＜C++＞优先级队列

目录

前言

一、priority_queue的使用

1. 成员函数

2. 例题

二、仿函数

三、模拟实现

1. 迭代器区间构造函数 && AdjustDown

2. pop

3. push && AdjustUp

4. top

5. size

6. empty

四、完整实现

总结

前言

优先级队列以及前面的双端队列基本上已经脱离了队列定义，只是占了队列名字

优先级队列——priority_queue

1. 优先级队列是一种容器适配器，根据一些严格的弱排序标准，经过专门设计，其第一个元素始终是它所包含的最大元素。

2. 此上下文类似于堆，其中元素可以随时插入，并且只能检索最大堆元素（优先级队列中顶部的元素）。

3. 优先级队列作为容器适配器实现，容器适配器是使用特定容器类的封装对象作为其基础容器的类，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“背面”弹出，这称为优先级队列的顶部。

4. 底层容器可以是任何标准容器类模板，也可以是一些其他专门设计的容器类。容器应可通过随机访问迭代器访问，并支持以下操作：

empty（）
size（）
front（）
push_back（）
pop_back（）

5. 标准容器类vector和deque满足这些要求。默认情况下，如果未为特定priority_queue类实例化指定容器类，则使用标准容器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。这是由容器适配器通过自动调用算法函数 make_heap、push_heap、pop_heap 自动完成的，并在需要时完成。

注意：

priority_queue还是适配器，但是适配的是vector
底层是二叉树的堆
priority_queue仍然包括在queue头文件中
默认大堆
Compare的缺省是less，表示的是大根堆

可以使用仿函数修改为小根堆
priority_queue<int, deque<int>, greater<int>> pq;

一、priority_queue的使用

1. 成员函数

2. 例题

215. 数组中的第K个最大元素

方法一：直接使用sort排序

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) 
    {
        sort(nums.begin(), nums.end(), greater<int>());
        return nums[k - 1];
    }
};

方法二：优先级队列，建大堆

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) 
    {
        priority_queue<int> pq(nums.begin(), nums.end());
        while (--k)
        {
            pq.pop();
        }
        return pq.top();
    }
};

方法三：维护一个有K个数据的小堆，遍历nums数组，若比top()值大，就入堆，最后返回top()数据

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) 
    {
        priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq(nums.begin(), nums.begin() + k);
        for (int i = k; i < nums.size(); ++i)
        {
            if (nums[i] > pq.top())
            {
                pq.pop();
                pq.push(nums[i]);
            }
        }

        return pq.top();
        
    }
};

注意：

sort函数最后一个参数是greater<int>()，是一个匿名对象，而在priority_queue<>内部，第三个模板是greater<int>，是类型，不能加括号

二、仿函数

我们在之前就遇到过sort函数如果想实现降序，需要加上仿函数greater<类型>()，那么什么是仿函数呢？它又有什么作用？

我们来看一个简单的例子：

class Fun
{
public:
	bool operator()(int a, int b)
	{
		return a < b;
	}
};

int main()
{     
    Fun func;
    cout << func(1, 2) << endl;
    //等价于
    cout << func.operator()(1, 2) << endl;

    return 0;
}

这里的Fun就是仿函数，由Fun类定义的对象称为函数对象
仿函数，顾名思义，一个类的对象可以像函数一样使用，它替代了c语言里的函数指针，我们只需要重载 () 符号，就可以像使用函数一样调用它的 () 运算符重载函数

那么这样的仿函数有什么作用呢？

替代c语言的函数指针，因为c语言的函数指针很复杂、容易出错
搭配模板可以实现多类型的函数运算，不会将函数“写死”，例如：我们写Less、Greater类，重载（）符号，在需要的地方实例化函数对象，如果有比较大小的情况就使用函数对象（参数1，参数2），原理就是调用operator()函数，像函数一样调用

下面是priority_queue带上第三个模板参数Less后使用仿函数的代码：
template<class T>
class Less
{
public:
	bool operator()(const T& a, const T& b)
	{
		return a < b;
	}
};

template<class T>
class Greater
{
public:
	bool operator()(const T& a, const T& b)
	{
		return a > b;
	}
};

namespace my_priority_queue
{
	// Less<T> 才是Less类的类型
	template<class T, class Container = vector<T>, class Compare = Less<T>>
	class priority_queue
	{
	private:
		//大堆，向下调整
		void AdjustDown(int parent)
		{
			//创建函数对象，Less模板类型就是<比较，Greater模板类型就是>比较
			Compare com;

