【C++初阶】 priority_queue（优先级队列）
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priority_queue（优先级队列）
- 前言
- 一、priority_queue的介绍
- 二、priority_queue的使用
- 三、OJ题
-
- 数组中的第K个最大元素
-
- （1）题目描述
- （2）解题思路
- （3）解题代码
- 四、priority_queue模拟实现（存于gittee代码仓库）
- 五、仿函数
-
- 1、引子
- 2、实践于优先队列模拟实现
前言
优先级队列放在这里进行单独讲解，是不同于前面的队列和栈的，它所运用到的数据结构中的知识很多，需要用到堆的知识。
一、priority_queue的介绍
- 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。
- 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)。
- 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。
- 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 - 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。
- 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。
二、priority_queue的使用
默认类型：
#include pq;
// 仿函数控制实现小堆 也就是升序
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq;
pq.push(4);
pq.push(1);
pq.push(3);
pq.push(5);
pq.push(2);
while (!pq.empty())
{
cout << pq.top() << " ";
pq.pop();
}
cout << endl;
return 0;
}
自定义类型：
#include三、OJ题
数组中的第K个最大元素
（1）题目描述
（2）解题思路
方法一：先利用优先级队列将其建成大堆，然后再利用循环将前k-1个元素都pop出去，再输出顶部的数据就为题解。
方法二：建成小堆，将k个元素先放到堆里面去，再遍历后面的数，比顶元素大的值替换它，直到最后一个，最终栈顶的元素就是k大的数。这样的时间复杂度很低。
（3）解题代码
class Solution {
public:
int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
priority_queue<int> pq(nums.begin(), nums.end());
while(--k)
{
pq.pop();
}
return pq.top();
}
};
class Solution {
public:
int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
// 建小堆
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq(nums.begin(), nums.begin() + k);
for(int i = k; i < nums.size(); ++i)
{
if(nums[i] > pq.top())
{
pq.pop();
pq.push(nums[i]);
}
}
// 找到第二大的数
return pq.top();
}
};
四、priority_queue模拟实现（存于gittee代码仓库）
priority_queue.h：
#pragma once
template<class T>
class Less
{
public:
bool operator()(const T& x, const T& y)
{
return x < y;
}
};
template<class T>
class Greater
{
public:
bool operator()(const T& x, const T& y)
{
return x > y;
}
};
namespace JRH
{
template<class T, class container = vector<int>, class Compare = Less<T>>
class priority_queue
{
private:
void AdjustDown(int parent)
{
// 利用仿函数以及库里面的less函数
Compare com;
// 找左右孩子大的那个
int child = parent * 2 + 1;
while (child < _con.size())
{
if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child], _con[child + 1]))
{
++child;
}
// 判断孩子和父亲哪个大，孩子大交换
if (com(_con[parent], _con[child]))
{
swap(_con[child], _con[parent]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
void AdjustUp(int child)
{
Compare com;
int parent = (child - 1) / 2;
while (child > 0)
{
if (com(_con[parent], _con[child]))
{
swap(_con[child], _con[parent]);
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}
public:
priority_queue()
{}
// 构造函数
template<class InputIterator>
priority_queue(InputIterator first, InputIterator last)
{
while (first != last)
{
_con.push_back(*first);
++first;
}
// 建堆
for (int i = (_con.size() - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--)
{
AdjustDown(i);
}
}
// 删除
void pop()
{
swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);
_con.pop_back();
AdjustDown(0);
}
// 插入
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
AdjustUp(_con.size() - 1);
}
// 取堆顶元素
const T& top()
{
return _con[0];
}
// 判空
bool empty()
{
return _con.empty();
}
// 算元素个数
size_t size()
{
return _con.size();
}
private:
container _con;
};
void test_priority_queue()
{
// 默认是大堆
priority_queue<int, vector<int>, Greater<int>> pq;
pq.push(4);
pq.push(1);
pq.push(3);
pq.push(5);
pq.push(2);
while (!pq.empty())
{
cout << pq.top() << " ";
pq.pop();
}
cout << endl;
}
}
test.cpp:
#include五、仿函数
1、引子
也可以加一个类模板：
2、实践于优先队列模拟实现
这样子其实仿函数更加好理解了，我们利用一个自己写的或者是库里面写的都可以，利用仿函数，我们的>和<就没那么刻板了，我们利用仿函数，让它们比较进入到我们规定的区域内进行比较即可。
