CS 지식/자료구조와 알고리즘(Java)

[자료구조 | Java] Heap & Priority Queue(힙과 우선순위 큐)

2022.12.28

이번 시간에는 Heap 자료구조와 우선순위 큐 (Priority Queue)에 대해서 알아봅시다.

1. 힙 - Heap

Heap 자료구조에 대해서 배워 보도록 합시다.

시작하기 앞서

Computer Science(CS) 분야에서 힙이라는 것은 두 가지의 의미를 가지고 있습니다.

자료구조 힙(Heap)
Java의 메모리 영역

이 두 가지는 같은 용어를 사용하지만 엄연히 다른 의미를 갖고 있기 때문에 구분하여 알아두어야 합니다.

그렇지만 자료구조 및 알고리즘 수업이기 때문에 여기서는 자료구조 힙에 대해 먼저 보도록 하겠습니다.

(CS 카테고리 중 운영체제 수업에서 Java의 메모리 영역으로써의 힙 내용이 다뤄집니다.)

1-1. 자료구조 힙

힙(heap)은 이진 힙(binary heap)이라고도 하고, 최댓값 및 최솟값을 찾아내는 연산을 빠르게 하기 위해 고안된 완전 이진 트리를 기본으로 한 자료구조입니다.

자료구조 힙은 다음과 같은 속성을 가지고 있습니다.

완전 이진 트리 구조임
부모 노드의 키값과 자식 노드의 키값 사이에는 대소 관계가 성립함
- 키값 대소 관계는 오로지 부모 자식 간에만 성립되며 형제 노드 사이에는 대소 관계가 성립되지 않는 다는 것임.

자료구조 힙에 대해 한 문장을 요약하자면 다음과 같습니다.

최솟값 또는 최댓값을 빠르게 찾아내기 위한 완전 이진 트리 형태로 만들어진 자료구조

완전 이진 트리의 설명은 이곳을 참조

먼저 힙에는 두 가지 종류가 있는 지 보겠습니다.

최대 힙(Max Heap)
- 부모 키값이 자식 노드 키값보다 큰 힙
- 최대 힙이란 부모 노드의 값은 항상 자식 노드보다 크거나 같을 때를 의미한다.
- 즉, 루트 노드 = 트리의 최댓값 일때를 말한다.
최소 힙(Min Heap)
- 부모 키값이 자식 노드 키값보다 작은 힙
- 최소 힙이란 부모 노드의 값은 항상 자식 노드보다 작거나 같을 때를 의미합니다.
- 즉 , 루트 노드 = 트리의 최솟값입니다.

따라서, 새로운 노드가 추가되더라도 힙에서는 이러한 구조가 항상 유지 되어야 하고 좌우 노드에 대한 크기는 신경 쓰지 않고 상하 관계의 크기만을 신경 쓴 구조라고 볼 수 있습니다.

아래 그림을 살펴 보면서 최대 힙과 최소 힙을 이해해 보겠습니다.

왼쪽 그림은 최소 힙(min heap)으로 트리의 어떤 부모 노드도 자식 노드보다 큰 노드는 존재하지 않습니다. 따라서

루트 노드가 트리의 데이터 중에 최솟값을 갖게 됩니다.

오른쪽 그림은 최대 힙(max heap)으로 트리의 어떤 부모 노드도 자식 노드보다 작은 노드가 존재하지 않습니다. 따라서

루트 노드가 트리의 데이터 중에 최댓값을 갖게 됩니다.

따라서 힙은 '부모 노드는 항상 자식 노드보다 우선순위가 높다' 는 것을 의미하는 구조이며 이를 조금만 돌려서 생각해 보면 루트 노드는 항상 우선순위가 더 높은 노드라는 것을 의미합니다.

이를 통해, 최댓값과 최솟값을 빠르게 찾아낼 수 있다는 장점(시간 복잡도 : O(1))과 함께 삽입, 삭제 연산시에도 부모노드가 자식노드보다 우선순위만 높으면 되므로 결국 트리의 깊이만큼만 비교를 하면 되기 때문에 O(log₂n)의 시간 복잡도를 가져 매우 빠르게 수행이 가능합니다.

