【C++】优先级队列宝藏岛

news2025/2/24 16:55:01

 
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目录

 🐼前言 

  🐼priority_queue的介绍和使用

 🐼仿函数

🐼priority_queue的模拟实现

 🐼总结


 🐼前言 

🌈 在上一节,我们通过适配器模式,实现了一种高效、灵活且易于扩展的方式来实现栈和队列,通过适配器转换出我们想要的类,让原本互不相容的两个接口能够协同工作。本篇文章将继续采用适配器这种设计方式,带你认识优先级队列的使用场景,完成优先级队列(priority_queue)的实现。

🌻如果你还不了解适配器,可以看这一节: stack和queue的适配器模式

🌻如果你还不了解堆,可以看这一节:堆-上和 堆-下

  🐼priority_queue的介绍和使用

priority_queue的介绍:

🔍使用场景

优先级队列在我们日常生活中也有很多使用场景,比如在医院的急诊室😷中,患者不是按照到达时间先后顺序接受治疗,而是根据病情的严重程度(优先级)进行排序。病情最严重的患者会被优先处理,即使他们不是最早到达的。又或是在餐厅中,顾客的订单可能根据订单的复杂程度或紧急程度进行优先处理。例如,简单的订单(如一杯咖啡😋)可能会比复杂的订单(如一份牛排)更早完成,即使它们不是最早下单的。这种优先级排序的机制类似于 priority_queue

🔍C++中: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优先级最高。我们在容器中可以随时插入元素,它通过动态调整队列顺序确保优先级最高的元素始终位于队列顶部

我们下面看一下优先级队列类的类模版参数:

我们可以看到优先级队列有三个模版参数,分别是类型适配器(缺省参数默认是<vector>),以及仿函数默认是大堆

我们再看其常见接口:

🔍 priority_queue的使用:

首先,优先级队列并不是队列,底层可以采用堆结构的一种强大的容器。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,所有需要用到堆的位置,都可以考虑使priority_queue。注意:默认情况下priority_queue是大堆。

比如:我们采用优先级队列来建堆并访问堆顶元素:

#include<iostream>
#include <vector>
#include <queue>

using namespace std;

void TestPriorityQueue()
{
	// 默认情况下,创建的是大堆,其底层按照小于号比较
	vector<int> v{ 3,2,7,6,0,4,1,9,8,5 };
	priority_queue<int> q1;
	for (auto& e : v)
		q1.push(e);
	cout << q1.top() << endl;

	// 如果要创建小堆,将第三个模板参数换成greater比较方式
	priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> q2(v.begin(), v.end());
	cout << q2.top() << endl;
}

⭐️我们也可以拿自定义类型进行建堆,只要我们提供了自定义类型的比较(自定义类型的比较可以通过运算符重载).

比如以日期类的大小关系来建堆:

class Date
{
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)
{
	_cout << d._year << "-" << d._month << "-" << d._day;
	return _cout;
}

  private:
	  int _year;
	  int _month;
	  int _day;
 };

 void TestPriorityQueue()
 {
	 // 大堆,需要用户在自定义类型中提供<的重载
	 priority_queue<Date> q1;
	 q1.push(Date(2018, 10, 29));
	 q1.push(Date(2018, 10, 28));
	 q1.push(Date(2018, 10, 30));
	 cout << q1.top() << endl;

	 // 如果要创建小堆,需要用户提供>的重载
	 priority_queue<Date, vector<Date>, greater<Date>> q2;
	 q2.push(Date(2018, 10, 29));
	 q2.push(Date(2018, 10, 28));
	 q2.push(Date(2018, 10, 30));
	 cout << q2.top() << endl;
 }

🍁想必看到这里,小伙伴们对优先级队列有了充分的认识。它不就是堆嘛❓❓❓😶其实,priority_queue是堆的具体体现,是一个封装了堆操作的高级工具而堆是实现这种功能的底层结构。priority_queue是一个更高级的数据结构,封装了堆的操作,提供了更简洁的接口😏。

🐝打个比喻:像是一个“有序的箱子”,里面的物品(元素)按照一定的规则(堆序)排列,需要手动调整物品的位置。

priority_queue则像是一个“自动排序的传送带”,你只需要把物品放上去(push),它会自动按照优先级排序,并且总是让你先拿到最重要的物品toppop)。

 🐼仿函数

🍁在实现优先级队列之前,我们先简单认识一下仿函数,后续我们在学习。在 C++ 中, 仿函数(Functor) 是一种特殊的函数对象,它通过 重载operator() 使得对象可以像函数一样被调用仿函数本质上是一个类,但它的行为类似于函数。比如:用仿函数来实现加法逻辑:
class Adder {
public:
	int operator()(int a, int b) const {
		return a + b;
	}
};

int main() {
	Adder add;
	int result = add(3, 4);  // 使用仿函数对象调用
	std::cout << result << std::endl; 
	return 0;
}

📆通过类Adder中重载operator(),add看上去好像是函数调用一样,像一个披着函数外衣的对象

通过这种方式,对象可以像普通函数一样被调用,但同时可以利用类的其他特性(如成员变量、继承等)。通过重载operator()实现的函数对象,它结合了类的灵活性和函数的简洁性。仿函数广泛应用于 C++ STL 中,用于自定义算法的行为。 

