.Netの優先度キュー[終了]


216

優先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のあるデータ構造です。新しいジョブを優先度キューに挿入する方が、そのような到着ごとにすべてを並べ替えるよりもはるかにコスト効率が高くなります。

基本優先度キューは、3つの主要な操作をサポートしています。

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

私が間違った場所を探しているのでない限り、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、それとも自分でロールすべきですか?


34
参考までに、使いやすい、高度に最適化されたC#優先度キューを開発しまし。特にパスファインディングアプリケーション(A *など)用に開発されましたが、他のアプリケーションでも完全に機能するはずです。私はこれを回答として投稿しますが、質問は最近閉じられました...
BlueRaja-Danny Pflughoeft 2013

1
ParallelExtensionsExtrasには、ConcurrentPriorityQueue コード
VoteCoffee

Spring.NetのJavaコンカレントAPIを.netに移植する取り組みの一環として、恥知らずにPriorityQueueを導入します。ヒープとキューの両方であり、完全に汎用的にサポートされています。バイナリはここからダウンロードできます
Kenneth Xu

@ BlueRaja-DannyPflughoeft答えを追加していただけませんか?
mafu

1
要約すると。現在、.netにはヒープデータ構造がなく、.netコアにもありません。けれどものArray.sortは、多数のため、ユーザーにそれを。内部実装が存在します。
Artyom

回答:


44

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


60
OrderedBag / OrderedSetは必要以上に多くの作業を行い、ヒープの代わりに赤黒木を使用します。
Dan Berindei、2009年

3
@DanBerindei:実行中の計算(古いアイテムを削除する)が必要な場合は不要、ヒープは最小または最大の削除のみをサポート
Svisstack

69

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

クラスは、ペアの配列として格納されている間隔ヒープを使用してIntervalHeap<T>インターフェイスIPriorityQueue<T>を実装します。FindMinとFindMax操作、およびインデクサーのgetアクセサーには、時間がO(1)かかります。DeleteMin、DeleteMax、AddおよびUpdate操作、およびインデクサーのセットアクセサーには、O(log n)の時間がかかります。通常のプライオリティキューとは対照的に、インターバルヒープは最小効率と最大動作の両方を同じ効率で提供します。

APIは十分に単純です

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

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


3
これは非常に堅固なライブラリのように見え、1400ユニットテストが付属しています。
ECC-Dan

2
使ってみましたが、重大な欠陥があります。IntervalHeapには優先度の概念が組み込まれていないため、IComparableまたはIComparerを実装して、「優先度」ではなくソートされたコレクションにする必要があります。さらに悪いことに、以前のエントリの優先度を直接更新する方法はありません!!!
morteza khosravi 2018年

52

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));
    }
}

2
ExtractDominatingでヒープ値をクリアすることをお勧めします。これにより、参照されたオブジェクトが必要以上に長く保持されない(潜在的なメモリリーク)。値型の場合、それは明らかに問題ではありません。
Wout

5
いいですが、アイテムを削除できませんか?これは優先キューの重要な操作です。
トムラークワーシー2016

基になるオブジェクトは配列のようです。これは二分木としては良いのではないでしょうか?
Grunion Shaftoe

1
@OhadSchneiderはとてもクールです、私は最小ヒープを調べて、それを一般的で最小または最大ヒープにしてあなたがやったことをやろうとしました!すばらしい作品
ギラド2018年

1
@Gilad IEqualityComparer<T>は、2つの項目が等しいかどうかを通知するだけで十分ではありませんが、それらの間の関係(小さい/大きい)を知る必要があります。私が使用できたのは本当IComparer<T>です...
オハドシュナイダー

23

ここに私が書いたものがあります。おそらく最適化されていません(ソートされた辞書を使用しているだけです)が、理解は簡単です。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++;

        }
    }
}

これは同じ優先順位を持つ複数のエントリを許可しませんか?
Letseatlunch

2
します。Enqueueメソッドを呼び出すと、その優先度のキューにアイテムが追加されます。(enqueueメソッドの他の部分。)
kobi7 '19

5
「それは実際にはコンピュータサイエンスの意味での優先キューではない」とはどういう意味ですか?これが優先キューではないとあなたに思わせるのはどうですか?
マーク・バイアーズ

14
ジェネリックを使用しない場合は-1。
cdiggins 2013年

2
Heap / PriorityQueueの最大の利点の1つは、最小/最大抽出のO(1)複雑さ、つまりPeek操作です。そして、ここでは、列挙子のセットアップ、forループなどが含まれます。また、O(logN)ではなく「エンキュー」操作-ヒープのもう1つの主要機能である「ContainsKey」のために1回のO(longN)スワイプがあり、2回目(再びO(longN))がキューエントリを追加します。 (必要な場合)、実際にQueue(storage [prio]行)を取得する3つ目、最後にそのキューへの線形追加。これは、コアアルゴリズムの実装という観点からすれば、本当に正気ではありません。
Jonan Georgiev 2016年


9

Microsoft Collections for .NETで述べたように、Microsoftは.NET Framework内に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。彼らのコードは試してみることができます。

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(SOコミュニティにはもちろん、修正が提供されています):Microsoftの内部PriorityQueue <T>にバグがありますか?


