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.Netの優先キュー

優先度キューまたはヒープデータ構造の.NET実装を探しています。

優先度キューは、新しい要素が任意の間隔でシステムに入ることができるため、単純なソートよりも柔軟性が高いデータ構造です。新しいジョブを優先キューに挿入するほうが、到着するたびにすべてを再ソートするよりもはるかに費用効率が高くなります。

基本的な優先度キューは、3つの主要な操作をサポートしています。

  • Insert(Q、x)。キーkを持つアイテムxを指定して、それを優先度キューQに挿入します。
  • Find-Minimum(Q)。優先度キューQの他のキーよりもキー値が小さいアイテムへのポインタを返します。
  • Delete-Minimum(Q)。キーが最小の優先度キューQからアイテムを削除します

間違った場所を探していない限り、フレームワークにはありません。誰かが良いものを知っていますか、それとも私自身を転がすべきですか?

208
Doug McClean

PowerCollectionsOrderedBagクラスとOrderedSetクラスを優先キューとして使用するのが好きです。

39
Ben Hoffstein

C5 Generic Collection Library のIntervalHeapが好きかもしれません。 ユーザーガイド を引用するには

クラスIntervalHeap<T>は、ペアの配列として保存されたインターバルヒープを使用して、インターフェイスIPriorityQueue<T>を実装します。 FindMinおよびFindMax操作、およびインデクサーのget-accessorには、O(1)の時間がかかります。 DeleteMin、DeleteMax、AddおよびUpdate操作、およびインデクサーのset-accessorには、時間O(log n)がかかります。通常の優先度キューとは対照的に、インターバルヒープは、同じ効率で最小および最大の両方の操作を提供します。

APIは十分にシンプルです

> var heap = new C5.IntervalHeap<int>();
> heap.Add(10);
> heap.Add(5);
> heap.FindMin();
5

Nugetからインストール https://www.nuget.org/packages/C5 またはGitHub https://github.com/sestoft/C5/

66
jaras

これが.NETヒープでの私の試みです

public abstract class Heap<T> : IEnumerable<T>
{
    private const int InitialCapacity = 0;
    private const int GrowFactor = 2;
    private const int MinGrow = 1;

    private int _capacity = InitialCapacity;
    private T[] _heap = new T[InitialCapacity];
    private int _tail = 0;

    public int Count { get { return _tail; } }
    public int Capacity { get { return _capacity; } }

    protected Comparer<T> Comparer { get; private set; }
    protected abstract bool Dominates(T x, T y);

    protected Heap() : this(Comparer<T>.Default)
    {
    }

    protected Heap(Comparer<T> comparer) : this(Enumerable.Empty<T>(), comparer)
    {
    }

    protected Heap(IEnumerable<T> collection)
        : this(collection, Comparer<T>.Default)
    {
    }

    protected Heap(IEnumerable<T> collection, Comparer<T> comparer)
    {
        if (collection == null) throw new ArgumentNullException("collection");
        if (comparer == null) throw new ArgumentNullException("comparer");

        Comparer = comparer;

        foreach (var item in collection)
        {
            if (Count == Capacity)
                Grow();

            _heap[_tail++] = item;
        }

        for (int i = Parent(_tail - 1); i >= 0; i--)
            BubbleDown(i);
    }

    public void Add(T item)
    {
        if (Count == Capacity)
            Grow();

        _heap[_tail++] = item;
        BubbleUp(_tail - 1);
    }

    private void BubbleUp(int i)
    {
        if (i == 0 || Dominates(_heap[Parent(i)], _heap[i])) 
            return; //correct domination (or root)

        Swap(i, Parent(i));
        BubbleUp(Parent(i));
    }

    public T GetMin()
    {
        if (Count == 0) throw new InvalidOperationException("Heap is empty");
        return _heap[0];
    }

    public T ExtractDominating()
    {
        if (Count == 0) throw new InvalidOperationException("Heap is empty");
        T ret = _heap[0];
        _tail--;
        Swap(_tail, 0);
        BubbleDown(0);
        return ret;
    }

    private void BubbleDown(int i)
    {
        int dominatingNode = Dominating(i);
        if (dominatingNode == i) return;
        Swap(i, dominatingNode);
        BubbleDown(dominatingNode);
    }

    private int Dominating(int i)
    {
        int dominatingNode = i;
        dominatingNode = GetDominating(YoungChild(i), dominatingNode);
        dominatingNode = GetDominating(OldChild(i), dominatingNode);

        return dominatingNode;
    }

    private int GetDominating(int newNode, int dominatingNode)
    {
        if (newNode < _tail && !Dominates(_heap[dominatingNode], _heap[newNode]))
            return newNode;
        else
            return dominatingNode;
    }

