スタックとヒープの違いとは?分かりやすく解説!

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スタックとヒープの主な違いは、スタックは線形データ構造で、データを順次に整理するのに対し、ヒープは非線形データ構造で、データを階層的に配置することである

データ構造とは、データを効率的に保存・管理するための方法です。

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、データを順次に並べる構造です。

一方、非線形データ構造は、データを階層的に整理し、データ間に関係性を持たせるものです。

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。

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スタックとは

スタックとは、現実のファイルの山のようなスタックに似たデータ構造です。

スタックの主な操作は、pop、push、peep です。

ポップ操作はスタックの先頭に要素を挿入することであり、プッシュ操作はスタックの先頭の要素を削除することです。

さらに、peek 操作では、スタックから取り除くことなく、最上位の要素を読み取ることができます。

ただし、スタックに要素を挿入する前に、スタックが満杯かどうかを確認することが必要である

さらに、スタックに要素がない場合、スタックは空です。

重要なことは、スタックは FILO (First In Last Out) メカニズムに従って動作することです。

つまり、最初に挿入された要素は、スタックから削除される最後の要素です。

その上、スタックにはいくつかの制限があります。

第一に、スタックメモリに制限があります。

第二に、要素の増加に伴い、スタックオーバーフローの可能性がある

最後に、ランダムに要素にアクセスすることができない。

しかし、小さな変数などを使用する場合、プログラマはスタックを使用することができ、その方が高速になります。

ヒープとは

ヒープとは、特殊な木ベースのデータ構造です。

形状の性質とヒープの性質という2つの主要な性質を満たす。

形状特性とは、ヒープが常に完全な二分木であり、木のすべてのレベルが完全であることを意味する。

ヒープ特性とは、すべてのノードが、その子ノード以上または以下であることを指す。

Main Difference - Stack vs Heap

さらに、値に基づいてヒープを分類することも可能である

例えば、親ノードが子ノードより大きい場合、それはmaxヒープです。

一方、親ノードが子ノードより小さければ、それはミニヒープです。

ヒープソートアルゴリズムは、与えられた配列からヒープデータ構造を構築し、そのヒープをソートして並べることができる。

さらにこのアルゴリズムには、配列からヒープを作り、ヒープから最大と最小の要素を取り除く部分と、配列に挿入してソートされた配列を作る部分があります。

しかし、ヒープには欠点もあります。

主に、計算に時間がかかる。

また、実行にも時間がかかる。

最後に、ヒープのメモリ管理はより複雑です。

しかし、プログラマは、大きなメモリ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することができます

スタックとヒープの違い

定義

スタックとは、要素の集まりをプッシュとポップの2つの主要な操作で提供するデータ構造です。

これに対し、ヒープは、ルートノードと子ノードを比較し、それに応じて配置する、バランスのとれた二分木データ構造です。

データ構造タイプ

また、スタックは線形データ構造であるのに対し、ヒープは非線形(階層的)データ構造です。

したがって、これがスタックとヒープの主な違いです。

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、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。

フレキシビリティ

スタックのサイズは固定ですが、ヒープのサイズを変更することが可能です

実行

さらに、スタックは高速であるのに対し、ヒープは低速です。

したがって、これもスタックとヒープの違いです。

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が望まれます。

データ構造には様々な種類があり、そのうちの2つがスタックとヒープです。

スタックとヒープの主な違いは、スタックがデータを順次に整理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整理する非線形データ構造である点です。

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