🐼priority_queue的模拟实现

 基于堆的思想,我们先简单实现一个能完成大堆的priority_queue

namespace lsg
{
	
	template<class T, class Container = vector<T>>
	class priority_queue
	{
	public:
		void push(const T& x)
		{
			_con.push_back(x);
			Adjustup(size() - 1);
		}

		void pop()
		{
			std::swap(_con[0], _con.back());
			_con.pop_back();
			Adjustdown(0);
		}

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

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

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

	private:
		void Adjustup(size_t child)
		{
			size_t parent = (child - 1) / 2;
			while (child > 0)
			{
				if (_con[parent]< _con[child]) //相当于调用com.opeartor(x,y)
				{
					std::swap(_con[child], _con[parent]);
					child = parent;
					parent = (child - 1) / 2;
				}
				else
				{
					break;
				}
			}

		}

		void Adjustdown(size_t parent)
		{
			size_t child = parent * 2 + 1;


			while (child < size())
			{
				//大堆找较大的孩子
				if (child + 1 < size() && _con[child]< _con[child + 1])
				{
					child++;
				}

				if (_con[parent]<_con[child])
				{
					std::swap(_con[parent], _con[child]);
					parent = child;
					child = parent * 2 + 1;
				}
				else
				{
					break;
				}
			}
		}

		Container _con;
	};
}

✅代码解析:

🏃我们这里priority_queue的底层结构就是堆,因此此处只需对堆进行通用的封装即可,堆结构底层是<vector>加以限制,因此可以借助<vector>作为适配器。基于向上调整算法和向下调整算法,让优先级队列永远保持优先级最高的在堆顶。

👆向上调整算法:对于刚刚插入一个小伙伴,它不知道在这个队伍中的"重要程度",因此,它要不断向上查找,直到找到合适自已的位置

👇向下调整算法:对于把最后一个元素交换到优先级最高位置(第一个位置)的小伙伴,他要不断向下比较,和比自已"重要程度"高的人交换位置,直到找到合适自已的位置。具体操作:先交换堆顶元素与堆中最后一个元素,然后删去最后一个位置的元素,最后向下调整保持堆结构。

👏细节:这里向上调整算法和向下调整算法只供类中成员函数使用,外界无需使用,我们可以封装成(private)权限😃

💅如果我们再实现一个小堆逻辑的priority_queue,只需要更换一下比较逻辑。如果我们再重新写一个小堆逻辑的priority_queue,显得有点繁琐了。在上面我们介绍了仿函数,仿函数就是来用于和容器结合,实现逻辑变换的。而我们这里恰好需要一个相反的大于&&小于逻辑,于是我们这里就可以利用仿函数来控制比较逻辑😃, 定义元素之间的比较逻辑,从而灵活地改变优先队列的行为。

C++标准库中<less>类对象默认是大堆逻辑

namespace lsg
{
	template<class T>
	struct less
	{
		bool operator()(const T& x,const T& y)
		{
			return x < y;
		}
	};

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

	

	template<class T,class Container = vector<T>,class Compare  = less<T>>//less建大堆
	class priority_queue
	{
	public:
		void push(const T& x)
		{
			_con.push_back(x);
			Adjustup(size()-1);
		}

		void pop()
		{
			std::swap(_con[0], _con.back());
			_con.pop_back();
			Adjustdown(0);
		}

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

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

		size_t size() const
		{
			return _con.size();
		}
		
	private:
		void Adjustup(size_t child)
		{
			Compare com;
			size_t parent = (child - 1) / 2;
			while (child > 0)
			{
				if (com(_con[parent],_con[child])) //相当于调用com.opeartor(x,y)
				{
					std::swap(_con[child], _con[parent]);
					child = parent;
					parent = (child - 1) / 2;
				}
				else
				{
					break;
				}
			}

		}
		
		void Adjustdown(size_t parent)
		{
			Compare com;
			size_t child = parent * 2 + 1;
			

			while (child<size()) 
			{
				//大堆找较大的孩子
				if (child + 1 < size() &&  com(_con[child] , _con[child + 1]))
				{
					child++;
				}

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

		Container _con;
	};
}

通过自定义比较逻辑,我们可以轻松地实现小堆或大堆,而无需重新编写底层逻辑😁

 🐼总结

 优先级队列就像一个魔法盒🎃,当一个个元素进去,它总是会给这些元素的重要程度排个序,优先级最高的往往占据首位,优先级最低的只能乖乖让位置。通过仿函数,它就像一个"智能控制管家",让我们控制了这个"比较规则",就好比,如果刚开始身高最高的人优先级最高,通过仿函数的控制,我们也可以让最矮的人优先级最高😜。

  感谢你耐心地阅读到这里,你的支持是我不断前行的最大动力。如果你觉得这篇文章对你有所启发,哪怕只是一点点,那就请不吝点赞👍,收藏⭐️,关注🚩吧!你的每一个点赞都是对我最大的鼓励,每一次收藏都是对我努力的认可,每一次关注都是对我持续创作的鞭策。希望我的文字能为你带来更多的价值,也希望我们能在这个充满知识与灵感的旅程中,共同成长,一起进步。再次感谢你的陪伴,期待与你在未来的文章中再次相遇!⛅️🌈 ☀️   

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