c++ STL中heap的用法（priotity_queue待续）

最新推荐文章于 2024-08-14 09:42:16 发布
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本文详细介绍了C++ STL中关于堆的操作函数，包括make_heap、push_heap、pop_heap及sort_heap的使用方法。通过这些函数可以轻松地实现最大堆、最小堆的建立和维护，以及基于堆的排序。

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

1、make_heap(_First,_Last);

make_heap(begin(),end(),Compare);

默认建立最大堆，可传入greater<int>()得到最小堆。

2、push_heap()

push_heap(v.begin(),v.end(),less<int>());

在已有的堆上，先插入元素到尾部，再push_heap

3、pop_heap()

 将堆顶放到v的尾部，并没有删除，只是放到了末尾，要使用v.pop_back()删除

4、sort_heap() 多次调用pop_heap()，将堆顶放到最后，每次操作大小减一，即可实现堆排序

参考：https://blog.youkuaiyun.com/longhopefor/article/details/38303545

C++ STL 之 heap
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C++ 中的 heap 并不是一个单独的 STL 容器，而是基于 vector 的一系列算法。需要引入头文件 #include &lt;algorithm&gt; 构造堆 使用 make_heap(beg, end)将迭代器范围 [beg, end)内的元素调整为一个堆（ beg 为堆顶）。 vector&lt;int&gt; v {5, 3, 6, 4, 7, 2, 1}; make_heap(...
c++ 关于heap的STL用法
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c++ 关于heap的STL用法 #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <functional> using namespace std; int main() { vector<int> max_heap = {1, 3, 2, 5, 6, 4, 9, 7}; vector<int> min_heap = {1, 3,
【C++】STL之heap（堆）
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03-27 2499
转自：https://www.cnblogs.com/MrLiuZF/p/13498631.html 1、误区！ 1、堆排序排完后的堆和大顶堆、小顶堆不是一个概念！ 2、堆分为大顶堆和小顶堆，即要么大顶堆（大根堆/最大堆），要么小顶堆。 3、对于堆，堆的根节点一定是堆中所有节点的最大值或者最小值。 4、大顶堆只是说这个堆总每一个节点满足：每一个节点大于或者等于其左右娃。并非这个堆一定是从大到小的序列。 5、所以才必须要有堆排序呀！堆排序排完了之后的，才一定是一个有序的序列。 6、堆实际上是用数组或者vect
c++ STL 堆 heap
嗑盐工作室
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C++ 标准库中的堆(heap)
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Russ_Leo的博客
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1、heap的概述 heap（堆）并不归属于 STL 容器组件，它是个幕后英雄，扮演 priority queue（优先队列）的助手。priority queue 允许用户以任何次序将任何元素推入容器，但取出时一定是从优先权最高的元素开始取。而 binary max heap（最大二叉堆）具有这样的特性，适合作为 priority queue 的底层机制。 因为后面要整理 priority queue，所以要先把 heap整理好。 虽然 binary search tree（二叉搜索树）也可以作为 pri
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heap并不归属于STL容器组件，它是个幕后英雄，扮演priority queue的助手，priority queue允许用户以任何次序将任何元素放入容器内，但是取出时一定是从优先级最高的元素开始取，heap正是具有这样的特性，适合作为priority queue的底层机制 heap的四种算法：push_heap、pop_heap、sort_heap、make_heap，对应插入、删除、排序、建堆， 下述算法理解都以大顶堆为例 由于堆是一棵完全二叉树，所以可以很轻易地用一个数组存储堆中的每一个元素，并且由子
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概叙 heap并不属于STL容器组件，它是个幕后英雄，扮演priority queue的助手。 priority queue允许用户以任意次序将任何元素推入容器内，但是取出时一定从优先级最高的元素开始存取。 为什么要用heap作为priority queue的底层机制呢？ 如果list作为底层： 如果不排序就拆入，那么插入是O(1)常数级别复杂度，如果要找极值，那么必须遍历链表，复杂度为O(n) 如果排序之后再插入，那么插入时O(n)，删除和找极值时O(1) 如果用binary search t
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