			//找左右孩子中最大的哪一个
			int child = parent * 2 + 1;
			while (child < _con.size())
			{
				//因为com是比较小于关系，所以需要将原先大于的表达式逆一下
				
				//判断右孩子是否存在
				/*if (child + 1 < _con.size() && _con[child + 1] > _con[child])*/
				if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child], _con[child + 1]))
				{
					++child;
				}

				//if (_con[child] > _con[parent])
				if (com(_con[parent], _con[child]))
				{
					swap(_con[parent], _con[child]);
					parent = child;
					child = parent * 2 + 1;
				}
				else
				{
					break;
				}
			}

		}

		void AdjustUp(int child)
		{
			Compare com;

			int parent = (child - 1) / 2;
			while (child > 0)	//最坏情况：孩子等于0时结束
			{
				if (com(_con[parent], _con[child]))
				{
					swap(_con[parent], _con[child]);
					child = parent;
					parent = child - 1 >> 1;
				}
				else
				{
					break;
				}
			}
		}

	public:
		template<class InputIterator>	//input只写迭代器

		//迭代器区间构造函数
		priority_queue(InputIterator first, InputIterator last)
		{
			while (first != last)
			{
				_con.push_back(*first);
				++first;
			}

			//建堆
			for (int i = (_con.size() - 1 - 1) / 2; i >= 0; --i )
			{
				AdjustDown(i);
			}
		}

		void pop()
		{
			//交换后，尾删，并向下调整
			swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);
			_con.pop_back();
			AdjustDown(0);
		}

		void push(const T& x)
		{
			_con.push_back(x);
			AdjustUp(_con.size() - 1);
		}

	private:
		//容器
		Container _con;
	};
}
如果比较的类型是其他自定义类型，并且该类没有重载operator<函数，那么我们就需要手写一个仿函数进行比较，否则编译错误，无法进行比较

因为库里的仿函数使用了模板，是什么类型就按什么类型相比，那么如果是new返回的指针类型，由于每次new返回的地址相当于是随机的，又比较的是指针类型的大小，所以比较结果也是随机结果。所以我们还是需要写仿函数，修改比较方式，去比较指针指向的内容即可。

三、模拟实现

编译错误，找不到出错位置怎么办？

如果代码编译错误，找不到在哪，那么逐步屏蔽掉一些代码，逐步排查，是十分有效的找到错误处方法

priority_queue也同queue、stack一样，是适配器，适配vector容器

1. 迭代器区间构造函数 && AdjustDown

采用封装容器vector的push_back尾插数据，因为默认是大堆，向下建堆，所以尾插数据后，将从最后一个元素的父亲结点—— (_con.size() - 1 - 1) / 2 开始向下调整。
向下调整函数不用多说，在二叉树部分我们详细讲解过

namespace my_priority_queue
{
	// Less<T> 才是Less类的类型
	template<class T, class Container = vector<T>, class Compare = Less<T>>
	class priority_queue
	{
	private:
		//大堆，向下调整
		void AdjustDown(int parent)
		{
			//创建函数对象，Less模板类型就是<比较，Greater模板类型就是>比较
			Compare com;

			//找左右孩子中最大的哪一个
			int child = parent * 2 + 1;
			while (child < _con.size())
			{
				//因为com是比较小于关系，所以需要将原先大于的表达式逆一下
				
				//判断右孩子是否存在
				/*if (child + 1 < _con.size() && _con[child + 1] > _con[child])*/
				if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child], _con[child + 1]))
				{
					++child;
				}

				//if (_con[child] > _con[parent])
				if (com(_con[parent], _con[child]))
				{
					swap(_con[parent], _con[child]);
					parent = child;
					child = parent * 2 + 1;
				}
				else
				{
					break;
				}
			}

		}

	public:
		template<class InputIterator>	//input只写迭代器

		//迭代器区间构造函数
		priority_queue(InputIterator first, InputIterator last)
		{
			while (first != last)
			{
				_con.push_back(*first);
				++first;
			}

