C++——优先级队列(priority_queue)的使用和模拟实现_c++ priority_queue.front

目录

priority_queue的使用

简单介绍

priority_queue的接口

priority_queue的模拟实现

第三个参数 Compare

日期的排序

完整代码

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priority_queue的使用

简单介绍

1. 优先队列是一种容器适配器，根据严格的弱排序标准，它的第一个元素总是它所包含的元素中最大的。

2. 此上下文类似于堆，在堆中可以随时插入元素，并且只能检索最大堆元素(优先队列中位于顶部的元 素)。

3. 优先队列被实现为容器适配器，容器适配器即将特定容器类封装作为其底层容器类，queue提供一组特定的成员函数来访问其元素。元素从特定容器的“尾部”弹出，其称为优先队列的顶部。

4. 底层容器可以是任何标准容器类模板，也可以是其他特定设计的容器类。容器应该可以通过随机访问迭 代器访问，并支持以下操作：

empty()：检测容器是否为空

size()：返回容器中有效元素个数

front()：返回容器中第一个元素的引用

push_back()：在容器尾部插入元素

pop_back()：删除容器尾部元素

5. 标准容器类vector和deque满足这些需求。默认情况下，如果没有为特定的priority_queue类实例化指 定容器类，则使用vector。

6. 需要支持随机访问迭代器，以便始终在内部保持堆结构。容器适配器通过在需要时自动调用算法函数 make_heap、push_heap和pop_heap来自动完成此操作。

综上所述：

优先级队列默认使用vector作为其底层存储数据的容器，在vector上又使用了堆算法将vector中元素构造成 堆的结构，因此priority_queue就是堆，所有需要用到堆的位置，都可以考虑使用priority_queue。注意： 默认情况下priority_queue是大堆。

priority_queue的接口

举例：

#include<iostream>
#include<queue>
#include<functional>
#include<vector>
#include<assert.h>
using namespace std;
#include"priority_Queue.h"
 
//优先级队列
void test_priority_queue1()
{
	//默认是大的优先级高 -- 默认给的仿函数是less
	priority_queue<int> pq;
	// 
	//控制小的优先级高 -- 给一个greater的仿函数
	//priority_queue<int, deque<int >, greater<int>> pq;
	pq.push(3);
	pq.push(3);
	pq.push(7);
	pq.push(1);
	pq.push(9);
	while (!pq.empty())
	{
		cout << pq.top() << " ";
		pq.pop();
	}
	cout << endl;
}

priority_queue的模拟实现

优先级队列的底层就是堆，所以大多知识我们在堆那一节课已经学过！

我们去看文档的时候会发现优先级队列priority_queue有三个参数：第一个是我们所要存放数据的类型，第二个使我们所要使用的容器，那么第三个是什么呢？

第三个参数 Compare

我们在前面就学过，优先级默认情况下是大堆，也就是数据以降序的方式存放，第三个参数的意义就是我们可以也可以让它以升序的方式存放，我们先举例说明：

void test_priority_queue1()
{
	//默认是大的优先级高并且如果我们不给容器的话会默认给vector的容器
	priority_queue<int> pq;
	pq.push(8);
	pq.push(2);
	pq.push(3);
	pq.push(7);
	pq.push(6);
	pq.push(5);
	pq.push(4);
	while (!pq.empty())
	{
		cout << pq.top() << " ";
		pq.pop();
	}
	cout << endl;
}

 运行结果：

如果我们想实现升序，可以传入第三个参数greater<T>

 通过查看文档我们能发现它需要头文件<functional>

void test_priority_queue1()
{
    //传入greater后为升序
	priority_queue<int,vector<int>,greater<int>> pq;
	pq.push(8);
	pq.push(2);
	pq.push(3);
	pq.push(7);
	pq.push(6);
	pq.push(5);
	pq.push(4);
	while (!pq.empty())
	{
		cout << pq.top() << " ";
		pq.pop();
	}
	cout << endl;
}

 

 那么为什么会这样呢？

其实我们所见的greater是一个仿函数。

他们的底层如下所示：

template<class T>
	struct Less
	{
		bool operator()(const T& x, const T& y) const
		{
			return x < y;
		}
	};
 
	template<class T>
	struct Greater
	{
		bool operator()(const T& x, const T& y) const
		{
			return x > y;
		}
	};

