[ C++ ] STL priority_queue(优先级队列)使用及其底层模拟实现，容器适配器，deque(双端队列)原理了解

目录

1.priority_queue

1.1 priority_queue的介绍

1.2 priority_queue 的使用及模拟实现

 模拟实现：

2.容器适配器

2.1 什么是适配器

2.2 STL标准库中stack和queue的底层结构

3.deque 

3.1deque的介绍

3.2 deque的中控器

3.3 deque的迭代器

3.4 deque的缺陷

4.为什么选择deque作为stack和queue的底层默认容器

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1.priority_queue

1.1 priority_queue的介绍

priority_queue 官方文档介绍

1. 优先队列是一种 容器适配器 ，根据严格的弱排序标准，它的第一个元素总是它所包含的元素中最大的。

2. 此上下文类似于 堆 ，在堆中可以随时插入元素，并且只能检索最大堆元素 ( 优先队列中位于顶部的元素) 。

3. 优先队列被实现为容器适配器，容器适配器即将特定容器类封装作为其底层容器类， queue 提供一组特定的成员函数来访问其元素。元素从特定容器的“ 尾部 ” 弹出，其称为优先队列的顶部。

4. 底层容器可以是任何标准容器类模板，也可以是其他特定设计的容器类。容器应该可以通过随机访问迭代器访问，并支持以下操作：

        empty()：检测容器是否为空

        size()：返回容器中有效元素个数

        front()：返回容器中第一个元素的引用

        push_back()：在容器尾部插入元素

        pop_back()：删除容器尾部元素

5. 标准容器类 vector 和 deque 满足这些需求。默认情况下，如果没有为特定的 priority_queue 类实例化指定容器类，则使用 vector 。

6. 需要支持随机访问迭代器，以便始终在内部保持堆结构。容器适配器通过在需要时自动调用算法函数

make_heap 、 push_heap 和 pop_heap 来自动完成此操作。

1.2 priority_queue 的使用及模拟实现

优先级队列默认使用 vector 作为其底层存储数据的容器，在 vector 上又使用了堆算法将 vector 中元素构造成 堆的结构，因此 priority_queue就是堆 ，所有需要用到堆的位置，都可以考虑使用 priority_queue 。注意： 默认情况下 priority_queue 是 大堆 。

函数声明	接口说明
priority_queue() / priority_queue(first,last)	构造一个空的优先级队列
empty()	检测优先级队列是否为空，是返回 true ，否则返回  false
top()	返回优先级队列中最大 ( 最小元素 ) ，即堆顶元素
push(x)	在优先级队列中插入元素 x
pop()	删除优先级队列中最大 ( 最小 ) 元素，即堆顶元素

注意：

1、默认情况下，priority_queue是大堆

int main()
{
	vector v = { 3,2,5,7,1,10,9,8,6,4 };
	priority_queue q1;
	for (auto& e : v)
		q1.push(e);

	while (!q1.empty())
	{
		cout << q1.top() << " ";
		q1.pop();
	}

	cout << endl;

	//如果要创建小堆，将第三个模板参数换成greater比较方式
	priority_queue, greater> q2(v.begin(), v.end());
	while (!q2.empty())
	{
		cout << q2.top() << " ";
		q2.pop();
	}


	return 0;
}

 2.、如果在priority_queue中放自定义类型的数据，用户需要在自定义类型中提供> 或者< 的重载。

比如我们之前写过的日期类，如果要比较两个日期的大小，就要自己重载>或者<

class Date
{
public:
	Date(int year = 1900, int month = 1, int day = 1)
		: _year(year)
		, _month(month)
		, _day(day)
	{}
	bool operator<(const Date& d)const
	{
		return (_year < d._year) ||
			(_year == d._year && _month < d._month) ||
			(_year == d._year && _month == d._month && _day < d._day);
	}
	bool operator>(const Date& d)const
	{
		return (_year > d._year) ||
			(_year == d._year && _month > d._month) ||
			(_year == d._year && _month == d._month && _day > d._day);
	}
	friend ostream& operator<<(ostream& _cout, const Date& d)
	{
		_cout << d._year << "-" << d._month << "-" << d._day;
		return _cout;
	}
private:
	int _year;
	int _month;
	int _day;
};
void TestPriorityQueue()
{
	// 大堆，需要用户在自定义类型中提供<的重载
	priority_queue q1;
	q1.push(Date(2018, 10, 29));
	q1.push(Date(2018, 10, 28));
	q1.push(Date(2018, 10, 30));
	cout << q1.top() << endl;
	// 如果要创建小堆，需要用户提供>的重载
	priority_queue, greater> q2;
	q2.push(Date(2018, 10, 29));
	q2.push(Date(2018, 10, 28));
	q2.push(Date(2018, 10, 30));
	cout << q2.top() << endl;
}

int main()
{

	TestPriorityQueue();
	return 0;
}

 模拟实现：

我们刚才已经明确priority_queue就是堆，并且默认是大堆，并且priority_queue的底层存储数据的容器是vector，因此priority_queue也是非常好实现的

