤は配列であるため、shift() メソッドの時間計算量は O(n)
const pop = queue.shift();
/* キューの長さを取得 */
const size = queue.length;
/* キューが空かどうかチェック */
/* キューが空かどうかを判定 */
const empty = queue.length === 0;
```
@@ -216,7 +216,7 @@
```typescript title="queue.ts"
/* キューを初期化 */
// TypeScriptには組み込みのキューがないため、Arrayをキューとして使
// TypeScript には組み込みのキューがないため、Array をキューとして使える
const queue: number[] = [];
/* 要素をエンキュー */
@@ -226,17 +226,17 @@
queue.push(5);
queue.push(4);
/* 最初の要素にアクセス */
/* キュー先頭の要素にアクセス */
const peek = queue[0];
/* 要素をデキュー */
// 基礎構造が配列なので、shift()メソッドの時間計算量はO(n)
// 基盤は配列であるため、shift() メソッドの時間計算量は O(n)
const pop = queue.shift();
/* キューの長さを取得 */
const size = queue.length;
/* キューが空かどうかチェック */
/* キューが空かどうかを判定 */
const empty = queue.length === 0;
```
@@ -244,7 +244,7 @@
```dart title="queue.dart"
/* キューを初期化 */
// DartのQueueクラスは双方向キューですが、キューとして使用できます
// Dart では、キュークラス Qeque は双方向キューであり、キューとして使用でき
Queue<int> queue = Queue();
/* 要素をエンキュー */
@@ -254,7 +254,7 @@
queue.add(5);
queue.add(4);
/* 最初の要素にアクセス */
/* キュー先頭の要素にアクセス */
int peek = queue.first;
/* 要素をデキュー */
@@ -263,7 +263,7 @@
/* キューの長さを取得 */
int size = queue.length;
/* キューが空かどうかチェック */
/* キューが空かどうかを判定 */
bool isEmpty = queue.isEmpty;
```
@@ -271,7 +271,7 @@
```rust title="queue.rs"
/* 双方向キューを初期化 */
// Rustでは双方向キューを通常のキューとして使
// Rust では双方向キューを通常のキューとして使
let mut deque: VecDeque<u32> = VecDeque::new();
/* 要素をエンキュー */
@@ -281,7 +281,7 @@
deque.push_back(5);
deque.push_back(4);
/* 最初の要素にアクセス */
/* キュー先頭の要素にアクセス */
if let Some(front) = deque.front() {
}
@@ -292,32 +292,84 @@
/* キューの長さを取得 */
let size = deque.len();
/* キューが空かどうかチェック */
/* キューが空かどうかを判定 */
let is_empty = deque.is_empty();
```
=== "C"
```c title="queue.c"
// Cは組み込みのキューを提供していません
// Cは組み込みのキューがない
```
=== "Kotlin"
```kotlin title="queue.kt"
/* キューを初期化 */
val queue = LinkedList<Int>()
/* 要素をエンキュー */
queue.offer(1)
queue.offer(3)
queue.offer(2)
queue.offer(5)
queue.offer(4)
/* キュー先頭の要素にアクセス */
val peek = queue.peek()
/* 要素をデキュー */
val pop = queue.poll()
/* キューの長さを取得 */
val size = queue.size
/* キューが空かどうかを判定 */
val isEmpty = queue.isEmpty()
```
=== "Ruby"
```ruby title="queue.rb"
# キューを初期化
# Ruby 組み込みのキューThread::Queue) には peek と走査メソッドがないため、Array をキューとして使える
queue = []
# 要素をエンキュー
queue.push(1)
queue.push(3)
queue.push(2)
queue.push(5)
queue.push(4)
# キュー先頭の要素にアクセス
peek = queue.first
# 要素をデキュー
# 注意配列であるため、Array#shift メソッドの時間計算量は O(n)
pop = queue.shift
# キューの長さを取得
size = queue.length
# キューが空かどうかを判定
is_empty = queue.empty?