这里的Less类其实就是我们在优先级队列给它第三个参数的缺省参数，这也是为什么默认是大堆的原因。

日期的排序

这里除了可以对普通的数据进行排序，其实对日期数据也可以排序！

首先我们给定一个日期类，并且重载了日期的输出的运算符和比较运算符。

 
class Date
{
	friend struct  LessPDate;
public:
	Date(int year = 1900, int month = 1, int day = 1)
		: _year(year)
		, _month(month)
		, _day(day)
	{}
	bool operator<(const Date& d)const
	{
		return (_year < d._year) ||
			(_year == d._year && _month < d._month) ||
			(_year == d._year && _month == d._month && _day < d._day);
	}
	bool operator>(const Date& d)const
	{
		return (_year > d._year) ||
			(_year == d._year && _month > d._month) ||
			(_year == d._year && _month == d._month && _day > d._day);
	}
	friend ostream& operator<<(ostream& _cout, const Date& d);
private:
	int _year;
	int _month;
	int _day;
};
 
ostream& operator<<(ostream& _cout, const Date& d)
{
	_cout << d._year << "-" << d._month << "-" << d._day << endl;
	return _cout;
} 

void test_priority_queue2()
{
    priority_queue<Date, vector<Date>> pq;
	//priority_queue<Date, vector<Date>,greater<Date>> pq;
	pq.push(Date(2022, 3, 26));
	pq.push(Date(2021, 10, 26));
	pq.push(Date(2023, 3, 26));
 
	while (!pq.empty())
	{
		cout << pq.top();
		pq.pop();
	}
	cout << endl;
}

 当然我们也可以使用库中的greater或者我们实现的仿函数来使其实现降序。

完整代码

#pragma once
 
namespace mwb
{
 
	template<class T>
	struct Less
	{
		bool operator()(const T& x, const T& y) const
		{
			return x < y;
		}
	};
 
	template<class T>
	struct Greater
	{
		bool operator()(const T& x, const T& y) const
		{
			return x > y;
		}
	};
 
	//大的优先级高 大堆
	template< class T, class Container = vector<T>,class Compare=Less<T> >
	class priority_queue
	{
	private:
		void adjust_up(size_t child)//向上调整算法
		{
			Compare com;
			size_t parent = (child - 1) / 2;
			while (child > 0)
			{
				//if (_con[child] > _con[parent])
				if(com(_con[parent],_con[child]))
				{
					swap(_con[child], _con[parent]);
					child = parent;
					parent = (child - 1) / 2;
				}
				else
				{
					break;
				}
			}
		}
 
		void adjust_down(size_t parent)
		{
			Compare com;
			size_t child = (parent * 2) + 1;
			//默认给左孩子
			while (child<_con.size())
			{
				//if (child + 1 < _con.size() && _con[child + 1] > _con[child])
				if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child], _con[child + 1]))
				{
					child++;//如果右孩子大于左孩子那么取右孩子
				}
				//if (_con[child] > _con[parent])
				if(com(_con[parent],_con[child]))
				{
					swap(_con[child], _con[parent]);
					parent = child;
					child = parent * 2 + 1;
				}
				else
				{
					break;
				}
			}
		}
	public:
		priority_queue()
		{}
 
		template <class InputIterator>
		priority_queue(InputIterator first, InputIterator last)
			:_con(first,last)
		{
			// 建堆
			for (int i = (_con.size() - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--)
			{
				adjust_down(i);
			}
		}
		
		void push(const T& x)
		{
			_con.push_back(x);
			adjust_up(_con.size() - 1);
		}
		void pop()
		{
			assert(!_con.empty());//检测是否为空
 
			swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);//交换堆顶和堆底
 
			_con.pop_back();//尾删也就是把堆底删除
 
			adjust_down(0);//向下调整
		}
		const T& top()
		{
			return _con[0];
		}
		size_t size()
		{
			return _con.size();
		}
		bool empty()
		{
			return _con.empty();
		}
	private:
		Container _con;
 
	};
}