시간 복잡도 특징

힙 구조는 최대/ 최소를 기준으로 데이터를 빠르게 찾는 연산입니다.

그렇기 때문에 항상 일정한 시간이 소요 되는 O(1) 시간 복잡도를 갖습니다.

또한 삽입에 있어서는 O(log₂n) 의 시간 복잡도를 갖고, 삭제 역시 O(log₂n)의 시간 복잡도를 갖습니다.

1-2. Heap을 배열로 표현하기

힙은 중간에 빈 값이 존재하지 않는 완전 이진 트리이기 때문에 일차원 배열로 표현해도 문제 없습니다.

위 그림처럼 배열에 값을 채울 수 있고 0번 index부터 채울 수도 있지만 앞 Tree구조에서 설명 드린 노드 탐색의 용이성 때문에 1번 index부터 루트 노드의 데이터를 채운 모습입니다.

Tree(트리) 자료구조의 설명은 이곳을 참조하세요.

지난 시간 배웠던 성질을 복습해 보도록 하겠습니다.

[성질]

루트 노드	1
노드 i의 부모	i/2
노드 i의 왼쪽 자식	i*2
노드 i의 오른쪽 자식	i*2 + 1

1-3. Heapify - 데이터 상향(or 하향) 재정렬

최대 힙을 예로 설명하겠습니다.

일반 트리 구조에서 힙 구조를 만들거나
힙의 구조에서 특정 상황에 따라 힙의 재구조화를 해야 할 때가 존재하는데, 이를 heapify 연산이라고 하며 이는 힙 연산에서 굉장히 중요합니다. 이를 통해 데이터의 추가/삭제 후에도 힙의 속성을 유지하는 것을 도와주기 때문입니다.

예를 들어,

위와 같은 힙 구조가 있다고 가정해 봅시다.

위 구조에 데이터 1을 추가한다고 하면 루트 노드가 1로 바뀌어야 Min Heap구조가 유지 되기 때문에 힙의 재구조화가 일어나야 합니다.
혹은 데이터 3을 제거한다고 하면 루트 노드가 5로 바뀌어야 힙 구조가 유지되기 때문에 이 역시도 힙의 재구조화가 일어나야 하는 상황입니다.

max heap에서 heapify 작업 과정은 다음과 같습니다.

요소(element) 값과 자식 노드 값을 비교한다.
만약 자식 노드 값이 크면 왼쪽 오른쪽 자식 중 가장 큰 값으로 교환한다.
힙 속성이 유지 될 때까지 위의 1, 2번 과정을 반복한다.

1-4. 힙 구조화 - Build Heap

완전 이진 트리에서 heap 구조를 만드는 작업을 합니다.

배열에 표현된 힙은 루트 노드의 index가 1이라고 할 때, n/2 + 1(중간에서 다음 칸) 부터 n(마지막 노드) 까지는 모두 leaf 노드라는 속성을 갖고 있습니다.

leaf 노드를 제외한 나머지 노드(1 ~ n/2)에 heapify를 수행하면 heap 구조화를 진행할 수 있습니다.

시간 복잡도 O(n)

힙에 데이터 삽입

그렇다면 heapify는 어떤 식으로 진행되는지 설명드리도록 하겠습니다.

Min heap에 데이터 '1' 삽입하기

위와 같이 1을 삽입하기 위해서는 다음과 같은 과정이 진행됩니다.

완전 이진 트리의 형태를 유지해야 하기 때문에 우선 leaf노드에 삽입합니다.
그 후 힙의 조건(Min Heap)을 만족하는 지 확인한다.
- 만약 조건을 만족한다면 삽입을 바로 종료하게 된다.
조건을 만족하지 않는다면 삽입된 노드(1)와 해당 노드의 부모 노드의 값을 서로 바꾼다.

여기서는 1과 7의 위치가 바뀐 것을 볼 수 있습니다. 바꾸기를 진행했다면 다시 2번으로 돌아가 조건을 만족하는 지를 확인하고 만족하지 않는다면 다시 3번 과정으로 가 바꾸기 과정을 진행하고 이 과정을 삽입이 종료(조건 만족)되기 전까지 계속해서 반복합니다.

이번에는 힙의 조건을 만족하므로 삽입 연산이 종료됩니다.

