データ構造入門！配列・リスト・スタック・キューを初心者にもわかりやすく解説

# 配列（リスト）の作成
scores = [85, 92, 78, 90, 88]

# 要素へのアクセス（インデックスは0から始まる）
print(scores[0])  # 85が表示される
print(scores[2])  # 78が表示される

# 要素の変更
scores[1] = 95
print(scores)  # [85, 95, 78, 90, 88]

# 要素の追加
scores.append(100)
print(scores)  # [85, 95, 78, 90, 88, 100]

# 配列の長さを取得
length = len(scores)
print(f"要素数: {length}")  # 要素数: 6

# 配列の全要素を表示
for i, score in enumerate(scores):
    print(f"{i}番目の点数: {score}")

# リストの作成
students = ["田中", "佐藤", "鈴木"]

# 要素の追加
students.append("高橋")  # 末尾に追加
students.insert(1, "伊藤")  # 1番目の位置に挿入
print(students)  # ['田中', '伊藤', '佐藤', '鈴木', '高橋']

# 要素の削除
students.remove("佐藤")  # 値を指定して削除
print(students)  # ['田中', '伊藤', '鈴木', '高橋']

deleted = students.pop()  # 末尾の要素を削除して取得
print(f"削除された要素: {deleted}")  # 削除された要素: 高橋
print(students)  # ['田中', '伊藤', '鈴木']

# リストの結合
other_students = ["山田", "渡辺"]
all_students = students + other_students
print(all_students)  # ['田中', '伊藤', '鈴木', '山田', '渡辺']

# リストのスライス
first_two = all_students[:2]
print(first_two)  # ['田中', '伊藤']

# ノード（要素）のクラス
class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.next = None

# 連結リストのクラス
class LinkedList:
    def __init__(self):
        self.head = None
    
    # 先頭に要素を追加
    def add_first(self, data):
        new_node = Node(data)
        new_node.next = self.head
        self.head = new_node
    
    # 末尾に要素を追加
    def add_last(self, data):
        new_node = Node(data)
        
        if self.head is None:
            self.head = new_node
            return
        
        current = self.head
        while current.next:
            current = current.next
        current.next = new_node
    
    # リストの内容を表示
    def display(self):
        elements = []
        current = self.head
        while current:
            elements.append(current.data)
            current = current.next
        print(" -> ".join(map(str, elements)))

# 使用例
linked_list = LinkedList()
linked_list.add_last(10)
linked_list.add_last(20)
linked_list.add_first(5)
linked_list.display()  # 5 -> 10 -> 20

# リストを使ったスタックの実装
class Stack:
    def __init__(self):
        self.items = []
    
    # 要素を追加（push）
    def push(self, item):
        self.items.append(item)
        print(f"{item}をスタックに追加しました")
    
    # 要素を取り出し（pop）
    def pop(self):
        if not self.is_empty():
            return self.items.pop()
        else:
            return "スタックが空です"
    
    # 一番上の要素を確認（peek）
    def peek(self):
        if not self.is_empty():
            return self.items[-1]
        else:
            return "スタックが空です"
    
    # スタックが空かどうか確認
    def is_empty(self):
        return len(self.items) == 0
    
    # スタックのサイズを取得
    def size(self):
        return len(self.items)
    
    # スタックの内容を表示
    def display(self):
        print("スタックの内容（上が先頭）:")
        for item in reversed(self.items):
            print(f"  {item}")

# 使用例
stack = Stack()
stack.push(10)
stack.push(20)
stack.push(30)
stack.display()
# スタックの内容（上が先頭）:
#   30
#   20
#   10

print(f"一番上の要素: {stack.peek()}")  # 一番上の要素: 30
print(f"取り出した要素: {stack.pop()}")  # 取り出した要素: 30
print(f"取り出した要素: {stack.pop()}")  # 取り出した要素: 20
stack.display()
# スタックの内容（上が先頭）:
#   10