```
??? pythontutor "可視化実行"
https://pythontutor.com/render.html#code=from%20collections%20import%20deque%0A%0A%22%22%22Driver%20Code%22%22%22%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20%23%20%E5%88%9D%E5%A7%8B%E5%8C%96%E9%98%9F%E5%88%97%0A%20%20%20%20%23%20%E5%9C%A8%20Python%20%E4%B8%AD%EF%BC%8C%E6%88%91%E4%BB%AC%E4%B8%80%E8%88%AC%E5%B0%86%E5%8F%8C%E5%90%91%E9%98%9F%E5%88%97%E7%B1%BB%20deque%20%E7%9C%8B%E4%BD%9C%E9%98%9F%E5%88%97%E4%BD%BF%E7%94%A8%0A%20%20%20%20%23%20%E8%99%BD%E7%84%B6%20queue.Queue%28%29%20%E6%98%AF%E7%BA%AF%E6%AD%A3%E7%9A%84%E9%98%9F%E5%88%97%E7%B1%BB%EF%BC%8C%E4%BD%86%E4%B8%8D%E5%A4%AA%E5%A5%BD%E7%94%A8%0A%20%20%20%20que%20%3D%20deque%28%29%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%85%A5%E9%98%9F%0A%20%20%20%20que.append%281%29%0A%20%20%20%20que.append%283%29%0A%20%20%20%20que.append%282%29%0A%20%20%20%20que.append%285%29%0A%20%20%20%20que.append%284%29%0A%20%20%20%20print%28%22%E9%98%9F%E5%88%97%20que%20%3D%22,%20que%29%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E8%AE%BF%E9%97%AE%E9%98%9F%E9%A6%96%E5%85%83%E7%B4%A0%0A%20%20%20%20front%20%3D%20que%5B0%5D%0A%20%20%20%20print%28%22%E9%98%9F%E9%A6%96%E5%85%83%E7%B4%A0%20front%20%3D%22,%20front%29%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%87%BA%E9%98%9F%0A%20%20%20%20pop%20%3D%20que.popleft%28%29%0A%20%20%20%20print%28%22%E5%87%BA%E9%98%9F%E5%85%83%E7%B4%A0%20pop%20%3D%22,%20pop%29%0A%20%20%20%20print%28%22%E5%87%BA%E9%98%9F%E5%90%8E%20que%20%3D%22,%20que%29%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E8%8E%B7%E5%8F%96%E9%98%9F%E5%88%97%E7%9A%84%E9%95%BF%E5%BA%A6%0A%20%20%20%20size%20%3D%20len%28que%29%0A%20%20%20%20print%28%22%E9%98%9F%E5%88%97%E9%95%BF%E5%BA%A6%20size%20%3D%22,%20size%29%0A%0A%20%20%20%20%23%20%E5%88%A4%E6%96%AD%E9%98%9F%E5%88%97%E6%98%AF%E5%90%A6%E4%B8%BA%E7%A9%BA%0A%20%20%20%20is_empty%20%3D%20len%28que%29%20%3D%3D%200%0A%20%20%20%20print%28%22%E9%98%9F%E5%88%97%E6%98%AF%E5%90%A6%E4%B8%BA%E7%A9%BA%20%3D%22,%20is_empty%29&cumulative=false&curInstr=3&heapPrimitives=nevernest&mode=display&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=%5B%5D&textReferences=false
## キューの実装
キューを実装するには、一方の端で要素を追加し、もう一方の端で要素を削除できるデータ構造が必要です。連結リストと配列の両方がこの件を満たします。
キューを実装するには、一方の端で要素を追加し、もう一方の端で要素を削除できるデータ構造が必要です。連結リストと配列はいずれもこの件を満たします。
### 連結リストベースの実装
### 連結リストに基づく実装
下図に示すように、連結リストの「ヘッドノード」と「テールノード」をそれぞれキューの「フロント」と「リア」と考えることができます。ノードは後ろでのみ追加でき、前でのみ削除できるように規定されています。
下図ように、連結リストの「先頭ノード」と「末尾ノード」をそれぞれキュー先頭」と「キュー末尾」とみなし、キュー末尾ではノードの追加のみ、キュー先頭ではノードの削除のみを行うようにします。
=== "LinkedListQueue"
![連結リストによるキュー実装エンキューとデキュー操作](queue.assets/linkedlist_queue_step1.png)
![連結リストキュー実装したエンキューとデキュー操作](queue.assets/linkedlist_queue_step1.png)
