优先队列的用法

主要有三种

1.priority_queue <int> i;

priority_queue <double> d;

自动由大到小排序

2.struct node

{ int x,y;

bool operator < (const node & a) const

{ return x<a.x; } //若需要有小到大排序就把这一行的< 改成 >

}

对结构体指定元素排序(只能重载小于号)

3.priority_queue <int,vector<int>,less<int> > p;  (注意两个>之间要有空格)由大到小

priority_queue <int,vector<int>,greater<int> > q; 由小到大

这三个参数的里面的类型要一致

主要用用途是自动排序,pair类型排序第一个元素,其他函数与普通队列没区别

q.size();//返回q里元素个数

q.empty();//返回q是否为空,空则返回1,否则返回0

q.push(k);//在q的末尾插入k q.pop();//删掉q的第一个元素

q.top();//返回q的第一个元素

q.back();//返回q的末尾元素

附迪杰斯特拉用vector邻接表和优先队列实现代码


#include<cstdio>

#include<cstring>

#include<utility>

#include<queue>

#include<vector>

using namespace std;

 

const int N=105;

const int INF=9999999;

 

typedef pair<int,int>pii;

vector<pii>G[N];

priority_queue<pii, vector<pii>, greater<pii> >q;

 

int d[N], first[N], u[N], v[N], w[N], next[N],n,m;

bool vis[N];

 

 

// 无向图的输入,注意没输入的一条边要看作是两条边

void read_graph(){

    for(int i=1; i<=n; ++i)

        G[i].clear();

    int a,b,c;

    for(int i=1; i<=m; ++i){

        scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);

        G[a].push_back(make_pair(b,c));

        G[b].push_back(make_pair(a,c));

    }

}

 

void Dijkstra(int src){

    memset(vis, 0, sizeof(vis));

    for(int i=1; i<=n; ++i) d[i] = INF;

    d[src] = 0;

    q.push(make_pair(d[src], src));

    while(!q.empty()){

        pii t = q.top(); q.pop();

        int u = t.second;

        if(vis[u]) continue;

        vis[u] = true;

        for(int v=0; v<G[u].size(); ++v)if(d[G[u][v].first] > d[u]+G[u][v].second){

            d[G[u][v].first] = d[u]+G[u][v].second;

            q.push(make_pair(d[G[u][v].first], G[u][v].first));

        }

    }

}

 

int main(){

    int a,b,c;

    while(~scanf("%d%d",&n,&m)&&n+m){

        read_graph();

        Dijkstra(1);

        printf("%d\n", d[n]);

    }

    return 0;

}

 

### Java 优先队列 `PriorityQueue` 使用教程及示例 Java 中的 `PriorityQueue` 是一个基于堆(heap)实现的优先队列,默认情况下按照自然顺序进行排序。它常用于需要根据优先级处理任务或数据的场景,例如调度算法、图算法中的 Dijkstra 算法等。 #### 1. 创建与初始化 可以通过不同的构造方法创建 `PriorityQueue` 实例: - **默认构造函数**:使用默认容量(初始为 11),并按照自然顺序排序。 ```java PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(); ``` - **指定初始容量**: ```java PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(10); ``` - **自定义比较器**:通过提供 `Comparator` 来定义自定义排序规则。 ```java PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>((a, b) -> b - a); // 降序排列 ``` - **从集合中初始化**:可以将已有的 `SortedSet` 或其他集合转换为 `PriorityQueue` [^2]。 ```java SortedSet<Integer> sortedSet = new TreeSet<>(Arrays.asList(5, 3, 4, 1, 2)); PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(sortedSet); ``` #### 2. 常用方法 | 方法名 | 描述 | |--------------|--------------------------------| | `add(E e)` | 将元素插入队列,若队列已满则抛出异常。 | | `offer(E e)` | 将元素插入队列,若队列已满则返回 `false`。 | | `poll()` | 获取并移除队列头部元素(优先级最高的)。 | | `peek()` | 获取但不移除队列头部元素。 | | `size()` | 返回队列中元素的数量。 | | `isEmpty()` | 判断队列是否为空。 | #### 3. 示例代码 以下是一个简单的 `PriorityQueue` 使用示例,展示了如何添加元素并按优先级取出: ```java import java.util.PriorityQueue; public class PriorityQueueExample { public static void main(String[] args) { PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(); queue.add(5); queue.add(4); queue.add(3); queue.add(2); queue.add(1); while (!queue.isEmpty()) { System.out.println(queue.poll()); // 输出顺序为 1, 2, 3, 4, 5 } } } ``` 上述代码中,`PriorityQueue` 默认是小顶堆,因此最小的元素始终在队列头部被取出 [^3]。 #### 4. 自定义对象排序 当使用自定义类时,必须实现 `Comparable` 接口或提供 `Comparator`,否则会抛出 `ClassCastException` [^4]。 ```java class Customer implements Comparable<Customer> { private String name; private int priority; public Customer(String name, int priority) { this.name = name; this.priority = priority; } @Override public int compareTo(Customer other) { return Integer.compare(this.priority, other.priority); // 按优先级升序排列 } @Override public String toString() { return name + " (Priority: " + priority + ")"; } } // 使用示例 PriorityQueue<Customer> customerQueue = new PriorityQueue<>(); customerQueue.add(new Customer("Alice", 3)); customerQueue.add(new Customer("Bob", 1)); customerQueue.add(new Customer("Charlie", 2)); while (!customerQueue.isEmpty()) { System.out.println(customerQueue.poll()); } ``` 输出结果将是按照优先级从小到大排序的客户信息。 #### 5. 应用场景 - **任务调度**:操作系统中进程调度可使用优先队列实现。 - **事件驱动系统**:如模拟系统中事件按时间顺序处理。 - **图算法**:Dijkstra 算法中使用优先队列优化查找最短路径的过程。 - **合并多个有序流**:如归并多个排序好的输入流。 ---
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