10
バグはここで実装の1つで発見された:stackoverflow.com/questions/44221454/...
MathuSumのMut

おお!PriorityQueue<T>Microsoftの共有ソース内のこれらすべてのクラスがinternalアクセス指定子でマークされていることがわかります。したがって、それらはフレームワークの内部機能によってのみ使用されます。windowsbase.dllC#プロジェクトで参照するだけでは、一般消費には使用できません。唯一の方法は、共有ソースをクラスファイル内のプロジェクト自体にコピーすることです。
RBT


7
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。


13
時々、私は for (var n2 = n / 2; n > 0 && comparer.Compare(v, heap[n2]) > 0; n = n2, n2 /= 2) heap[n] = heap[n2]; それが1行の価値があるのか​​と思いました

1
@DustinBreakeyパーソナルスタイル:)
Dong

3
間違いなく他の人には読めません。開発者の頭の上に浮かぶ疑問符を残さないコードを書くことを検討してください。
alzaimar 2018年

3

Javaコレクションフレームワークの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、よりインテリジェントにアルゴリズムとコアコードを使用して、C#コレクションフレームワークに準拠する独自のC#クラスにプラグインします。キューのAPI、または少なくともコレクション。


これは機能しますが、残念ながらIKVMはJavaジェネリックをサポートしていないため、型の安全性が失われます。
メカニカルカタツムリ

8
コンパイルされたJavaバイトコードを扱う場合、「Javaジェネリック」などはありません。IKVMはそれをサポートできません。
マーク

3

AlgoKit

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

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

コードは広範囲にわたってテストされています。ぜひお試しにな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);

なぜこれらの3つのヒープなのか?

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は、優先キューの基本に戻る実証的研究arXiv:1403.0252v1 [cs.DS]に示しています。ます。彼らは、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は、テストされたヒープの中で最も効率的であると思われる3種類のヒープを備えています。

選択のヒント

要素の数が比較的少ない場合は、暗黙のヒープ、特に4値ヒープ(暗黙の4値ヒープ)の使用に関心を持つ可能性があります。より大きなヒープサイズで操作する場合、2項式ヒープやペアリングヒープなどの償却済み構造のパフォーマンスが向上するはずです。



1

最近同じ問題があり、NuGetパッケージを作成してしまいましたこれのためにを。

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コレクションの通常のすべての機能、ICollection<T>およびIReadOnlyCollection<T>実装、カスタムIComparer<T>サポート、初期容量を指定する機能、およびDebuggerTypeProxyデバッガーでのコレクションの操作を容易にする機能も備えています。

インラインもあります単一の.csファイルをプロジェクトにインストールするだけのパッケージのバージョンます(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のページをご覧ください


1

シンプルな最大ヒープ実装。

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();
*/

-3

Systemライブラリからの以下のPriorityQueue使用の実装SortedSet

using System;
using System.Collections.Generic;

namespace CDiggins
{
    interface IPriorityQueue<T, K> where K : IComparable<K>
    {
        bool Empty { get; }
        void Enqueue(T x, K key);
        void Dequeue();
        T Top { get; }
    }

    class PriorityQueue<T, K> : IPriorityQueue<T, K> where K : IComparable<K>
    {
        SortedSet<Tuple<T, K>> set;

        class Comparer : IComparer<Tuple<T, K>> {
            public int Compare(Tuple<T, K> x, Tuple<T, K> y) {
                return x.Item2.CompareTo(y.Item2);
            }
        }

        PriorityQueue() { set = new SortedSet<Tuple<T, K>>(new Comparer()); }
        public bool Empty { get { return set.Count == 0;  } }
        public void Enqueue(T x, K key) { set.Add(Tuple.Create(x, key)); }
        public void Dequeue() { set.Remove(set.Max); }
        public T Top { get { return set.Max.Item1; } }
    }
}

6
追加しようとしているアイテムと同じ「優先度」を持つアイテムがセット内に既にある場合、SortedSet.Addは失敗します(そしてfalseを返します)。したがって、A.Compare(B)== 0で、Aがすでにリストにある場合、PriorityQueue.Enqueue関数は警告なしに失敗します。
ジョセフ

何を説明するのか、T xそしてK key?これは重複を許可するためのトリックだT xと思いますが、一意のキー(UUIDなど)を生成する必要がありますか?
Thariq Nugrohotomo
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