cpp优先队列(priority_queue)

理解优先队列:大顶堆与小顶堆的应用
优先队列是一种特殊类型的队列,其中元素根据优先级进行处理。在C++ STL中,优先队列默认使用大顶堆实现,即每次弹出最大值。若要创建小顶堆(最小值优先),需要指定容器和比较函数。堆通常用于快速查找最大或最小值,尤其在数据频繁变动的场景下。大顶堆和小顶堆的声明方式分别以`less`和`greater`仿函数为标志。使用这些工具时,记得包含`<functional>`头文件。

优先队列的概念

  • 在优先队列中,队列中的每个元素都与某个优先级相关联,但是优先级在队列数据结构中不存在。

  • 优先队列中具有最高优先级的元素将被首先删除,而队列遵循FIFO(先进先出)策略,这意味着先插入的元素将被首先删除。

  • 如果存在多个具有相同优先级的元素,则将考虑该元素在队列中的顺序。

优先队列的语法
priority_queue<Type, Container, Functional>

其中Type 为数据类型, Container 为保存数据的容器,Functional 为元素比较方式。

1.在STL中,默认情况下(不加后面两个参数)是以vector为容器,以 operator< 为比较方式,所以在只使用第一个参数时,优先队列默认是一个最大堆,每次输出的堆顶元素是此时堆中的最大元素。

2.用到最小堆,则一般要把模板的三个参数都带进去。STL里面定义了一个仿函数 greater<>,对于基本类型可以用这个仿函数声明最小堆(升序)

大顶堆与小顶堆

1. 大顶堆(降序)
//构造一个空的优先队列(此优先队列默认为大顶堆)
priority_queue<int> big_heap;

//另一种构建大顶堆的方法
priority_queue<int,vector<int>,less<int> > big_heap2;

2. 小顶堆(升序)
//构造一个空的优先队列,此优先队列是一个小顶堆
priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > small_heap;

注意事项
需要注意的是,如果使用less和greater,需要头文件:#include <functional>

补充知识:

堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树(逻辑层面上)的数组对象(物理层面上),常用来在一组变化频繁(发生增删查改的频率较高)的数据中寻找最值.将根结点最大的堆叫做最大堆大根堆,这样可以找到堆中的最大值(根节点的值);根结点最小的堆叫做最小堆小根堆,这样可以找到堆中的最小值。

<think>好的,用户想了解C++中优先队列priority_queue的用法,包括使用方法、示例、语法和解释。我需要根据提供的引用资料来整理回答。 首先,要确定priority_queue的基本用法。根据引用[1],priority_queue在C++中需要包含头文件,但引用[4]提到头文件是<queue>,而引用[5]的例子也使用了#include <queue>,所以应该纠正引用[4]中的头文件错误。基本语法是priority_queue<类型, 容器, 比较函数>,默认使用vector作为容器,比较函数默认是less,形成大顶堆。 接下来,自定义比较函数部分。引用[1]和[2]提到可以使用仿函数或decltype来指定比较函数。例如,仿函数需要重载operator(),并且注意比较的逻辑,比如引用[2]中的例子用*a > *b实现小顶堆。同时,引用[3]展示了使用less和greater来创建大顶堆和小顶堆的不同方法。 然后,示例部分。引用[5]提供了基本的示例代码,使用默认的priority_queue,输出是按大顶堆排列。需要补充小顶堆的示例,以及使用自定义比较函数的例子,比如结构体或指针的比较。 需要注意语法中的细节,比如模板参数的位置,使用decltype时需要配合构造函数传递比较函数对象,如引用[1]中的例子。此外,在C++17之后可能可以省略模板参数,但为了兼容性最好明确指定。 用户可能的问题包括如何调整堆的类型、自定义数据结构的比较方法,以及为什么使用仿函数。需要确保回答覆盖这些点,并引用正确的资料。例如,引用[3]解释了大顶堆和小顶堆的不同声明方式,引用[2]展示了指针类型的比较方法。 最后,生成相关问题,可能涉及性能、应用场景或与其他容器的比较。需要确保问题与主题相关,并基于引用内容,比如比较函数的实现方式或优先队列的时间复杂度。 总结回答结构:基本用法、自定义比较函数的三种方法、示例代码、注意事项,然后相关问题。确保每个部分都有对应的引用支持,并正确标注引用标识。</think>### C++中priority_queue的用法详解 #### 1. 基本语法与默认行为 优先队列`priority_queue`是C++标准库提供的**堆数据结构**实现,包含在头文件`<queue>`中[^4][^5]。其默认行为为**大顶堆**(降序排列),声明语法为: ```cpp priority_queue<T, Container, Compare> pq; ``` - `T`:元素类型(如`int`、`string`) - `Container`:底层容器(默认`vector<T>`) - `Compare`:比较函数(默认`less<T>`,即大顶堆) 例如,创建整数大顶堆: ```cpp priority_queue<int> pq; // 等价于 priority_queue<int, vector<int>, less<int>> ``` #### 2. 自定义比较函数方法 ##### (1) 使用内置函数对象 通过`greater<T>`创建**小顶堆**(升序排列): ```cpp priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> min_heap; // 小顶堆[^3] ``` ##### (2) 自定义仿函数(推荐) 定义含`operator()`的类,例如处理指针类型: ```cpp class Compare { public: bool operator()(int* a, int* b) { return *a > *b; // 小顶堆比较规则[^2] } }; priority_queue<int*, vector<int*>, Compare> ptr_heap; ``` ##### (3) 使用decltype与lambda表达式(C++11+) 适用于需要动态比较逻辑的场景: ```cpp auto cmp = [](int a, int b) { return a > b; }; priority_queue<int, vector<int>, decltype(cmp)> custom_heap(cmp); // 需传递lambda对象[^1] ``` #### 3. 完整示例代码 ##### 示例1:默认大顶堆 ```cpp #include <iostream> #include <queue> using namespace std; int main() { int arr[] = {3, 1, 4, 1, 5}; priority_queue<int> pq; for (int x : arr) pq.push(x); while (!pq.empty()) { cout << pq.top() << " "; // 输出:5 4 3 1 1 pq.pop(); } return 0; } ``` ##### 示例2:结构体排序 ```cpp struct Node { int value; Node(int v) : value(v) {} }; struct NodeCompare { bool operator()(const Node& a, const Node& b) { return a.value < b.value; // 按value降序排列 } }; priority_queue<Node, vector<Node>, NodeCompare> node_heap; ``` #### 4. 关键注意事项 1. **时间复杂度**:插入(`push`)和删除堆顶(`pop`)操作均为$O(\log n)$,访问堆顶(`top`)为$O(1)$[^3] 2. **元素类型要求**:比较函数需满足**严格弱序**关系 3. **容器选择**:底层容器必须支持随机访问迭代器(如`vector`或`deque`)
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