优先队列(priority_queue)是一个特殊的队列,它根据元素的优先级进行排序,而不是按照它们被插入的顺序。在C++中,优先队列通常使用堆(heap)数据结构来实现,这使得它能够在==O(
priority_queue (优先级队列) 是一种容器适配器,它与 queue 共用一个头文件,其底层结构是一个堆,并且默认情况下是一个大根堆,所以它的第一个元素总是它所包含的元素中最大的,并且为了不破坏堆结构,它也不支持迭代器:
我们传三个参数进去,可以看到优先级队列模板有三个参数,一个是数据类型,一个是被适配的容器,一个是仿函数,仿函数在下面我们 会讲解,一般第二个参数传入的容器需要满足可以随机访问,例如vector和deque。
优先级队列 priority_queue 是容器适配器中的一种,常用来进行对数据进行优先级处理,比如优先级高的值在前面,这其实就是初阶数据结构中的 堆,它俩本质上是一样东西,底层都是以数组存储的完全二叉树,不过优先级队列 priority_queue 中加入了 泛型编程 的思想,并且属于 STL 中的一部分
通过阅读优先级队列的模板,我们可以看到priority_queue默认使用vector作为底层的存储数据的容器,然后在vector之上又使用了堆算法将vector中的元素构成堆的结构,因此我们可以认为优先级队列就是堆,所有需要的堆的位置都可以使用 priority_queue(比如:top_k问题)。对于堆来说,大堆还是小堆是十分关键的,让我们将目光看向第三个类模板参数,
STL中的priority_queue(优先队列)是一种会按照自定义的一种方式(数据的优先级)来对队列中的数据进行动态的排序的容器,不同优先级的情况下,top()上永远是最高优先级的数据,其底层采用的是堆结构(默认大顶堆)。注意相同优先级下并没有先进先出,后面的例子中可以看到 头文件#include<queue> 标准库默认使用元素类型的<操作符来确定它们之间的优先级关系,数据越大优先级越高,想要改变优先级的界定方式的话需要重载<操作符。 先看个最简单的: #include<ios
这里先简单介绍一下优先级队列priority_queue:优先队列是一种容器适配器,默认的情况下,如果没有为特定的priority_queue类实例化指容器类,则使用vector (deque 也是可以的),需要支持随机访问迭代器,以便始终在内部保持堆结构
复习一下:前面讲的最大最小堆的生成,是把一个数组转换成完全二叉树之后,才转换成最大最小堆的。然后生成的时候先从最下方的叶结点开始生成最大/最小堆。
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。
其实在数据结构中我们学习了栈和队列后我们在C++部分中学习起来stack和queue就很容易上手了!
2. 引入头文件 : 使用 queue 队列之前 , 必须先包含其头文件 , queue 队列是 STL 模板类中提供的容器 ;
通过观察文档我们不难发现,接口相较于之前的 string、vector 和 list 少了很多。它甚至连拷贝构造和析构都没有自己实现,然而这些都得益于容器适配器的使用。
适配器是一种设计模式(设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结),该种模式是将一个类的接口转换成我们希望的另外一个接口。
该文章介绍了如何利用优先队列求解一道题目,并总结了一些解题思路。
在加权图G=(V,E)中,求给定顶点s,d之间各边权值总和最小的路径,这就是最短路径问题。
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1. 仿函数实际就是一个类,这里类实例化出来的对象叫做函数对象,下面命名空间wyn中的两个仿函数就分别是两个类,在使用时直接用类进行实例化对象,然后让对象调用()的运算符重载,这样我们看到的调用形式就非常像普通的函数调用,但实际上这里并不是函数调用,而是仿函数实例化出来的对象调用了自己的operator()重载成员函数。
思路1:快速选择算法 可以采用快速选择算法,借助快排,设mid为每次划分中间结果,每次划分完之后如果mid==k,则说明序列刚刚好,第k位置和他前面的位置都是前K大的数,如果mid < k,则说明第K大的元素在后半部分,则前半部分肯定是前K大的数,只需从后半部分找k – mid大的数即可,否则如果mid > k,则说明第K大的数在前半部分,只需从前半部分找前K大的数字即可。 时间复杂度:假设每次划分的mid都在中间,每层都只是对一半做划分,所以每次划分的数据量为 n,n/2,n/4,n/8…一共有logn层,根据等比数列可以算出来时间复杂度为O(n) C++代码演示
Huffman树在编码中有着广泛的应用。在这里,我们只关心Huffman树的构造过程。 给出一列数{pi}={p0, p1, …, pn-1},用这列数构造Huffman树的过程如下: 1. 找到{pi}中最小的两个数,设为pa和pb,将pa和pb从{pi}中删除掉,然后将它们的和加入到{pi}中。这个过程的费用记为pa + pb。 2. 重复步骤1,直到{pi}中只剩下一个数。 在上面的操作过程中,把所有的费用相加,就得到了构造Huffman树的总费用。 本题任务:对于给定的一个数列,现在请你求出用该数列构造Huffman树的总费用。
给定一张 N 个点(编号 1,2…N),M 条边的有向图,求从起点 S 到终点 T 的第 K 短路的长度,路径允许重复经过点或边。
图 展示了一个理论上的 stack 容器及其一些基本操作。只能访问 stack 顶部的元素;只有在移除 stack 顶部的元素后,才能访问下方的元素。
本节重点带大家一起写一个二叉堆,并基于二叉堆实现优先队列,同时练习C++的模板类以及比较操作。
J - Welcome Party ZOJ - 4109 &:这个就是看着题解搞得了,当时想到了优先队列和 BFS ,没有搞把所有的连起来,但是也没有尝试,当时在做字符串那个题,反正各种原因了。言归正传,题目的意思是,给你 n 个人,n 个人有 m 对关系,对于一个人,如果他上场了,发现没有他认识的人,会产生一个值,也就是 ans ++,否则不会产生,问安排上场顺序让 ans 最小,且让上场序列的字典序最小。 &:题解:将 n 个人的 m 对关系来用并查集连起来,合并的时候只往小了合并,让小的先上
继续学习次短路~ hdu 3191 How Many Paths Are There
本文通过底层实现优先级队列的部分接口,构建优先级队列的步骤图等详细讲解的方式,使读者对优先级队列有深刻的理解. 建议先学习数据结构中有关 "堆"的知识,否则理解起来是有些难度的.
