priority_queue简单用法

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#c语言 #stl #优先队列

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本文介绍了一个使用C++实现的哈夫曼树构建过程。通过读取文件中的字符及其频率，创建哈夫曼树节点，并利用优先级队列进行节点合并，最终形成哈夫曼树。此代码适用于数据压缩等场景。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#include <fstream>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <cstdlib>
using namespace std;

#define max_char_num 10

typedef struct treeNode {
    int freq;
    char ch;
    treeNode * lchild, *rchild;
    treeNode() :freq(0),ch('\0'),lchild(nullptr),rchild(nullptr){};
    bool operator< (treeNode * b) {
        return this->freq > b->freq;
    }
}treeNode,* tree;

struct cmp {
    bool operator() (treeNode * a,treeNode * b) {
        return a->freq>b->freq;
    };
};

priority_queue<treeNode *, vector<treeNode *>,less<treeNode *>> qpue2;

priority_queue<treeNode *, vector<treeNode *>, cmp> pque;

priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> A;

void createHuffTree() {


}
int main() {
    ifstream ifs;
    ifs.open("huffman.in");

    vector<int> vfreq;     
    vector<char> vch;

    //一行一行读入,存入vector中；getline(ifstream,string)是将每一行读入数组中
    while (!ifs.eof()) {  
        char ch_temp;
        int freq_temp;
        ifs >> ch_temp;
        ifs >> freq_temp;
        vch.push_back(ch_temp);
        vfreq.push_back(freq_temp);
    }


    for (int i = 0; i < vch.size() ; i++) {
        std::cout << vch[i] << " ";
        std::cout << vfreq[i] << " ";
        std::cout << std::endl;
    }

        ifs.close();
    return EXIT_SUCCESS;
}

运行结果