    private void Swap(int i, int j)
    {
        T tmp = _heap[i];
        _heap[i] = _heap[j];
        _heap[j] = tmp;
    }

    private static int Parent(int i)
    {
        return (i + 1)/2 - 1;
    }

    private static int YoungChild(int i)
    {
        return (i + 1)*2 - 1;
    }

    private static int OldChild(int i)
    {
        return YoungChild(i) + 1;
    }

    private void Grow()
    {
        int newCapacity = _capacity*GrowFactor + MinGrow;
        var newHeap = new T[newCapacity];
        Array.Copy(_heap, newHeap, _capacity);
        _heap = newHeap;
        _capacity = newCapacity;
    }

    public IEnumerator<T> GetEnumerator()
    {
        return _heap.Take(Count).GetEnumerator();
    }

    IEnumerator IEnumerable.GetEnumerator()
    {
        return GetEnumerator();
    }
}

public class MaxHeap<T> : Heap<T>
{
    public MaxHeap()
        : this(Comparer<T>.Default)
    {
    }

    public MaxHeap(Comparer<T> comparer)
        : base(comparer)
    {
    }

    public MaxHeap(IEnumerable<T> collection, Comparer<T> comparer)
        : base(collection, comparer)
    {
    }

    public MaxHeap(IEnumerable<T> collection) : base(collection)
    {
    }

    protected override bool Dominates(T x, T y)
    {
        return Comparer.Compare(x, y) >= 0;
    }
}

public class MinHeap<T> : Heap<T>
{
    public MinHeap()
        : this(Comparer<T>.Default)
    {
    }

    public MinHeap(Comparer<T> comparer)
        : base(comparer)
    {
    }

    public MinHeap(IEnumerable<T> collection) : base(collection)
    {
    }

    public MinHeap(IEnumerable<T> collection, Comparer<T> comparer)
        : base(collection, comparer)
    {
    }

    protected override bool Dominates(T x, T y)
    {
        return Comparer.Compare(x, y) <= 0;
    }
}

いくつかのテスト:

[TestClass]
public class HeapTests
{
    [TestMethod]
    public void TestHeapBySorting()
    {
        var minHeap = new MinHeap<int>(new[] {9, 8, 4, 1, 6, 2, 7, 4, 1, 2});
        AssertHeapSort(minHeap, minHeap.OrderBy(i => i).ToArray());

        minHeap = new MinHeap<int> { 7, 5, 1, 6, 3, 2, 4, 1, 2, 1, 3, 4, 7 };
        AssertHeapSort(minHeap, minHeap.OrderBy(i => i).ToArray());

        var maxHeap = new MaxHeap<int>(new[] {1, 5, 3, 2, 7, 56, 3, 1, 23, 5, 2, 1});
        AssertHeapSort(maxHeap, maxHeap.OrderBy(d => -d).ToArray());

        maxHeap = new MaxHeap<int> {2, 6, 1, 3, 56, 1, 4, 7, 8, 23, 4, 5, 7, 34, 1, 4};
        AssertHeapSort(maxHeap, maxHeap.OrderBy(d => -d).ToArray());
    }

    private static void AssertHeapSort(Heap<int> heap, IEnumerable<int> expected)
    {
        var sorted = new List<int>();
        while (heap.Count > 0)
            sorted.Add(heap.ExtractDominating());

        Assert.IsTrue(sorted.SequenceEqual(expected));
    }
}
49
Ohad Schneider

ここに私が書いたものがありますが、おそらく最適化されていない(ソートされた辞書を使用する)だけでなく、理解しやすいものです。さまざまな種類のオブジェクトを挿入できるため、汎用キューはありません。

using System;
using System.Diagnostics;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;

namespace PrioQueue
{
    public class PrioQueue
    {
        int total_size;
        SortedDictionary<int, Queue> storage;

        public PrioQueue ()
        {
            this.storage = new SortedDictionary<int, Queue> ();
            this.total_size = 0;
        }

        public bool IsEmpty ()
        {
            return (total_size == 0);
        }

        public object Dequeue ()
        {
            if (IsEmpty ()) {
                throw new Exception ("Please check that priorityQueue is not empty before dequeing");
            } else
                foreach (Queue q in storage.Values) {
                    // we use a sorted dictionary
                    if (q.Count > 0) {
                        total_size--;
                        return q.Dequeue ();
                    }
                }

                Debug.Assert(false,"not supposed to reach here. problem with changing total_size");

                return null; // not supposed to reach here.
        }

        // same as above, except for peek.

