STL priority_queue优先队列容器学习记录

本文详细介绍了C++中优先队列(priority_queue)的使用方法,包括如何定义不同类型的数据结构作为容器,如何通过仿函数、自定义结构体以及重载操作符来实现大顶堆和小顶堆。

这个容器可以代替手写堆,当然也可以用heap。
头文件为queue
定义为priority_queue< Type, Container, Functional >
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 但不能用 list

操作(pq为队列名):
pq.push(x) 在队尾加入x并调整
pq.top() 取队首值
pq.pop() 弹出队首
pq.size(),pq.empty()等就不多说了,因为我很懒。。

默认是大顶堆,可以自己定义比较:
1.使用仿函数:
常用仿函数如
等于:equal_to
不等于:not_equal_to
大于:greater
大于等于:greater_equal
小于:less
小于等于:less_equal
T为Type

改成小根堆:

#include<iostream>
#include<queue>

using namespace std;

int main()
{
    priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > pq; //注意最后两个>间有空格,否则会当成流读入操作符报错
    pq.push(2);
    pq.push(5);
    pq.push(1);
    cout<<pq.top();      //1
}

2.定义结构体
优先队列默认是用<,所以结构体只能重载<,重载>会出错。
默认的比较可以理解为前一元素的x值如果比当前a的x小就交换,所以形成大顶堆。
我们只需将交换的条件改成相反就得到小顶堆。
下面演示小顶堆:

#include<iostream>
#include<queue>

using namespace std;

struct Info{
                int x,y;
                bool operator < (const Info &a) const
                {
                    return x>a.x;   //按x降序就改成<
                }   
           };

int main()
{
    priority_queue<Info> pq;
    Info info;
    info={4,5};
    pq.push(info);
    info={10,6};
    pq.push(info);
    info={2,3};
    pq.push(info);
    cout<<pq.top().x;  //2
}

3.重载()定义优先级
这个思维与上面一样,同样改成小顶堆:

#include<iostream>
#include<queue>

using namespace std;

struct cmp
{
    bool operator () (const int &a,const int &b)
    {
        return a>b; //升序为用< 
    }
};

int main()
{
    priority_queue<int,vector<int>,cmp > pq;
    pq.push(4);
    pq.push(5);
    pq.push(1);
    cout<<pq.top();  //1
}

当然结构体也可以用这个方法。

ps:想起以前pascal手写堆的艰辛,感觉好傻。

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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