//优先级队列 -- 大堆 <  小堆 >
	template,class Compare = less>
	class priority_queue
	{
	public:
		void AdjustUp(int child)
		{
			Compare comFunc;
			int parent = (child - 1) / 2;
			while (child > 0)
			{
				//if (_con[parent] < _con[child])
				if (comFunc(_con[parent], _con[child]))
				{
					swap(_con[parent], _con[child]);
					child = parent;
					parent = (child - 1) / 2;
				}
				else
				{
					break;
				}
			}
		}

		void AdjustDown(int parent)
		{
			Compare comFunc;

			size_t child = parent * 2 + 1;
			while (child < _con.size())
			{
				if (child + 1 < _con.size() && comFunc(_con[parent], _con[child]))
				{
					++child;
				}
				if (comFunc(_con[parent], _con[child]))
				{
					swap(_con[parent], _con[child]);
					parent = child;
					child = parent * 2 + 1;
				}
				else
				{
					break;
				}
			}
		}
		void push(const T& x)
		{
			_con.push_back(x);
			AdjustUp(_con.size() - 1);
		}
		void pop()
		{
			assert(!_con.empty());
			swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);
			_con.pop_back();
			AdjustDown(0);
		}


		const T& top()
		{
			return _con[0];
		}

		size_t size()
		{
			return _con.size();
		}

		bool empty()
		{
			return _con.empty();
		}


	private:
		Container _con;
	};

堆中元素的删除详细分析过程

2.容器适配器

2.1 什么是适配器

适配器是一种设计模式 ( 设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结) ， 该种模式是将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。

2.2 STL标准库中stack和queue的底层结构

虽然 stack 和 queue 中也可以存放元素，但在 STL 中并没有将其划分在容器的行列，而是将其称为 容器适配 器 ，这是因为 stack 和队列只是对其他容器的接口进行了包装， STL 中 stack 和 queue 默认使用deque，比如：

3.deque 

3.1deque的介绍

vector是单向开口的连续线型空间，deque则是一种双向开口的连续线型空间，所谓双向开口，意思是可以在头尾两端分别做元素的插入和删除操作。vector当然也可以在头尾两端进行操作。但是其头部操作效率很差。

deque和vector的差异：

1：deque允许在常数时间内对头部元素插入和删除操作。

2：deque没有所谓容量(capacity)的概念，因为他是动态的以分段连续空间组合而成的，随时可以增加一段新的空间并链接起来，换句话说，像vector那样“因旧空间不足而重新配置一块更大的空间，然后复制元素，再释放旧空间”，deque是不会让这件事情发生的。因此，deque也没有必要提供所谓的空间保留(reserve)功能。

deque的空间到底是怎么样的？

deque是由一段一段的定量连续空间组成，一旦要在deque的前端或者尾端增加新的空间，便需要配置一段定量连续的空间，串联在整个deque的头端或者尾端。deque的最大任务，便是在这些分段的定量连续空间上，维护其整体连续的假象，并提供随机存取的接口，避开vector中"重新配置，复制，释放"的轮回，这样做虽然方便插入删除，但是其代价是复杂的迭代器架构。

双端队列底层是一段假象的连续空间，实际是分段连续的，为了维护其 “ 整体连续 ” 以及随机访问的假象，落 在了 deque 的迭代器身上， 因此 deque 的迭代器设计就比较复杂，如下图所示：

 那deque是如何借助其迭代器维护其假想连续的结构呢？

3.2 deque的中控器

上图我们看到有一个所谓的map，那么这个map是什么东西呢？

        

        其实，deque采用一块所谓的map ( 注意，不是STL的map容器)作为主控，这里所谓的map是一块连续的空间，其中每个元素都是指针，指向另一端(较大的)连续线性空间，称为缓冲区。缓冲区才是deque的储存空间主体。SGI版本的STL库下允许我们指定缓冲区的大小，默认值是0表示将使用512bytes缓冲区。

实际deque类似于一个动态的二维数组

3.3 deque的迭代器

deque是分段连续的空间，维持其逻辑意义上的 ” 整体连续 “ 假象的任务落在了迭代器的 operator++ 和 operator-- 两个运算子身上。

首先我们可以想到，deque的迭代器一定是非常复杂的？那么我们不妨从deque的迭代器的需求入手，deque迭代器必须能够指出分段连续空间(缓冲区)在哪里，其次他必须能够判断自己是否已经处于其所在缓冲区的边缘，如果是，一旦前进或者后退时就必须跳跃至下一个或者上一个缓冲区。为了能够正确的跳跃，deque必须随时掌握管控中心(map)。

3.4 deque的缺陷

与 vector 比较 ， deque 的优势是：头部插入和删除时， 不需要搬移元素，效率特别高 ，而且在 扩容时，也不 需要搬移大量的元素 ，因此其效率是必 vector 高的。

与 list 比较 ，其底层是连续空间， 空间利用率比较高 ，不需要存储额外字段。

deque有一个致命缺陷：不适合遍历。

因为在遍历时， deque 的迭代器要频繁的去检测其是否移动到 某段小空间的边界，导致效率低下 ，而序列式场景中，可能需要经常遍历，因此 在实际中，需要线性结构 时，大多数情况下优先考虑 vector 和 list ， deque 的应用并不多，而 目前能看到的一个应用就是， STL用其作为stack和queue的底层数据结构。

4.为什么选择deque作为stack和queue的底层默认容器

stack 是一种后进先出的特殊线性数据结构，因此只要具有 push_back() 和 pop_back() 操作的线性结构，都可以作为stack 的底层容器，比如 vector 和 list 都可以；

queue 是先进先出的特殊线性数据结构，只要具有 push_back和 pop_front 操作的线性结构，都可以作为 queue 的底层容器，比如 list 。但是 STL 中对 stack 和queue默认选择 deque 作为其底层容器，主要是因为：

        1. stack和 queue 不需要遍历 ( 因此 stack 和 queue 没有迭代器 ) ，只需要在固定的一端或者两端进行操作。

        2. 在 stack 中元素增长时， deque 比 vector 的效率高 ( 扩容时不需要搬移大量数据 ) ； queue 中的元素增长时，deque 不仅效率高，而且内存使用率高。

结合了 deque 的优点，而完美的避开了其缺陷。

(本篇完)