优先级队列与堆的关系

优先级队列不遵循先进先出原则,而是根据优先级决定元素的出队顺序。堆作为数据结构,能有效地帮助实现优先级队列。本文介绍了堆的两种类型——最小堆和最大堆,并探讨了堆的向下调整和向上调整过程。优先级队列实际上是对堆操作的抽象封装,利用堆的特性来确保每次出队的是优先级最高的元素。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

队列具有先进先出的特性,而优先级队列是按照优先级来进行处理。即:优先级队列的出队列操作不是直接将队头元素出队列,而是把队列中优先级最高的元素出队列。
要选出优先级最高的元素则可以借助堆来完成。

堆分为:最小堆和最大堆。
最小堆:
将数据按照二叉树的方式进行排列,其中每个节点的根节点的值小于其左子树和右子树,与左、右孩子的大小无关,称为最小堆。
最大堆:
将数据按照二叉树的方式进行排列,其中每个节点的根节点的值大于其左子树和右子树,与左、右孩子的大小无关,称为最大堆。
这里写图片描述
堆:

#include <iostream>
#include <windows.h>
#include <vector>
#include <assert.h>
using namespace std;

template<class T>
struct Less
{
    bool operator()(const T& left, const T& right)
    {
        return left->_weight < right->_weight;
    }
};

template<class T>
struct Greater
{
    bool operator()(const T& left, const T& right)
    {
        
### Java 实现大根优先级队列 为了创建一个基于最大的大根优先级队列,在Java中可以通过自定义`Comparator`来改变默认的最小行为。由于`PriorityQueue`内部实现了最小结构,通过提供一个反转顺序的比较器可以将其转换成最大。 下面是一个简单的例子展示如何利用`PriorityQueue`配合`Comparator`实现大根: ```java import java.util.PriorityQueue; import java.util.Comparator; public class MaxHeapExample { public static void main(String[] args) { // 创建具有逆序功能的最大 PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() { @Override public int compare(Integer o1, Integer o2) { return o2.compareTo(o1); // 反转自然排序以形成最大 } }); // 添加元素到最大 maxHeap.add(10); maxHeap.add(30); maxHeap.add(20); System.out.println("Max Heap Elements:"); while (!maxHeap.isEmpty()) { System.out.print(maxHeap.poll() + " "); // 输出并移除顶部元素 } } } ``` 上述代码片段展示了如何使用带有定制化比较逻辑的`PriorityQueue`实例构建了一个大根[^1]。这里的关键在于传递给构造函数的那个匿名类形式的`Comparator`对象,它重写了`compare()`方法使得两个整数之间的大小关系被颠倒过来,从而让数值较大的项拥有更高的优先级[^2]。 当向这个特殊配置下的`PriorityQueue`添加新元素时,这些元素会按照新的规则自动排列,确保每次调用`poll()`取出的是当前集合中的最大值而不是最小值[^3]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值