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。
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。
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。