# ブラウザの「戻る」機能のシミュレーション
class BrowserHistory:
    def __init__(self):
        self.history = Stack()
        self.current_page = None
    
    def visit(self, url):
        if self.current_page:
            self.history.push(self.current_page)
        self.current_page = url
        print(f"{url}にアクセスしました")
    
    def back(self):
        if not self.history.is_empty():
            self.current_page = self.history.pop()
            print(f"{self.current_page}に戻りました")
        else:
            print("これ以上戻れません")
    
    def show_current(self):
        print(f"現在のページ: {self.current_page}")

# 使用例
browser = BrowserHistory()
browser.visit("google.com")
browser.visit("youtube.com")
browser.visit("github.com")
browser.show_current()  # 現在のページ: github.com
browser.back()  # youtube.comに戻りました
browser.back()  # google.comに戻りました
browser.show_current()  # 現在のページ: google.com

from collections import deque

# dequeを使ったキューの実装
class Queue:
    def __init__(self):
        self.items = deque()
    
    # 要素を追加（enqueue）
    def enqueue(self, item):
        self.items.append(item)
        print(f"{item}をキューに追加しました")
    
    # 要素を取り出し（dequeue）
    def dequeue(self):
        if not self.is_empty():
            return self.items.popleft()
        else:
            return "キューが空です"
    
    # 先頭の要素を確認（peek）
    def peek(self):
        if not self.is_empty():
            return self.items[0]
        else:
            return "キューが空です"
    
    # キューが空かどうか確認
    def is_empty(self):
        return len(self.items) == 0
    
    # キューのサイズを取得
    def size(self):
        return len(self.items)
    
    # キューの内容を表示
    def display(self):
        print("キューの内容（左が先頭）:")
        print(f"  {list(self.items)}")

# 使用例
queue = Queue()
queue.enqueue("田中")
queue.enqueue("佐藤")
queue.enqueue("鈴木")
queue.display()
# キューの内容（左が先頭）:
#   ['田中', '佐藤', '鈴木']

print(f"先頭の要素: {queue.peek()}")  # 先頭の要素: 田中
print(f"処理した要素: {queue.dequeue()}")  # 処理した要素: 田中
print(f"処理した要素: {queue.dequeue()}")  # 処理した要素: 佐藤
queue.display()
# キューの内容（左が先頭）:
#   ['鈴木']

# プリンタの印刷キューのシミュレーション
class PrintQueue:
    def __init__(self):
        self.queue = Queue()
    
    def add_job(self, document):
        self.queue.enqueue(document)
        print(f"印刷ジョブ '{document}' を追加しました")
    
    def process_job(self):
        if not self.queue.is_empty():
            doc = self.queue.dequeue()
            print(f"印刷中: {doc}")
            return doc
        else:
            print("印刷ジョブはありません")
            return None
    
    def show_queue(self):
        print("\n現在の印刷待ちリスト:")
        if self.queue.is_empty():
            print("  なし")
        else:
            self.queue.display()

# 使用例
printer = PrintQueue()
printer.add_job("報告書.pdf")
printer.add_job("請求書.docx")
printer.add_job("プレゼン資料.pptx")
printer.show_queue()

print("\n--- 印刷処理開始 ---")
printer.process_job()
printer.process_job()
printer.show_queue()

import heapq

class PriorityQueue:
    def __init__(self):
        self.items = []
    
    def enqueue(self, item, priority):
        # 優先度が小さいほど先に処理される
        heapq.heappush(self.items, (priority, item))
        print(f"{item}（優先度{priority}）を追加しました")
    
    def dequeue(self):
        if not self.is_empty():
            priority, item = heapq.heappop(self.items)
            return item
        return "キューが空です"
    
    def is_empty(self):
        return len(self.items) == 0

# 使用例: 緊急度による処理順序
tasks = PriorityQueue()
tasks.enqueue("メール返信", 3)
tasks.enqueue("緊急バグ修正", 1)
tasks.enqueue("会議資料作成", 2)

print("\n処理順序:")
while not tasks.is_empty():
    print(f"  処理: {tasks.dequeue()}")