スタックとヒープの違いは何ですか

データ構造は、データを効率的に保存および管理する方法です。一般に、データ構造には線形データ構造と非線形データ構造の2種類があります。線形データ構造は、データを順番に配置します。一方、非線形データ構造は、データを階層的に編成し、データ間の関係を作成します。したがって、全体として、スタックは線形データ構造であり、ヒープは非線形データ構造です。

二分木、線形データ構造、ヒープ、非線形データ構造、スタック

スタックとは

スタックは、ファイルの山などの実際のスタックに似たデータ構造です。スタックの主な操作は、ポップ、プッシュ、およびピープです。ポップ操作にはスタックの最上位に要素を挿入することが含まれ、プッシュにはスタックから最上位の要素を削除することが含まれます。さらに、ピーク操作では、スタックから削除せずに最上位の要素を読み取ります。ただし、要素をスタックに挿入する前に、スタックがいっぱいかどうかを確認することが不可欠です。さらに、スタックに要素がない場合、スタックは空です。重要なのは、スタックが後入れ先出し（FILO）メカニズムに従って機能することです。つまり、最初に挿入された要素は、スタックから削除する最後の要素です。

それに加えて、スタックにはいくつかの制限があります。まず、スタックメモリが制限されます。第二に、要素の増加に伴ってスタックオーバーフローが発生する可能性があります。最後に、要素にランダムにアクセスすることはできません。ただし、小さな変数などを使用する場合、プログラマーはスタックを使用する方が高速です。

ヒープとは

ヒープは、特別なツリーベースのデータ構造です。これは、形状プロパティとヒーププロパティの2つの主要なプロパティを満たします。 shapeプロパティは、ツリーのすべてのレベルがいっぱいである完全なバイナリツリーであるヒープを参照します。ヒーププロパティは、各子以上または以下のすべてのノードを指します。

さらに、値に基づいてヒープを分類することができます。たとえば、親ノードが子ノードよりも大きい場合、それは最大ヒープです。一方、親ノードが子ノードよりも小さい場合、それは最小ヒープです。

ヒープソートアルゴリズムを使用すると、特定の配列からヒープデータ構造を構築し、ソートされた方法でヒープを配置できます。さらに、このアルゴリズムには2つのセクションがあります。1つは配列からヒープを作成し、ヒープから最大要素と最小要素を削除することです。もう1つは、配列に挿入してソートされた配列を作成することです。

ただし、ヒープにはいくつかの欠点があります。主に、計算に時間がかかります。また、実行に時間がかかります。最後に、ヒープのメモリ管理はより複雑です。ただし、プログラマは、メモリの大きなブロックを割り当てる必要がある場合にヒープの使用を検討できます。

スタックとヒープの違い

意味

スタックは、プッシュとポップの2つの主要な操作で要素のコレクションを提供するデータ構造です。対照的に、ヒープはバランスの取れた二分木データ構造であり、ルートノードが子ノードと比較されてそれに応じて配置されます。

データ構造タイプ

メモリ割り当て

スタックでは、メモリは連続したブロックに割り当てられますが、ヒープでは、メモリはランダムな順序で割り当てられます。

柔軟性

スタックのサイズは固定されていますが、ヒープのサイズを変更することは可能です。

実行

さらに、スタックは高速ですが、ヒープは低速です。したがって、これはスタックとヒープのもう1つの違いです。

結論

プログラミングでは、プログラムを効率的に実行するために適切なデータ構造を選択することをお勧めします。データ構造にはさまざまな種類があり、そのうちの2つはスタックとヒープです。スタックとヒープの主な違いは、スタックはデータを順番に編成する線形データ構造であるのに対し、ヒープはデータを階層的に配置する非線形データ構造であるということです。

参照：

1.「スタックデータ構造とは」 Studytonight、こちらから入手できます。 2.「ヒープソートアルゴリズム」。 Studytonight、こちらから入手できます。

画像提供：

1.「スタックの単純な表現」User：Boivie – Inkscapeで作成、自分でUser：Boivie。 Image：Stack-sv.pngに基づいており、2004年にsv：User：Shrimp（パブリックドメイン）によってCommons Wikimedia 2を介してスウェーデン語版ウィキペディアにアップロードされました。「完全なバイナリ最大ヒープの例」Ermishin–自作（CC BY -SA 3.0）CommonsWikimedia経由