힙에서 데이터 삭제하기

다음은 삭제 연산에 대해서 보도록 하겠습니다.

힙은 최솟값이나 최댓값을 알아내기 편한 구조이기 때문에 루트 노드에서만 삭제 연산이 이루어 지는 경우만 다뤄보도록 하겠습니다.

Max Heap에서 최댓값 삭제하기

마지막 노드(가장 아래 가장 오른쪽)를 루트 노드로 가져온다.
- 그림에서는 가장 마지막 노드가 5이기 때문에 이것을 루트 노드로 가져온다.
- 그러면 아래의 그림과 같이 된다.
이 상황에서 힙의 조건을 만족하는 지를 확인한다.
- 조건을 만족한다면 삭제를 종료한다.
조건을 만족하지 않는다면 자식 노드와 위치를 바꾼다.

위 그림에서는 루트 노드 5가 조건(Max Heap)을 만족하지 않기 때문에 자식 노드와 위치를 바꾸어 줍니다.

이 과정으로 다음그림과 같이 됩니다.

위 그림에서 다시 2번 조건으로 돌아가 힙의 조건을 만족하는 지를 봤을 때 Max Heap을 만족하는 구조이므로 삭제연산이 종료 됩니다.

맨 처음 그림과 비교하였을 때 힙의 구조를 망가트리지 않고 9만 잘 제거된 것을 볼 수 있습니다.

1-5. 시간 복잡도

힙에서 삽입과 삭제는 루트 노드의 위치만 알면 되기 때문에 모두 O(log₂n)의 시간 복잡도를 갖습니다.

1-6. 장점과 단점

[장점]

최악의 경우에도 O(nlog₂n)으로 유지가 된다.
힙의 특성상 부분 정렬을 할 때 효과가 좋다.

[단점]

일반적인 O(nlog₂n) 정렬 알고리즘에 비해 성능은 약간 떨어진다.
한 번 최대 힙을 만들면서 불안정 정렬 상태에서 최댓값만 가지고 정렬을 하기 때문에 안정 정렬이 아니다.

1-7. 힙 구현

IHeap interface

package heap;

public interface IHeap<T> {
    void insert(T val);

    boolean contains(T val);

    T pop();

    T peek();

    int size();
}

힙 구현에 있어 필요한 프로토타입을 선언합니다.

package heap;

public class MaxHeap<T extends Comparable<T>> implements IHeap<T> {

    ...
}

최대 힙과 최소 힙 중 한 가지만 구현하면 나머지 한 가지는 부등호만 반대로 해 주면 되기 때문에 여기서는 최대 힙만 구현할 것입니다.

멤버 변수

T[] data;
int size;
int maxSize;

생성자

public MaxHeap(int maxSize) {
    this.maxSize = maxSize;
    this.data = (T[]) new Comparable[maxSize + 1];
    this.size = 0;
}

데이터를 배열의 1번 index 부터 삽입을 하기 때문에 크기를 maxSize+1만큼 설정했습니다.

부모/자식 노드 찾는 메소드

private int parent(int pos) {
    return pos / 2;
}

private int leftChild(int pos) {
    return pos * 2;
}

private int rightChild(int pos) {
    return (2 * pos) + 1;
}

트리 구조를 배열로 나타냈을 때 index를 통해 특정 노드의 위치를 찾을 수 있습니다.

leaf노드 판별 메소드

private boolean isLeaf(int pos) {
    return (pos > (size / 2) && pos <= size);
}

리프 노드의 인덱스도 위에서 설명했듯이 인덱스를 통해 알아낼 수 있습니다.

배열에 표현된 힙은 루트 노드의 index가 1이라고 할 때, n/2 + 1(중간에서 다음 칸) 부터 n(마지막 노드) 까지는 모두 leaf 노드라는 속성을 갖고 있다.

insert(T val)

삽입은 leaf에 데이터를 삽입한 후 값의 위치를 찾아주는 연산이 진행됩니다.