连通图中的每一棵生成树,都是原图的一个极大无环子图,即:从其中删去任何一条边,生成树就不再连通;反之,在其中引入任何一条新边,都会形成一条回路。
感觉这种题目就是需要一种思想,就是在什么情况下需要使用优先队列。目前来说,感觉使用这种数据结构的话,题目一般都是需要 通过选择最大/最小的几个数,计算出最终结果。那么使用优先队列的话,可以更快的找出那几个数。
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这个题乍一看只是对链表的一个排序,因为是很多个链表,所以很简单的想法就是将整个数组里面的两个链表分别进行排序。两个两个互相排序之后就能排好。这里用的是递归。当vector中的元素大于1说明还没有排完。 直接一下就AC了,但是一看detail,果然时间有点长。运行时间内93ms,看到别人的只需要20+。。 还是先记一下自己的代码 吧。
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【GiantPandaCV导语】这是LeetCode的第221场周赛的题解,本期考察的知识点有模拟,贪心,优先队列,01Trie树等。
priority_queue的bfs相当于使用了dijkstra的思想。 View Code
贪心的基本原理:每一步都选择局部最优解,而尽量不考虑对后续的影响,最终达到全局最优解。
笔者近日实现了最小堆类及其派生的优先级队列,特将代码奉上,不足之处还请指出! 在实现优先级队列时,笔者表示萌萌哒没有用过template写派生类,结果写完了出现error: *** was not decleared in this scope。。后来各种补上this->才完事,在CSDN(笔者的帖子地址☞ http://bbs.csdn.net/topics/391806995)上提问后才知道是模板参数依赖,笔者表示涨姿势了。。 /** * The Minimum Heap Class and
优先级队列:是零个或多个元素的集合,优先级队列中每一个元素都有一个优先级,元素的先后的出队顺序是由优先级的高低决定的。优先级高的先出队,优先级低的后出队。
容器简介 : priority_queue 优先级队列容器 是一种数据结构 , 可以 存储元素并根据优先级进行访问 ;
输入n个整数,找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,。
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; struct Node { char data; int freq; Node *lChild, *rChild; Node(char data, int freq) : data(data), freq(freq) { lChild = rChild = NULL; } }; // 仿函数,给极小化堆用 struct cmp { bool oper
#include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { priority_queue<int, vector<int>, greater<int> > pq; int a[] = {2,3,5,7,9}; int n = sizeof(a)/sizeof(int); for (int i=0; i<n; ++i) pq.push(a[i]); int res = 0; while (pq.size() > 1) { int
Huffman 介绍 哈夫曼树又称最优二叉树,是一种带权路径长度最短的二叉树。所谓树的带权路径长度,就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的路径长度(若根结点为0层,叶结点到根结点的路径长度为叶结点
STL容器讲解 1.1 栈Stack 栈(Stack)是一种特殊的线性表,只能在某一端插入和删除的特殊线性表。它按照后进先出的原则存储数据,先进入的数据被压入栈底,最后的数据在栈顶。栈也称为先进后出表(LIFO)。 允许进行插入和删除操作的一端称为栈顶(Top),另一端为栈底(Bottom)。栈底固定,而栈顶浮动;栈中元素个数为零时称为空栈。插入一个元素称为进栈(Push),删除一个栈顶元素称为出栈(Pop)。 示例: stack<int>s; s.push(1); s.push(2); s.push(3)
按顺序输出序列: 1 #include <iostream> 2 #include <vector> 3 #include <queue> 4 #include <functional> 5 #include <string> 6 using namespace std; 7 template <typename PriorityQueue> 8 void dumpContents(const string & msg,PriorityQueue & pq) 9 { 10 cout
我们将要Python标准库实现一个LRU(least recently used)缓存,具有优先级和到期时间。这是一个常见的面食问题,但我们将远离数据结构——没有堆、没有二叉树。总之,我们会得到一个可用的方案。
假设 力扣(LeetCode)即将开始 IPO 。为了以更高的价格将股票卖给风险投资公司,力扣 希望在 IPO 之前开展一些项目以增加其资本。 由于资源有限,它只能在 IPO 之前完成最多 k 个不同的项目。帮助 力扣 设计完成最多 k 个不同项目后得到最大总资本的方式。
题目: 输入n个整数,找出其中最小的k个数。例如:例如输入4 、5 、1、6、2、7、3 、8 这8 个数字,则最小的4 个数字是1 、2、3 、4
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