=== "push()"
![linkedlist_queue_push](queue.assets/linkedlist_queue_step2_push.png)
@@ -325,27 +377,27 @@
=== "pop()"
![linkedlist_queue_pop](queue.assets/linkedlist_queue_step3_pop.png)
以下は連結リストを使用してキューを実装するコードです:
以下は連結リストキューを実装するコードです:
```src
[file]{linkedlist_queue}-[class]{linked_list_queue}-[func]{}
```
### 配列ベースの実装
### 配列に基づく実装
配列の最初の要素を削除する時間計算量は$O(n)$で、デキュー操作が非効率になります。しかし、この問題は以下のように巧妙に回避できます。
配列で先頭要素を削除する時間計算量は $O(n)$ であり、そのままではデキュー操作の効率が低くなります。しかし、次の巧妙な方法によってこの問題を回避できます。
変数`front`を使用してフロント要素のインデックスをし、変数`size`を維持してキューの長さを記録ます。`rear = front + size`を定義し、これはテール要素の直後の位置を指します。
変数 `front` を用いてキュー先頭要素のインデックスをし、さらに変数 `size`キューの長さを記録できます。`rear = front + size` と定義すると、この式で得られる `rear` はキュー末尾要素のの位置を指します。
この設計により、**配列内要素の有効な間隔は`[front, rear - 1]`です**。各操作の実装方法を下図に示します。
この設計に基づくと、**配列内要素を含む有効区間は `[front, rear - 1]`** となります。各操作の実装方法を下図に示します。
- エンキュー操作:入力要素を`rear`インデックスに割り当て、`size`を1増加させます。
- デキュー操作:単に`front`を1増加させ、`size`を1減少させます。
- エンキュー操作:入力要素を `rear` の位置に代入し、`size` を 1 増やします。
- デキュー操作:`front` を 1 増やし、`size` を 1 減らすだけです。
エンキューとデキュー操作は両方とも単一の操作のみを必要とし、それぞれの時間計算量は$O(1)$です。
このように、エンキューとデキューはいずれも 1 回の操作だけで済み、時間計算量はともに $O(1)$ です。
=== "ArrayQueue"
![配列によるキュー実装エンキューとデキュー操作](queue.assets/array_queue_step1.png)
![配列キュー実装したエンキューとデキュー操作](queue.assets/array_queue_step1.png)
=== "push()"
![array_queue_push](queue.assets/array_queue_step2_push.png)
@@ -353,19 +405,19 @@
=== "pop()"
![array_queue_pop](queue.assets/array_queue_step3_pop.png)
問題に気づくかもしれません:エンキューとデキュー操作が継続的に実行されると、`front``rear`の両方が右に移動し、**最終的に配列の末尾に到達してそれ以上移動できなくなります**。こを解決するために、配列を「循環配列」として扱い、配列の末尾を先頭に接続します。
ここで 1 つ問題があります。エンキューとデキューを繰り返すと、`front``rear` はどちらも右へ移動し続け、**配列の末尾に達するとそれ以上進めなくなります**。この問題を解決するために、配列を先頭と末尾がつながった「環状配列」とみなします。
環配列では、`front`または`rear`が末尾に到達すると、配列先頭にループバックする必要があります。この循環パターンは、以下のコードに示すように「剰余演算」実現できます:
配列では、`front` または `rear` が配列末尾を越えたときに、直ちに配列先頭へ戻って走査を続けられるようにする必要があります。この周期的な規則は「剰余演算」によって実現できます。コードは次のとおりです
```src
[file]{array_queue}-[class]{array_queue}-[func]{}
```
上記のキュー実装にはまだ制限があります:長さが固定されています。しかし、この問題解決が困難ではありません。配列を必要に応じて自動拡張できる動的配列に置き換えることができます。興味のある読者は自分で実装してみてください。
上記の実装によるキューにも制約があり、長さを可変にできません。しかし、この問題解決は難しくなく、配列を動的配列に置き換えれば容量拡張の仕組みを導入できます。興味があれば自分で実装してみてください。
2つの実装の比較はスタックの場合と一貫しており、ここでは繰り返しません。
2 つの実装の比較に関する結論はスタックの場合と同じなので、ここでは繰り返しません。
## キューの典型的な応用
- **Amazonの注文**:買い物客が注文を行った後、これらの注文はキューに参加し、システムは順番に処理します。独身の日などのイベント中は、短時間で大量の注文が生成され、高い同時実行性がエンジニアにとって重要な課題なります。
- **様々なToDoリスト**:「先着順機能が必要なシナリオ、例えばプリンターのタスクキューやレストランの配キューなど、キュー処理順序を効果的に維持できます。
- **淘宝の注文**。購入者が注文すると、その注文はキューに追加され、システムは順番に従って注文を処理します。ダブルイレブンの期間には短時間で膨大な注文が発生するため、高並行性がエンジニアにとって重点的に解決すべき課題なります。
- **各種の待機事項**。先着順機能を実現する必要があるあらゆる場面、たとえばプリンターのジョブキューや飲食店の配キューなどでは、キューによって処理順序を効果的に維持できます。