• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권3호
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• pp.217-222
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• 2009

우선순위 큐는 스케줄링, 정렬, 유전자 검색과 같은 우선순위에 따른 검색, 최단거리 계산과 같은 응용에 사용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 배열을 이용한 양단 우선순위 큐 자료구조는 삽입과 삭제 연산에 각각 O(1) 전이시간과 O(logn) 시간이 걸린다. 본 저자가 알고 있는 한, 지금까지의 배열을 이용한 양단우선순위 큐 알고리즘은 삽입과 삭제에 모두 O(logn) 시간이 걸린다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권2호
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• pp.29-34
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• 2019

우선순위 큐은 근본적인 자료 구조 중의 하나이며 오랫동안 많은 연구가 이루어여 왔다. 본 논문에서는 IMI-힙이라고 하는 묵시 양단 우선순위 큐를 제안한다. 제안된 IMI-힙에서는 삽입에 O(1) 전이시간이 걸리고 최소값과 최대값 삭제 연산에 각각 O(logn) 시간이 걸린다. 기존에 발표된 묵시 양단 우선순위 큐는 삽입과 최소/최대값 삭제에 모두 O(logn) 시간이 걸리는 것으로 본 저자는 알고 있다. 따라서 제안된 IMI-힙은 삽입 시간 복잡도에 있어서 기존의 힙보다 우수하다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권7호
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• pp.577-582
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• 2004

스케쥴링이나 정렬과 같은 응용에 이용될 수 있는 양단 우선순위 큐는 포인터를 사용하는 것과 포인터를 이용하지 않고 묵시적으로 표현하는 두 가지가 있다. 묵시 자료 구조는 메모리 이용에 있어서 포인터를 사용하는 것보다 효율적이다. 본 논문에서는 캐쉬 메모리를 효율적으로 이용하는 새로운 묵시 양단 우선순위 큐인 4-딥$\ast$를 제안한다. 실험을 통하여, 제안된 4-딥$\ast$가 이진 트리에 근거한 딥뿐만 아니라 대칭 최소-최대 합보다 빠름을 보인다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제14권1E호
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• pp.73-82
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• 1995

본 논문은 relaxed min-max heap을 병합시키기 위하여 이용된 새로운 자료구조인 개선된 relaxed min-max-pair 힙으로서, 두개의 relaxed min-max 힙 즉, 크기가 n인 relaxed min-max nheap과 크기가 k인 relaxed min-max kheap으로 구성된 우선 순위 큐를 병합시키기 위한 순차적 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 논문에서 제시된 방법은 [8]에 제시된 방법에서 relaxed min-max 힙을 병합시키기 위해서 이용된 blossomed tree와 lazying 방법을 제거하여도 병합이 되는 새로운 기법을 제시하였다. 결과적으로 본 논문에서 제세된 방법은 두개의 relaxed min-max 힙의 크기가 서로 다른 경우로서, 이때 크기 $k{\leq}{\lfloor}log(size(nheap)){\rfloor}$인 경우, 시간 복잡도가 O(log(log(n/k))*log(k)) 이고 공간복잡도가 O(n+k)임을 볼수가 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1162-1171
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• 1998

본 논문에서는 relaxed min-max heap을 병합시키기 위하여 새로운 자료구조인 개선된 relaxed min-max-pair 힙을 제시함과 동시에, 두개의 relaxed min-max 힙, 즉 크기가 n인 relaxed min-max nheap과 크기가 k인 relaxed min-max kheap으로 구성된 우선 순위 큐를 병합시키기 위한 병렬 알고리즘을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 [9]의 방법으로부터 relaxed min-max 힙을 병합 시키기 위해서 이용된 blossomed tree와 lazying 방법을 제거하여도 병합되는 새로운 방법을 제시하였다. 결과적으로 본 논문에 제시된 방법은 max($2^{i-1}$,[(m+1/4)])개의 프로세서를 이용할 경우, 시간 복잡도가 O(log(log(n/k))${\times}$log(k))임을 볼 수가 있다. 그리고 크기가 서로 다른 두 개의 relaxed min-max heap으로 구성된 8백만개의 데이터를 병합시키기 위해서, MasPar 머쉰에서 64개의 프로세서를 이용하여 실행시킨 결과 35.205의 Speedup을 얻었다.