        public object Peek ()
        {
            if (IsEmpty ())
                throw new Exception ("Please check that priorityQueue is not empty before peeking");
            else
                foreach (Queue q in storage.Values) {
                    if (q.Count > 0)
                        return q.Peek ();
                }

                Debug.Assert(false,"not supposed to reach here. problem with changing total_size");

                return null; // not supposed to reach here.
        }

        public object Dequeue (int prio)
        {
            total_size--;
            return storage[prio].Dequeue ();
        }

        public void Enqueue (object item, int prio)
        {
            if (!storage.ContainsKey (prio)) {
                storage.Add (prio, new Queue ());
              }
            storage[prio].Enqueue (item);
            total_size++;

        }
    }
}
21
kobi7

Julian Bucknallのブログで彼のブログを見つけました- http://www.boyet.com/Articles/PriorityQueueCSharp3.html

優先度の低いキューのアイテムが最終的に時間とともに「バブルアップ」し、飢thatに陥らないように、少し変更しました。

9
Duncan

Microsoft Collections for .NET で述べたように、Microsoftは.NET Framework内で 2つの内部PriorityQueueクラス を作成(およびオンラインで共有)しています。彼らのコードは試用可能です。

編集:@ mathusum-mutがコメントしたように、Microsoftの内部PriorityQueueクラスの1つにバグがあります(もちろん、SOコミュニティには修正が提供されています): Microsoftの内部PriorityQueueのバグ<T>?

7
weir

この実装は便利です: http://www.codeproject.com/Articles/126751/Priority-queue-in-Csharp-with-help-of-heap-data-st.aspx

汎用であり、ヒープデータ構造に基づいています。

6
Alexey
class PriorityQueue<T>
{
    IComparer<T> comparer;
    T[] heap;
    public int Count { get; private set; }
    public PriorityQueue() : this(null) { }
    public PriorityQueue(int capacity) : this(capacity, null) { }
    public PriorityQueue(IComparer<T> comparer) : this(16, comparer) { }
    public PriorityQueue(int capacity, IComparer<T> comparer)
    {
        this.comparer = (comparer == null) ? Comparer<T>.Default : comparer;
        this.heap = new T[capacity];
    }
    public void Push(T v)
    {
        if (Count >= heap.Length) Array.Resize(ref heap, Count * 2);
        heap[Count] = v;
        SiftUp(Count++);
    }
    public T pop()
    {
        var v = top();
        heap[0] = heap[--Count];
        if (Count > 0) SiftDown(0);
        return v;
    }
    public T top()
    {
        if (Count > 0) return heap[0];
        throw new InvalidOperationException("优先队列为空");
    }
    void SiftUp(int n)
    {
        var v = heap[n];
        for (var n2 = n / 2; n > 0 && comparer.Compare(v, heap[n2]) > 0; n = n2, n2 /= 2) heap[n] = heap[n2];
        heap[n] = v;
    }
    void SiftDown(int n)
    {
        var v = heap[n];
        for (var n2 = n * 2; n2 < Count; n = n2, n2 *= 2)
        {
            if (n2 + 1 < Count && comparer.Compare(heap[n2 + 1], heap[n2]) > 0) n2++;
            if (comparer.Compare(v, heap[n2]) >= 0) break;
            heap[n] = heap[n2];
        }
        heap[n] = v;
    }
}

簡単です。

6
Shimou Dong

Java CollectionsフレームワークのJava実装(Java.util.PriorityQueue)でJavaからC#へのトランスレーターを使用するか、アルゴリズムとコアコードをよりインテリジェントに使用するそして、キュー、または少なくともコレクション用のC#コレクションフレームワークAPIに準拠する独自のC#クラスにプラグインします。

3
JeeBee

AlgoKit

AlgoKit と呼ばれるオープンソースライブラリを作成し、 NuGet から入手できます。を含む:

  • 暗黙のd-aryヒープ(ArrayHeap)、
  • 二項ヒープ
  • ペアリングヒープ

コードは広範囲にテストされています。ぜひ試してみることをお勧めします。

var comparer = Comparer<int>.Default;
var heap = new PairingHeap<int, string>(comparer);

heap.Add(3, "your");
heap.Add(5, "of");
heap.Add(7, "disturbing.");
heap.Add(2, "find");
heap.Add(1, "I");
heap.Add(6, "faith");
heap.Add(4, "lack");

while (!heap.IsEmpty)
    Console.WriteLine(heap.Pop().Value);

なぜこれら3つのヒープがあるのでしょうか?

