データ構造におけるキューの利点

データ構造は、情報を編成する方法です。これらの構造には、ファイル、リスト、配列、ツリー、レコード、およびテーブルが含まれます。キューは順序付きリストに関連しています。キューを使用すると、新しいデータはデータ構造の後ろに配置され、削除は前に配置されます。データ構造に入力された最初のデータは、構造から削除された最初の部分です。キューを使用すると、データはスタックの場合ほど長くデータ構造に残りません。行列は、最初に列に並んだ人が最初にサービスを受ける店の列に例えることができます。

複数のクライアント

キューはスタックよりも複雑ですが、配列を使用すると、最新の要素を最後に配置し、キューから 1 つのデータが削除されるときに各要素を 1 ステップ移動することで、キューを簡単に作成できます。キューは、複数のコンシューマーが特定のプロセスを共有する場合に役立ちます。たとえば、Web サイトには、消費者が特定のファイルをダウンロードできるほどのスペースしかない場合があります。スタックを使用すると、一部のコンシューマーは、最新のコンシューマーよりもファイルをダウンロードするのに長時間待たなければならない場合があります。キューは、クライアントが必ずしもデータの送信と同時にデータを受信するとは限らない場合にも役立ちます。

循環キュー

データの総数よりも大きな配列が必要になるため、キューによってデータ構造内に空きスペースが生じる可能性があります。ただし、プログラマは循環キューを使用して空きスペースを使用できます。プログラマーは、エントリがデータ キューに到達するまでジョブが待機するタイムアウトを設定できます。

速度

データ キューは、プロセス間通信の高速な方法です。データ待ち行列はジョブを一部の作業から解放し、応答時間の短縮とシステム パフォーマンスの全体的な改善につながる可能性があります。データ キューは、データベース ファイルやデータ領域よりもオーバーヘッドが少ないため、2 つの異なるタスク間の非同期通信の最速の形式として機能します。

柔軟性

キューは柔軟で、通信プログラミングは必要ありません。プログラマは、プロセス間通信の知識は必要ありません。データ キューにより、コンピュータは複数のタスクを処理できます。エントリがない場合、キューはアクティブなままであり、必要に応じてデータ エントリを処理する準備ができています。

複数のジョブ

一部のジョブにはパフォーマンスの制約があり、すべてのエントリを処理できないため、データ エントリは複数のジョブに分散されます。たとえば、一度に 1 人のカスタマー サービス担当者のみが顧客をサポートできるため、キューはカスタマー サービス リクエストを複数の担当者に分散させ、より迅速に処理することができます。