キューを使うとき、「list でいいのか？ deque のほうが速いのか？ queue.Queue とは何が違うのか？」と迷ったことがあるかもしれません。それぞれのデータ構造には特徴があり、適材適所で使い分けることで処理の効率が大きく変わります！

1. それぞれの特徴

データ構造	主な用途	特徴
`list`	一般的な配列操作	先頭の要素の追加・削除が遅い（O(n)）
`collections.deque`	高速な両端キュー	両端の追加・削除が高速（O(1)）
`queue.Queue`	マルチスレッドのタスク管理	スレッドセーフなFIFOキュー

2. `list`（通常のリスト）

✅ 長所

Python の組み込み型で、使いやすい
末尾の append() や pop() は O(1) で高速

❌ 短所

先頭の要素の insert(0, x) や pop(0) は O(n)（遅い）

lst = [1, 2, 3]
lst.append(4)  # 末尾に追加（高速）
print(lst.pop())  # 4（末尾から削除、O(1)）

lst.insert(0, 0)  # 先頭に追加（O(n)）
print(lst.pop(0))  # 0（先頭から削除、O(n)）

🔹 先頭の追加・削除が多い場合は deque を使うべき！

3. `collections.deque`（両端キュー）

✅ 長所

両端の append() / appendleft() / pop() / popleft() が O(1) で高速
list のような可変長のデータ構造
スレッドセーフ（ロックは手動で必要）

❌ 短所

list のようなランダムアクセス（deque[i]）は遅い（O(n)）

from collections import deque

dq = deque([1, 2, 3])
dq.append(4)  # 右端に追加
dq.appendleft(0)  # 左端に追加

print(dq.pop())  # 4（右端から削除）
print(dq.popleft())  # 0（左端から削除）

🔹 両端の操作が頻繁に発生する場合は deque が最適！

4. `queue.Queue`（スレッドセーフなキュー）

✅ 長所

put() / get() がスレッドセーフ（ロック管理不要）
マルチスレッドのタスクキューに適している

❌ 短所

deque よりもやや遅い（スレッドロックのオーバーヘッド）
直接インデックスアクセス不可（FIFO 方式）

import queue

q = queue.Queue()
q.put(1)  # キューに追加
q.put(2)
q.put(3)

print(q.get())  # 1（FIFOで取得）
print(q.get())  # 2

🔹 マルチスレッド環境で安全にキューを使いたい場合に最適！

5.まとめ

データ構造	先頭追加	末尾追加	先頭削除	末尾削除	スレッドセーフ	用途
`list`	O(n)	O(1)	O(n)	O(1)	❌	一般的なリスト操作
`deque`	O(1)	O(1)	O(1)	O(1)	△（ロックが必要）	キュー・スタック
`queue`	O(1)	O(1)	O(1)	O(1)	✅	マルチスレッドのタスク管理

list → 配列のように扱いたいとき（検索や末尾操作が中心）
deque → 先頭や末尾の要素の追加・削除が多いとき（スタック・キュー用途）
queue → マルチスレッドで安全にキューを使いたいとき（タスク管理）

参考

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