実装の最適な選択は、入力に強く依存します。Larkin、Sen、およびTarjanがAに示されているように、優先度キューの基本に戻る実証的研究arXiv:1403.0252v1 [cs.DS] 。暗黙のd-aryヒープ、ペアリングヒープ、フィボナッチヒープ、二項ヒープ、明示的なd-aryヒープ、ランクペアリングヒープ、地震ヒープ、違反ヒープ、ランク緩和された弱いヒープ、および厳密なフィボナッチヒープをテストしました。

AlgoKitには、テスト対象の中で最も効率的であると思われる3種類のヒープがあります。

選択のヒント

要素の数が比較的少ない場合は、暗黙的なヒープ、特に第4ヒープ(暗黙的な4進数)を使用することに関心があるでしょう。より大きなヒープサイズで操作する場合は、二項ヒープやペアヒープなどの償却された構造のパフォーマンスが向上するはずです。

NGenericsチームの別の実装を次に示します。

NGenerics PriorityQueue

2
husayt

単純な最大ヒープ実装。

https://github.com/bharathkumarms/AlgorithmsMadeEasy/blob/master/AlgorithmsMadeEasy/MaxHeap.cs

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

namespace AlgorithmsMadeEasy
{
    class MaxHeap
    {
        private static int capacity = 10;
        private int size = 0;
        int[] items = new int[capacity];

        private int getLeftChildIndex(int parentIndex) { return 2 * parentIndex + 1; }
        private int getRightChildIndex(int parentIndex) { return 2 * parentIndex + 2; }
        private int getParentIndex(int childIndex) { return (childIndex - 1) / 2; }

        private int getLeftChild(int parentIndex) { return this.items[getLeftChildIndex(parentIndex)]; }
        private int getRightChild(int parentIndex) { return this.items[getRightChildIndex(parentIndex)]; }
        private int getParent(int childIndex) { return this.items[getParentIndex(childIndex)]; }

        private bool hasLeftChild(int parentIndex) { return getLeftChildIndex(parentIndex) < size; }
        private bool hasRightChild(int parentIndex) { return getRightChildIndex(parentIndex) < size; }
        private bool hasParent(int childIndex) { return getLeftChildIndex(childIndex) > 0; }

        private void swap(int indexOne, int indexTwo)
        {
            int temp = this.items[indexOne];
            this.items[indexOne] = this.items[indexTwo];
            this.items[indexTwo] = temp;
        }

        private void hasEnoughCapacity()
        {
            if (this.size == capacity)
            {
                Array.Resize(ref this.items,capacity*2);
                capacity *= 2;
            }
        }

        public void Add(int item)
        {
            this.hasEnoughCapacity();
            this.items[size] = item;
            this.size++;
            heapifyUp();
        }

        public int Remove()
        {
            int item = this.items[0];
            this.items[0] = this.items[size-1];
            this.items[this.size - 1] = 0;
            size--;
            heapifyDown();
            return item;
        }

        private void heapifyUp()
        {
            int index = this.size - 1;
            while (hasParent(index) && this.items[index] > getParent(index))
            {
                swap(index, getParentIndex(index));
                index = getParentIndex(index);
            }
        }

        private void heapifyDown()
        {
            int index = 0;
            while (hasLeftChild(index))
            {
                int bigChildIndex = getLeftChildIndex(index);
                if (hasRightChild(index) && getLeftChild(index) < getRightChild(index))
                {
                    bigChildIndex = getRightChildIndex(index);
                }

                if (this.items[bigChildIndex] < this.items[index])
                {
                    break;
                }
                else
                {
                    swap(bigChildIndex,index);
                    index = bigChildIndex;
                }
            }
        }
    }
}

/*
Calling Code:
    MaxHeap mh = new MaxHeap();
    mh.Add(10);
    mh.Add(5);
    mh.Add(2);
    mh.Add(1);
    mh.Add(50);
    int maxVal  = mh.Remove();
    int newMaxVal = mh.Remove();
*/
1
Bharathkumar V

私は最近同じ問題を抱えていて、このために NuGetパッケージ を作成することになりました。

これにより、標準のヒープベースの優先度キューが実装されます。また、BCLコレクションのすべての通常の利点:ICollection<T>およびIReadOnlyCollection<T>の実装、カスタムIComparer<T>のサポート、初期容量を指定する機能、およびDebuggerTypeProxyにより、コレクションをデバッガーで簡単に操作できるようになります。

また、プロジェクトに単一の.csファイルをインストールするだけのパッケージの Inline バージョンがあります(外部から見える依存関係を避けたい場合に便利です)。

詳細については、 githubページ をご覧ください。

1
ChaseMedallion