@Override
public void insert(T val) {
    this.data[++this.size] = val;

    int current = this.size;

    while (this.data[parent(current)] != null &&
          this.data[current].compareTo(this.data[parent(current)]) > 0 {
              Collections.swap(Arrays.asList(this.data), current, parent(current));
              current = parent(current);
          })
}

삽입할 val을 data배열에 넣어준다.
current는 현재 데이터를 삽입한 위치가 된다.
부모 노드가 null이 아니고 current 인덱스의 값이 current 노드의 parent 값보다 크면 두 위치를 바꾸어 준다.
- 자바 api Collections의 swap 메소드 사용
계속해서 바뀐 노드 위치가 힙의 조건을 만족하는 지 확인하기 위하여 current 변수에 parent값을 넣으면서 반복한다.

pop() / heapify(int idx)

@Override
public T pop() {
    T top = this.data[1];//루트 노드 값

    this.data[1] = this.data[this.size--];
    heapify(1);

    return top;
}

pop()

삭제 연산은 루트 노드의 값을 삭제하는 것이므로 루트 노드의 값을 가져온다.(인덱스 1)
이진 트리를 만족하기 위해 가장 마지막 값을 가져와야 하기 때문에 size index에 해당하는 값을 루트 노드 위치에 가져온고 크기를 1 감소시킨다.
가져온 값이 힙의 조건을 만족하는 지 보기 위해서 1번 index에 대해 메소드 heapfy를 진행한다.
루트 노드인 top을 리턴한다.

private void heapify(int idx) {
    if(isLeaf(idx)) {
        return;
    }

    T current = this.data[idx];
    T left = this.data[leftChild(idx)];
    T right = this.data[rightChild(idx)];

    if (current.compareTo(left) < 0 || current.compareTo(right) < 0) {
        if (left.compareTo(right) > 0) {
            Collections.swap(Arrays.asList(this.data), idx, leftChild(idx));
            heapify(leftChild(idx);
        } else {
            Collections.swap(Arrays.asList(this.data), idx, rightChild(idx));
            heapify(rightChild(idx);
        }
    }
}

heapify()

리프 노드인 경우 종료한다.
current, left, right 값을 각각 가져온다.
left 자식 노드와 right 자식 노드 중 어느 것이라도 current 값보다 크다면
- left와 right 중 더 큰 노드와 비교를 하여 더 큰 것과 교환을 진행한다.
- 바꾸기만 하고 끝이 나는 것이 아니라 바꾸고 나서도 힙의 조건을 만족하는 지 보기 위하여 재귀호출로 heapify를 조건이 만족할 때까지 계속 진행한다.

contains(T val)

public boolean contains(T val) {
    for (int i = 1; i < this.size; i++) {
        if (val.equals(this.data[i])) {
            return true;
        }
    }
    return false;
}

힙(heap)은 BST(이진 탐색 트리)와 다르게, 값을 비교하면서 Child를 타고 내려가는 것이 아니기 때문에 for문을 통해 값 비교를 하는 방식입니다.

0번 index는 진행하지 않으므로 1번 index부터 for문을 진행합니다.

data에 val이 존재하면 true를 리턴하고 그렇지 않으면 false를 리턴합니다.

peek()

@Override
public T peek() {
    if (this.size < 1)
        throw new RuntimeException();
    return this.data[1];
}

가장 최상위 값인 루트 노드의 값을 가져옵니다.

size()

@Override
public int size() {
    return this.size;
}

사이즈를 리턴하는 메소드입니다.

2. 우선순위 큐 - Priority Queue

힙의 대표적인 응용 사례는 우선순위 큐가 있습니다.

우선순위 큐는 말 그대로 우선 순위가 높은 것을 먼저 꺼내기 위해 만들어진 구조이며 힙이라고도 불립니다.

여기서 의문이 생기실 수 있습니다.

그럼 배열로 각 데이터를 비교해서 새로 저장하면 되지 않나?

물론 가능하긴 하지만 효율적인 방법이 아닙니다. 왜냐하면 선형으로 처음부터 비교를 하면서 위치를 찾으면 시간복잡도 O(n)을 요구하고 n 이 충분히 크다면 시간 초과가 발생할 것이기 때문입니다.

그래서 이를 더 빠르게 구현하기 위해서 힙이 나온 것입니다.

일반 큐

우리가 앞에서 배운 일반적인 큐는 먼저 들어온 데이터가 먼저 나가는 FIFO 데이터 구조였습니다.

