C++ 高级编程 priority_queue 示例:错误关联器

本文介绍了一个使用C++实现的错误关联器示例。该示例定义了一个Error类来存储错误信息及其优先级,并使用优先队列进行错误管理。通过实例化ErrorCorrelation类并调用其方法,可以向队列中添加错误,并按优先级顺序获取并处理这些错误。

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参考 C++ 高级编程,实现 priority_queue 示例:错误关联器

error_correlation.h

#include <ostream>
#include <string>
#include <queue>
#include <stdexcept>

using namespace std;

class Error
{
	public:
		Error(int priority, string errMsg)
			: mPriority(priority), mError(errMsg)
		{

		}

		int getPriority() const 
		{
			return mPriority;
		}

		string getErrorString() const 
		{
			return mError;
		}

		friend bool operator<(const Error& lhs, const Error& rhs);
		friend ostream& operator<<(ostream& os, const Error& error);

	private:
		int mPriority;
		string mError;
};

bool operator<(const Error& lhs, const Error& rhs)
{
	return lhs.getPriority() < rhs.getPriority();
}

ostream& operator<<(ostream& os, const Error& error)
{
	os << error.getErrorString() << "(priority " << error.getPriority() << ")" << endl;
	return os;
}

class ErrorCorrelation
{
	public:
		ErrorCorrelation()
		{

		}

		void addError(const Error& error);
		Error getError() throw(std::out_of_range);

	private:
		ErrorCorrelation(const ErrorCorrelation& src);
		ErrorCorrelation& operator=(const ErrorCorrelation& rhs);

		priority_queue<Error> mErrors;
};

void ErrorCorrelation::addError(const Error& error)
{
	mErrors.push(error);
}

Error ErrorCorrelation::getError() throw(std::out_of_range)
{
	if (mErrors.empty())
	{
		throw std::out_of_range("no elements");
	}

	Error error = mErrors.top();
	mErrors.pop();
	return error;
}

test.cpp

#include "error_correlation.h"
#include <iostream>

using namespace std;

int main()
{
	ErrorCorrelation ec;
	ec.addError(Error(3, "unable to open file"));
	ec.addError(Error(1, "invalid input from user"));
	ec.addError(Error(10, "unable to allocate memory"));

	while (true)
	{
		try 
		{
			Error e = ec.getError();
			cout << e << endl;
		}
		catch (std::out_of_range)
		{
			cout << "finished processing errors" << endl;
			break;
		}
	}

	return 0;
}
<think>好的,用户想知道C++11是否支持priority_queue以及它的使用情况。首先,我需要确认C++11标准是否包含priority_queue。根据引用内容,引用的[2]和[3]提到priority_queue在头文件<queue>中,而C++标准库中的容和适配C++11中应该都支持。所以可以确定C++11确实支持priority_queue。 接下来,用户可能想知道如何使用它。根据引用[2],priority_queue默认是最大堆,使用vector作为底层容。构造函数的参数需要解释清楚,比如模板参数中的类型、容和比较。例如,引用[1]提到默认是大堆,所以用户可能需要改变比较来创建最小堆,像使用std::greater<int>。 然后,用户可能需要示例代码。引用[4]中的例子展示了使用std::greater对vector进行排序,类似的比较可以用在priority_queue中。所以应该给出如何声明最大堆和最小堆的例子,比如用不同的比较。 另外,用户可能关心C++11中的新特性是否影响了priority_queue。比如,移动语义或emplace操作是否可用。根据C++11的特性,priority_queue应该支持emplace方法,这样可以直接在容中构造元素,提高效率。 还需要提到priority_queue的应用场景,如引用[2]所说,所有需要堆的地方都可以使用它,比如Dijkstra算法或任务调度。这能帮助用户理解实际用途。 最后,确保回答结构清晰,分点说明支持情况、基本使用、构造函数参数、示例代码和C++11特性支持。这样用户能逐步了解priority_queueC++11中的情况。</think>C++11 完全支持 `priority_queue`,它是标准库中定义在 `<queue>` 头文件中的一个容适配,基于堆数据结构实现。以下是具体说明: --- ### 一、C++11 对 priority_queue 的支持 1. **底层容支持** 默认使用 `vector` 作为底层容,但也可指定为 `deque`。堆算法会自动调整容元素形成堆结构[^2]。 2. **模板参数** 完整声明格式为: $$priority\_queue<T, \ Container=vector<T>, \ Compare=less<T>>$$ - `T`: 元素类型 - `Container`: 底层容类型(需支持随机访问迭代) - `Compare`: 比较,默认是最大堆(`std::less<T>`),可通过 `std::greater<T>` 改为最小堆[^1][^2]。 3. **时间复杂度** - 插入元素(`push`): $O(\log n)$ - 删除堆顶元素(`pop`): $O(\log n)$ - 访问堆顶元素(`top`): $O(1)$ --- ### 二、基本使用示例 #### 1. 默认最大堆 ```cpp #include <queue> #include <vector> std::priority_queue<int> max_heap; // 默认大堆 max_heap.push(3); max_heap.push(1); max_heap.push(4); // 堆顶元素为4 ``` #### 2. 自定义最小堆 ```cpp #include <functional> std::priority_queue<int, std::vector<int>, std::greater<int>> min_heap; min_heap.push(3); min_heap.push(1); min_heap.push(4); // 堆顶元素为1 ``` #### 3. 使用自定义比较 ```cpp struct Node { int value; }; auto cmp = [](const Node& a, const Node& b) { return a.value < b.value; }; std::priority_queue<Node, std::vector<Node>, decltype(cmp)> custom_heap(cmp); ``` --- ### 三、C++11 新增特性支持 1. **移动语义** 支持通过移动构造函数和 `emplace` 方法高效插入元素: ```cpp custom_heap.emplace(Node{5}); // 直接构造元素,避免拷贝 ``` 2. **初始化列表** 可通过构造函数直接初始化元素(需底层容支持): ```cpp std::priority_queue<int> heap{std::less<int>(), {3,1,4}}; // 注意比较需显式指定 ``` --- ### 四、应用场景 1. 任务调度(按优先级处理任务) 2. 算法中需动态维护最大值/最小值的场景(如 Dijkstra 最短路径算法) 3. 数据流中的 Top-K 问题(如实时统计前10%的数据) ---
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