04-03. 우선순위 큐 (Priority Queue)

Q. 우선순위 큐(Priority Queue)를 써보셨나요? 우선순위 큐란 무엇이며, 일반적인 큐와 어떤 차이점이 있나요?

우선순위 큐를 직접 구현해서 사용해 본 경험은 없지만, 주로 가장 중요한 데이터를 먼저 처리해야 하는 상황에서 우선순위 큐가 효과적으로 활용된다고 알고 있습니다. 예를 들어, 운영체제의 프로세스 스케줄링, 네트워크 라우팅에서 최단 경로를 찾는 알고리즘(다익스트라), 혹은 시뮬레이션에서 이벤트 발생 순서를 관리할 때 사용될 수 있습니다.

우선순위 큐는 이름 그대로 각 요소가 우선순위를 가지고 있으며, 큐에서 데이터를 꺼낼 때 항상 가장 높은(또는 낮은) 우선순위를 가진 요소가 먼저 추출되는 자료구조입니다. 반면, 일반적인 큐는 FIFO(First In, First Out) 원칙에 따라 먼저 들어온 요소가 먼저 나가는 선입선출 구조를 따릅니다. 따라서, 일반 큐는 데이터의 시간적 순서가 중요할 때, 우선순위 큐는 데이터의 중요도나 가중치가 중요할 때 사용됩니다.

Q. 방금 말씀하신 상황에서, 만약 우선순위가 계속해서 변경되는 작업들이 발생한다면 어떻게 처리하시겠어요?

우선순위 큐에 이미 들어가 있는 작업의 우선순위가 동적으로 변경되는 상황이라면, 몇 가지 접근 방식을 고려할 수 있습니다.

가장 단순한 방법은 해당 작업을 우선순위 큐에서 제거(Delete)한 후, 변경된 우선순위로 다시 삽입(Insert) 하는 것입니다. 이때, 만약 특정 요소를 힙 내에서 직접 찾아 제거해야 한다면 O(N)의 시간 복잡도가 소요될 수 있어 비효율적입니다.

더 효율적인 방법으로는 '인덱스 기반 힙(Indexed Heap)' 이나 '피보나치 힙(Fibonacci Heap)' 과 같은 자료구조를 사용하는 것을 고려해 볼 수 있습니다. 이러한 자료구조들은 힙 내의 특정 요소 위치를 빠르게 찾을 수 있도록 추가적인 매핑 정보를 유지합니다. 즉, 이들은 내부적으로 작업의 위치를 미리 기억해 둬서, 우선순위가 바뀌었을 때도 해당 작업을 아주 빠르게 찾아서 큐의 순서를 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 일이 갑자기 '매우 급한 일'이 되었다면, 빠르게 그 일을 맨 앞으로 옮겨주는 방식이죠. 이때 요소의 우선순위 변경 및 힙 재구성은 O(logN) 또는 피보나치 힙의 경우 O(1)의 상환 시간 복잡도로 가능합니다.

실제 시스템에서는 우선순위가 빈번하게 변경되는 작업이라면, 우선순위 큐를 사용할지, 아니면 별도의 스케줄러가 특정 주기마다 전체 작업의 우선순위를 재평가하여 큐에 다시 넣는 방식을 사용할지 등을 추가적으로 고려해서 처리할 것 같습니다.

Q. 힙에 대해 얘기하셨는데, 우선순위 큐의 내부 구현으로 힙(Heap)을 가장 많이 선호하는 구체적인 이유는 무엇인가요?

힙은 우선순위 큐의 핵심 기능에 가장 잘 맞는 특징들을 가지고 있기 때문에 가장 널리 사용됩니다.

우선, 힙은 완전 이진 트리 형태를 유지하면서 부모-자식 간의 우선순위 규칙을 따릅니다. 이런 구조 덕분에 새로운 요소를 넣거나 가장 우선순위가 높은 요소를 꺼내는 모든 작업이 일관되게 O(logN)이라는 효율적인 시간 복잡도로 처리됩니다. 정렬된 연결 리스트처럼 삽입이 느려지거나, 균형 이진 탐색 트리처럼 복잡하게 구현할 필요 없이 동일한 효율을 낼 수 있다는 점이 큰 강점이죠.

게다가 힙은 주로 배열을 기반으로 구현됩니다. 배열은 메모리상에 연속적으로 저장되기 때문에 컴퓨터의 캐시 메모리를 효율적으로 사용할 수 있어 실제 성능이 아주 좋습니다. 구현도 균형 이진 탐색 트리에 비해 훨씬 간단하고, 필요한 메모리도 적은 편이에요.

결론적으로, 힙은 빠른 연산 속도, 적은 메모리 사용, 그리고 비교적 간단한 구현이라는 실용적인 장점들을 고루 갖추고 있어서, 우선순위 큐를 구현하는 데 가장 효율적이고 실용적인 자료구조로 선호됩니다.

Q. 그렇다면 우선순위 큐를 구현할 때 힙(Heap)이 아닌 다른 자료구조, 예를 들어 정렬된 연결 리스트나 균형 이진 탐색 트리 같은 것을 사용한다면 어떤 장단점이 있을까요?

우선순위 큐를 만들 때 힙 말고도 정렬된 연결 리스트나 균형 이진 탐색 트리 같은 다른 자료구조를 쓸 수도 있습니다.

정렬된 연결 리스트로 우선순위 큐를 구현한다면, 가장 우선순위가 높은 요소를 꺼낼 때는 리스트의 맨 앞에서 바로 가져올 수 있어서 정말 빠릅니다. O(1)의 시간 복잡도죠. 하지만 새로운 요소를 추가할 때는 그 요소가 들어갈 올바른 위치를 찾기 위해 리스트를 처음부터 끝까지 다 살펴봐야 해요. 그래서 O(N)의 시간 복잡도가 발생하고, 데이터가 많아질수록 삽입이 잦은 환경에서는 효율이 아주 떨어질 수 있습니다.

균형 이진 탐색 트리를 사용하면 요소를 넣거나 빼는 연산 모두 O(logN)의 시간 복잡도를 보장합니다. 특정 요소를 찾거나, 가장 작거나 큰 값을 찾는 등 다양한 작업을 효율적으로 처리할 수도 있어요. 하지만 힙에 비하면 구현이 훨씬 복잡하고 어렵다는 단점이 있습니다. 또한, 각 노드가 추가적인 정보를 가지고 있어야 해서 메모리를 더 많이 쓸 수도 있고, 메모리에 연속적으로 저장되지 않아 캐시 효율성이 힙보다 떨어질 수 있다는 점도 고려해야 합니다.