우선순위 큐

반면 우선순위 큐는 데이터가 들어온 순서에 상관없이 특정 기준에 따라 우선순위가 높은 데이터 순으로 처리를 합니다. (중요하거나 빨리 처리해야 하는 것을 기준으로)
예를 들어, OS에서의 작업 스케줄링과 같은 것들이 있습니다.

2-1. 우선순위 큐 in Java

package heap;

import java.util.PriorityQueue;

public class PriorityQueueTest {

    static class Task {
        int priority; //일의 중요도
        String title; //업무 내용

        public Task(int priority, String title) {
            this.priority = priority;
            this.title = title;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {

        PriorityQueue<Task> pq = new PriorityQueue<>((t1, t2) -> {
            return t1.priority - t2.priority; 
            // t1, t2를 바꿀 경우 역순 가능
        });

        pq.add(new Task(4, "키보드 청소하기"));
        pq.add(new Task(1, "알고리즘 문제 풀기"));
        pq.add(new Task(3, "취업 공고 찾아보기"));
        pq.add(new Task(2, "강의 듣기"));

        while (!pq.isEmpty()) {
            Task task = pq.poll();
            System.out.println("[중요도: " + task.priority + "]" + task.title);
        }
    }
}
//    출력 결과
// [중요도: 1] 알고리즘 문제 풀기
// [중요도: 2] 강의 듣기
// [중요도: 3] 취업 공고 찾아보기
// [중요도: 4] 키보드 청소하기

t1의 priority 와 t2의 priority를 빼기 연산으로 어떤 것의 우선순위가 더 높은 지를 판단 하는 연산을 추가합니다.

이 연산을 통해 정해지는 우선순위를 기반으로 큐가 정렬이 되는 것입니다.

만약 이 과정을 그냥 리스트를 이용해 구현했으면 우선순위를 찾기 위해 n번의 순회를 거쳐야 하기 때문에 O(n)의 시간 복잡도를 갖습니다.

하지만 힙으로 구현하여 O(logN)의 시간 복잡도 안에 이 과정을 수행할 수 있게 되는 것입니다.

3. 힙 정렬 - Heap Sort

우선순위 말고도 힙 정렬이라는 알고리즘도 힙을 사용한 것 입니다..

과정은 다음과 같습니다.

n개의 요소를 하나씩 힙에 삽입한다.
n번에 걸쳐 힙에서 요소 하나씩을 삭제하고 반환된 값을 순차적으로 정렬한다.

이는 힙 자료구조의 특성을 이용한 정렬 방법으로 아래 그림을 한 번 보겠습니다.

그림의 왼쪽에 있는 데이터처럼 정렬 되지 않은 데이터가 들어올 때 이 데이터들로 힙 자료구조를 생성하게 됩니다. 가운데 그림을 보면 Min Heap으로 생성됨을 볼 수있습니다.

루트 노드에 대해 pop연산을 통해 데이터를 추출해 오면 항상 최솟값 만을 가져올 수 있기 때문에 정렬된 상태의 데이터를 나열할 수 있게 됩니다.

만약 Min Heap이 아니라 Max Heap이라면 오름차순으로 정렬되는 것이 아니라 내림차순으로 정렬 되는 것입니다.

또한 Dijkstra 알고리즘이라는 곳에도 쓰이기도 합니다.

Dijkstra 알고리즘의 설명은 이곳을 참조

정렬 간 시간복잡도 비교

정렬 방식	Average	Worst	Memory	Stable 여부	In-Place 여부	Run-time(정수 60,000개) 단위: sec
Bubble 정렬	O(n²)	O(n²)	O(1)	O	O	7.438
Bubble 정렬	O(n²)	O(n²)	O(1)	X	O	10.842
Insertion 정렬	O(n²)	O(n²)	O(1)	O	O	22.894
Shell 정렬	O(nlog₂n)	O(n²)	O(1)	X	O	0.056
Merge 정렬	O(nlog₂n)	O(nlog₂n)	O(1)	O	X	0.014
Quick 정렬	O(nlog₂n)	O(n²)	O(1)	X	O	0.034
Heap 정렬	O(nlog₂n)	O(nlog₂n)	O(1)	X	O	0.026

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