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Pythonのスタックとキューには何を使えばいいのか(各データ構造の速度比較)

Last updated at Posted at 2020-03-02

はじめに

本記事は、主に競技プログラミングにおける話です。

Python において、スタックとキューを実装するには複数の方法があります。

  • スタック(stack)
    • list を使う(append(), pop()
    • collections.deque を使う(append(), pop()
  • キュー(queue)
    • list を使う(append(), pop(0)
    • collections.deque を使う(append(), popleft())
    • queue.Queue を使う(put(), get()

さて、この中で一体どれを使うのが最適でしょうか。
今回はそれを速度面に注目して調べます。

計測方法

各データ構造に対して、要素の追加と取り出しを10回、100回、1000回、10000回、100000回行います。

どのコードも、以下の import 部分は省略しています。

import部分
from collections import deque
from queue import Queue
import time

スタック

listを使用
# stack(list)
stack_list_append = []
stack_list_pop = []
for i in range(1, 6):
    start = time.time()

    stack_list = []
    for j in range(10 ** i):
        stack_list.append(j)

    stack_list_append.append(time.time() - start)

    start = time.time()

    for j in range(10 ** i):
        stack_list.pop()

    stack_list_pop.append(time.time() - start)
dequeを使用
# stack(deque)
stack_deque_append = []
stack_deque_pop = []
for i in range(1, 6):
    start = time.time()

    stack_deque = deque([])
    for j in range(10 ** i):
        stack_deque.append(j)

    stack_deque_append.append(time.time() - start)

    start = time.time()

    for j in range(10 ** i):
        stack_deque.pop()

    stack_deque_pop.append(time.time() - start)

キュー

listを使用
# queue(list)
queue_list_append = []
queue_list_pop = []
for i in range(1, 6):
    start = time.time()

    queue_list = []
    for j in range(10 ** i):
        queue_list.append(j)

    queue_list_append.append(time.time() - start)

    start = time.time()

    for j in range(10 ** i):
        queue_list.pop(0)

    queue_list_pop.append(time.time() - start)
dequeを使用
# queue(deque)
queue_deque_append = []
queue_deque_pop = []
for i in range(1, 6):
    start = time.time()

    queue_deque = deque([])
    for j in range(10 ** i):
        queue_deque.append(j)

    queue_deque_append.append(time.time() - start)

    start = time.time()

    for j in range(10 ** i):
        queue_deque.popleft()

    queue_deque_pop.append(time.time() - start)
Queueを使用
# queue(Queue)
queue_Queue_append = []
queue_Queue_pop = []

for i in range(1, 6):
    start = time.time()

    queue_Queue = Queue()
    for j in range(10 ** i):
        queue_Queue.put(j)

    queue_Queue_append.append(time.time() - start)

    start = time.time()

    for j in range(10 ** i):
        queue_Queue.get()

    queue_Queue_pop.append(time.time() - start)

計測結果

計測結果をグラフにしたところ、次のようになりました。

スクリーンショット 2020-03-01 16.35.38.png

左上から順に見ていきましょう。

スタックの結果

要素の追加

左上のグラフです。
スクリーンショット 2020-03-01 16.39.29.png
若干 deque の方が速いですが、ほぼ同じです。

要素の取り出し

右上のグラフです。
スクリーンショット 2020-03-01 16.40.06.png
こちらも若干 deque の方が速いですが、ほぼ同じです。

キューの結果

要素の追加

左下のグラフです。
スクリーンショット 2020-03-01 16.40.40.png
要素数が多くなると、 Queue が他に比べて10倍以上遅いです。

要素の取り出し

右下のグラフです。
スクリーンショット 2020-03-01 16.40.48.png
Queue は要素の追加の時と同じですが、list が明らかにやばいです。最速の deque と比べると100倍以上遅くなっています。

結論

スタックもキューも、collections.deque を使うのが最適です。

せっかくなので、簡単な使い方も書いておきます。

スタック

from collections import deque

s = deque([])
s.append(1)  # [1]
s.append(2)  # [1, 2]
s.append(3)  # [1, 2, 3]
s.pop()      # 一番上から取り除く [1, 2, 3] -> [1, 2]
s.pop()      # [1, 2] -> [1]
s.pop()      # [1] -> []

キュー

スタックでは取り除くときに pop だったのが、キューだと popleft になっているだけです。

from collections import deque

q = deque([])
q.append(1)  # [1]
q.append(2)  # [1, 2]
q.append(3)  # [1, 2, 3]
q.popleft()  # 一番下から取り除く [1, 2, 3] -> [2, 3]
q.popleft()  # [2, 3] -> [3]
q.popleft()  # [3] -> []
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