C++ priority_queue排序及维护最大最小值的数据结构

本文介绍了C++中的优先队列(priority_queue),它基于堆数据结构实现,队首元素优先级最高。大根堆默认按降序排列,小根堆则按升序。通过指定容器和比较函数可以创建小根堆。示例展示了如何声明和使用priority_queue,包括插入元素和获取队首元素。此外,还提到了与普通队列的区别,如队头front和队尾back的操作差异。

C++ priority_queue排序及维护最大最小值得数据结构

优先队列:其底层是用堆来进行实现的。在优先队列中,队首元素一定是当前队列中优先级最高(排序)的那一个(默认是大根堆)。

大根堆、小根堆的分析:
对于int型数据,大根堆就是从大到小排序,小根堆就是从小到大。扩展到string char等类型依旧

模板申明带3个参数:
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。
Container必须是用数组实现的容器,比如vector,deque等等,但不能用 list。STL里面默认用的是vector。
举例子:
priority_queue<int> q;//默认方式,大根堆不用声明container,functional
priority_queue<int, vector<int>, less<int>> q; //默认(大根堆)的完整写法
priority_queue<int, vector<int>, greater<int> q;//小根堆,牢记要实现小根堆,一定要写完整。也就是container和functional两个参数同时出现或不出现。
进阶例子:
priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> q

priority_queue操作:
只有队头top在这里插入图片描述

这里放入队列queue的操作,对比记忆:
队头front,队尾back在这里插入图片描述

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C++中,`priority_queue`是一个容器适配器,它实现了堆数据结构,主要用于存放优先级最高的元素。默认情况下,`priority_queue`会按照元素的比较函数来确定顺序,即总是返回最大值。如果你想要找到最小值(即最小优先级的元素),并且还需要对应索引,你需要自定义一些额外的操作。 因为`priority_queue`本身并不维护元素的插入顺序,也不提供直接获取最小值及其索引的功能。你可以考虑创建一个包含键值对(例如pair<int, int>,其中int是值,int是索引)的结构体或类,并将它们存储在一个`std::vector`或`std::list`中,然后用`priority_queue`来管理这个列表的优先级部分。 当你需要最小值时,可以先从`priority_queue`顶部取出一个元素,同时记录其在原列表中的索引,然后再调整堆使其保持最小。但这并不是标准库提供的功能,操作可能会比较复杂。 下面是一个简单的示例,展示如何手动实现这个逻辑: ```cpp #include <queue> #include <vector> struct ElementWithIndex { int value; size_t index; }; class CustomPriorityQueue { private: std::vector<ElementWithIndex> elements; std::priority_queue<size_t> indices; public: // 添加元素并自动更新索引 void push(int value, size_t index) { ElementWithIndex ei = {value, index}; elements.push_back(ei); indices.push(index); // 使用索引作为优先级 } // 返回最小值及其索引 pair<int, size_t> getMin() { if (indices.empty()) return {}; size_t min_index = indices.top(); indices.pop(); for (size_t i = elements.size(); i > 0; --i) { if (elements[i - 1].index == min_index) { return {elements[i - 1].value, min_index}; } } throw runtime_error("Invalid state, cannot find element with minimum index"); } }; // 示例用法 int main() { CustomPriorityQueue pq; pq.push(5, 0); // 最小初始值是5 pq.push(2, 1); pq.push(8, 2); auto [min_value, min_index] = pq.getMin(); // min_value现在是2,min_index是1 return 0; } ``` 注意这只是一个简化的示例,实际应用中可能需要处理更多边界情况和错误检查。此外,如果性能是关键,你可能需要寻找更专业的数据结构算法来满足需求。
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