			//建堆
			for (int i = (_con.size() - 1 - 1) / 2; i >= 0; --i )
			{
				AdjustDown(i);
			}
		}


	private:
		//容器
		Container _con;
	};
}

2. pop

堆的pop，将堆顶数据与最后一个数据进行交换，再进行pop_back，再将堆顶数据向下调整

		void pop()
		{
			//交换后，尾删，并向下调整
			swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);
			_con.pop_back();

			AdjustDown(0);
		}

3. push && AdjustUp

尾插数据后，将该数据向上调整

		void AdjustUp(int child)
		{
			Compare com;

			int parent = (child - 1) / 2;
			while (child > 0)	//最坏情况：孩子等于0时结束
			{
				if (com(_con[parent], _con[child]))
				{
					swap(_con[parent], _con[child]);
					child = parent;
					parent = child - 1 >> 1;
				}
				else
				{
					break;
				}
			}
		}

		void push(const T& x)
		{
			_con.push_back(x);
			AdjustUp(_con.size() - 1);
		}

4. top

返回堆顶数据，返回值是 const T&

		const T& top()
		{
			return _con[0];
		}

5. size

返回vector的size()即可

		size_t size()
		{
			return _con.size();
		}

6. empty

直接调用vector的empty函数即可

		size_t size()
		{
			return _con.size();
		}

四、完整实现

#pragma once
#include<iostream>
#include<vector>
#include<functional>
using namespace std;

template<class T>
class Less
{
public:
	bool operator()(const T& a, const T& b)
	{
		return a < b;
	}
};

template<class T>
class Greater
{
public:
	bool operator()(const T& a, const T& b)
	{
		return a > b;
	}
};

namespace my_priority_queue
{
	// Less<T> 才是Less类的类型
	template<class T, class Container = vector<T>, class Compare = Less<T>>
	class priority_queue
	{
	private:
		//大堆，向下调整
		void AdjustDown(int parent)
		{
			//创建函数对象，Less模板类型就是<比较，Greater模板类型就是>比较
			Compare com;

			//找左右孩子中最大的哪一个
			int child = parent * 2 + 1;
			while (child < _con.size())
			{
				//因为com是比较小于关系，所以需要将原先大于的表达式逆一下
				
				//判断右孩子是否存在
				/*if (child + 1 < _con.size() && _con[child + 1] > _con[child])*/
				if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child], _con[child + 1]))
				{
					++child;
				}

				//if (_con[child] > _con[parent])
				if (com(_con[parent], _con[child]))
				{
					swap(_con[parent], _con[child]);
					parent = child;
					child = parent * 2 + 1;
				}
				else
				{
					break;
				}
			}

		}

		void AdjustUp(int child)
		{
			Compare com;

			int parent = (child - 1) / 2;
			while (child > 0)	//最坏情况：孩子等于0时结束
			{
				if (com(_con[parent], _con[child]))
				{
					swap(_con[parent], _con[child]);
					child = parent;
					parent = child - 1 >> 1;
				}
				else
				{
					break;
				}
			}
		}

	public:

		priority_queue()
		{}

		//迭代器区间构造函数
		template<class InputIterator>	//input只写迭代器
		priority_queue(InputIterator first, InputIterator last)
		{
			while (first != last)
			{
				_con.push_back(*first);
				++first;
			}

			//建堆
			for (int i = (_con.size() - 1 - 1) / 2; i >= 0; --i )
			{
				AdjustDown(i);
			}
		}

		void pop()
		{
			//交换后，尾删，并向下调整
			swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);
			_con.pop_back();

			AdjustDown(0);
		}

		void push(const T& x)
		{
			_con.push_back(x);

			AdjustUp(_con.size() - 1);
		}

		const T& top()
		{
			return _con[0];
		}

		size_t size()
		{
			return _con.size();
		}

		bool empty()
		{
			return _con.empty();
		}

	private:
		//容器
		Container _con;
	};
}

void test_priority_queue1()
{
	// 默认是大堆 -- less
	//priority_queue<int> pq;

	// 仿函数控制实现小堆
	my_priority_queue::priority_queue<int, vector<int>, Greater<int>> pq;

	pq.push(3);
	pq.push(5);
	pq.push(1);
	pq.push(4);

	while (!pq.empty())
	{
		cout << pq.top() << " ";
		pq.pop();
	}
	cout << endl;
}