luogu 3378 模板【堆】

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题目描述
如题，初始小根堆为空，我们需要支持以下3种操作：

操作1： 1 x 表示将x插入到堆中

操作2： 2 输出该小根堆内的最小数

操作3： 3 删除该小根堆内的最小数

输入输出格式
输入格式：

第一行包含一个整数N，表示操作的个数

接下来N行，每行包含1个或2个正整数，表示三种操作，格式如下：

操作1： 1 x

操作2： 2

操作3： 3

输出格式：

包含若干行正整数，每行依次对应一个操作2的结果。

输入输出样例
输入样例#1： 复制

5
1 2
1 5
2
3
2
输出样例#1： 复制

2
5
说明
时空限制：1000ms,128M

数据规模：

对于30%的数据：N<=15

对于70%的数据：N<=10000

对于100%的数据：N<=1000000（注意是6个0。。。不过不要害怕，经过编者实测，堆是可以AC的）

样例说明：

故输出为2、5

在jpy 金牌爷的安利下用了下pb_ds 平板电视这个库 确实快了很多啊很强 洛谷评测才288ms 应该比其他都快

首先pb_ds库统一使用__gnu_pbds命名空间，这和hash_map使用__gnu_cxx命名空间是类似的。声明部分比较奇怪，经我测试必须加上__gnu_pbds::前缀，我想这和我同时使用了std命名空间，导致编译器无法确认应该使用STL还是pb_ds库导致的。第二个参数是比较函数，和STL的priority_queue类似，默认是less，第三个参数代表使用的堆类型，默认为pairing_heap_tag。

这次测试每种堆都运行了5遍，记录时间的上下界；此外STL的priority_queue所用时间大致是5.4s~6.2s，我手写的堆（用数组模拟，使用位运算的普通二叉堆）所用时间大致是1.2s~1.4s。有个很奇怪的地方是pb_ds库的binary_heap的效率令人发指地低下，不明原因。总而言之，pairing_heap最具可用性。

此外pb_ds库的优先队列支持迭代器，声明方法是：

__gnu_pbds::priority_queue::point_iterator it;

然后就可以按照一般的迭代器使用了；pb_ds库的push操作是有返回值的（与STL不同），返回的类型就是迭代器，这样用一个迭代器数组保存所有push进优先队列的元素的迭代器，就可以随时修改优先队列内部元素了。

此外，pb_ds库的优先队列支持合并操作，pairing_heap的合并时间复杂度是O(logn)的，可以说基本上完美代替了左偏树。合并的调用方式是：

__gnu_pbds::priority_queue a,b;
// 对两优先队列进行一些操作
a.join(b);

#include<cstdio>
#include <ext/pb_ds/priority_queue.hpp>
using __gnu_pbds::priority_queue;
inline char gc(){
    static char now[1<<16],*T,*S;
    if (T==S){T=(S=now)+fread(now,1,1<<16,stdin);if (T==S) return EOF;}
    return *S++;
}
inline int read(){
    int x=0;char ch=gc();
    while (ch<'0'||ch>'9') ch=gc();
    while (ch<='9'&&ch>='0'){x=x*10+ch-'0';ch=gc();}
    return x;
}
int n;
int main(){
    freopen("3378.in","r",stdin);
    priority_queue<int,std::greater<int>, __gnu_pbds::pairing_heap_tag> q;
    n=read();
    for (int i=1;i<=n;++i){
        int op=read();
        if (op==1){int x=read();q.push(x);continue;}
        if (op==2){printf("%d\n",q.top());continue;}
        if (op==3){q.pop();continue;}
    }
    return 0;
}

安利下这个blog 个人认为还是比较详细的http://blog.youkuaiyun.com/wjf_wzzc/article/details/38851703