优先级队列priority_queue

（1）queue和priority_queue的区别

• 普通的队列是一种先进先出的数据结构，元素在队列尾追加，而从队列头删除。
• 在优先队列中，元素被赋予优先级。当访问元素时，具有最高优先级的元素最先删除。优先队列具有最高级先出 （first in, largest out）的行为特征。

（2）实现

优先队列具有队列的所有特性，包括队列的基本操作，只是在这基础上添加了内部的一个排序，它本质是一个堆实现的。

<1>定义

priority_queue< type, container, function >

• Type 就是数据类型，
• Container 就是容器类型（Container必须是用数组实现的容器，比如vector,deque等等，但不能用 list。STL里面默认用的是vector），
• Functional 就是比较的方式。

当需要用自定义的数据类型时才需要传入这三个参数，使用基本数据类型时，只需要传入数据类型，默认是大顶堆。

<2>大顶堆和的小顶堆

//升序队列，小顶堆(因为是先进先出的，greater就是“>”)
priority_queue ,greater > q;
//降序队列，大顶堆
priority_queue ,less >q;
//这里一定要有空格，不然成了右移运算符

greater和less是std实现的两个仿函数（就是使一个类的使用看上去像一个函数。其实现就是类中实现一个operator()，这个类就有了类似函数的行为，就是一个仿函数类了）
less和greater，需要头文件：#include

（3）实例

<1>基本类型优先队列

//对于基础类型 默认是大顶堆
priority_queue a;//等同于 priority_queue, less > a;
//小顶堆
priority_queue, greater > b; 
for(int i=0;i<5;++i){
    a.push(i);
    b.push(i);
}
while (!a.empty()){
    cout << a.top() << ' ';
    a.pop();
}
cout << endl;
while (!c.empty()){
    cout << c.top() << ' ';
    c.pop();
}

• 运行结果：

4 3 2 1 0（大顶堆）
0 1 2 3 4（小顶堆）

<2>用pair做优先队列元素

规则：pair的比较，先比较第一个元素，第一个相等比较第二个。

    priority_queue > a;
    pair b(1, 2);
    pair c(1, 3);
    pair d(2, 5);
    a.push(d);
    a.push(c);
    a.push(b);
    while (!a.empty())
    {
        cout << a.top().first << ' ' << a.top().second << '\n';
        a.pop();
    }

• 运行结果

2 3
1 5
1 2

<3>自定义类型做优先队列元素

//方法1
struct tmp1 //运算符重载<
{
    int x;
    tmp1(int a) {x = a;}
    bool operator<(const tmp1& a) const {
        return x < a.x; //大顶堆
    }
};
//方法2
struct tmp2 //重写仿函数
{
    bool operator() (tmp1 a, tmp1 b){
        return a.x < b.x; //大顶堆
    }
};

int main(){
    tmp1 a(1);
    tmp1 b(2);
    tmp1 c(3);
    priority_queue d;
    d.push(b);
    d.push(c);
    d.push(a);
    while (!d.empty()){
        cout << d.top().x << '\n';
        d.pop();
    }
    cout << endl;
    priority_queue, tmp2> f;
    f.push(b);
    f.push(c);
    f.push(a);
    while (!f.empty()){
        cout << f.top().x << '\n';
        f.pop();
    }
}

• 运行结果

3 2 1

3 2 1