【C++航海王：追寻罗杰的编程之路】priority_queue(优先队列)

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1 -> priority_queue的介绍和使用

1.1 -> priority_queue的介绍

1.2 -> priority_queue的使用

1.3 -> priority_queue的模拟实现

2 -> 容器适配器

2.1 -> 什么是适配器

2.2 -> STL标准库中stack和queue的底层结构

2.3 -> deque的介绍

2.3.1 -> deque的原理介绍

2.3.2 -> deque的缺陷

2.4 -> 为什么选择deque作为stack和queue的底层默认容器

2.5 -> STL标准库中对于stack和queue的模拟实现

2.5.1 -> stack的模拟实现

2.5.2 -> queue的模拟实现

【C++航海王：追寻罗杰的编程之路】priority_queue(优先队列) | 容器适配器你知道哪些？,C++,c++,开发语言,后端,c语言

1 -> priority_queue的介绍和使用

1.1 -> priority_queue的介绍

【C++航海王：追寻罗杰的编程之路】priority_queue(优先队列) | 容器适配器你知道哪些？,C++,c++,开发语言,后端,c语言

priority_queue的文档介绍

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

2. 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和的deque满足这些需求。默认情况下，如果没有特定的priority_queue类实例化指定容器列，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。

1.2 -> priority_queue的使用

优先队列默认使用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。

函数声明	接口说明
priority_queue()/priority_queue(first, last)	构造一个空的优先队列
empty()	检测优先队列是否为空，是返回true，否则返回false
top()	返回优先队列中最大(或最小元素)，即堆顶元素
push(x)	在优先队列中插入元素x
pop()	删除优先队列中最大(或最小)元素，即堆顶元素

【注意】

1. 默认情况下，priority_queue是大堆。

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <functional>
using namespace std;

void TestPriorityQueue()
{
	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;
}

int main()
{

	TestPriorityQueue();

	return 0;
}

2. 如果在priority_queue中放自定义类型数据，用户需要在自定义类型中提供>或<的重载。

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(2024, 10, 29));
	q1.push(Date(2024, 10, 28));
	q1.push(Date(2024, 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(2024, 10, 29));
	q2.push(Date(2024, 10, 28));
	q2.push(Date(2024, 10, 30));
	cout << q2.top() << endl;
}

1.3 -> priority_queue的模拟实现

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

// priority_queue--->堆
namespace fyd
{
	template<class T>
	struct less
	{
		bool operator()(const T& left, const T& right)
			return left < right;
	};

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

	template<class T, class Container = std::vector<T>, class Compare = less<T>>
	class priority_queue
	{
	public:
		// 创造空的优先级队列
		priority_queue() : c() {}

		template<class Iterator>
		priority_queue(Iterator first, Iterator last)
			: c(first, last)
		{
			// 将c中的元素调整成堆的结构
			int count = c.size();
			int root = ((count - 2) >> 1);
			for (; root >= 0; root--)
				AdjustDown(root);
		}

		void push(const T& data)
		{
			c.push_back(data);
			AdjustUP(c.size() - 1);
		}

		void pop()
		{
			if (empty())
				return;

			swap(c.front(), c.back());
			c.pop_back();
			AdjustDown(0);
		}

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

		bool empty()const
		{
			return c.empty();
		}

		// 堆顶元素不允许修改，因为：堆顶元素修改可以会破坏堆的特性
		const T& top()const
		{
			return c.front();
		}
	private:
		// 向上调整
		void AdjustUP(int child)
		{
			int parent = ((child - 1) >> 1);
			while (child)
			{
				if (Compare()(c[parent], c[child]))
				{
					swap(c[child], c[parent]);
					child = parent;
					parent = ((child - 1) >> 1);
				}
				else
					return;
			}
		}

		// 向下调整
		void AdjustDown(int parent)
		{
			size_t child = parent * 2 + 1;
			while (child < c.size())
			{
				// 找以parent为根的较大的孩子
				if (child + 1 < c.size() && Compare()(c[child], c[child + 1]))
					child += 1;

				// 检测双亲是否满足情况
				if (Compare()(c[parent], c[child]))
				{
					swap(c[child], c[parent]);
					parent = child;
					child = parent * 2 + 1;
				}
				else
					return;
			}
		}
	private:
		Container c;
	};
}

2 -> 容器适配器

2.1 -> 什么是适配器

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客户希望的另外一个接口。

2.2 -> STL标准库中stack和queue的底层结构

虽然stack和queue中也可以存放元素，但在STL中并没有将其划分在容器的行列，而是将其称为容器适配器，这是因为stack和queue只是对其他容器的接口进行了包装，STL中stack和queue默认使用deque。

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2.3 -> deque的介绍

2.3.1 -> deque的原理介绍

deque(双端队列)：是一种双开口的”连续“空间的数据结构，双开口的含义是：可以在头尾两端进行插入和删除操作，且时间复杂度为O(1)，与vector比较，头插效率高，不需要搬移元素；与list比较，空间利用率比较高。

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deque并不是真正连续的空间，而是由一段段连续的小空间拼接而成的，实际deque类似于一个动态的二维数组，其底层结构如下：

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双端队列底层是一段假象的连续空间，实际是分段连续的，为了维护其”整体连续“以及随机访问的假象，落在了deque的迭代器身上，因此deque的迭代器设计就比较复杂，如下图：

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那deque是如何借助其迭代器维护其假象连续的结构呢？

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2.3.2 -> deque的缺陷

与vector比较，deque的优势是：头部插入和删除时，不需要搬移元素，效率特别高，而且在扩容时，也不需要搬移大量的元素，因此其效率势必比vector高。

与list比较，其底层时连续空间，空间利用率比较高，不需要存储额外字段。

但是，deque有一个致命缺陷：不适合遍历，因为在遍历时，deque的迭代器要频繁的去检测其是否移动到某段小空间的边界，导致效率低下，而序列式场景中，可能需要经常遍历，因此在实际中，需要线性结构时，大多数情况下优先考虑vector和list，deque的应用并不多，而目前能看到的一个应用就是，STL用其作为stack和queue的底层数据结构。

2.4 -> 为什么选择deque作为stack和queue的底层默认容器

stack是一种后进先出的特殊线性数据结构，因此只要具有push_back()和pop_back()操作的线性结构，都可以作为stack的底层容器，比如vector和list都可以；queue是先进先出的特殊线性数据结构，只要具有push_back()和pop_front()操作的线性结构，都可以作为queue的底层容器，比如list。但是STL中对stack和queue默认选择deque作为其底层容器，主要是因为：

stack和queue不需要遍历(因此stack和queue没有迭代器)，只需要在固定的一端或两端进行操作。
在stack中元素增长时，deque比vector的效率高(扩容时不需要搬移大量数据)；queue中的元素增长时，deque不仅效率高，而且内存使用率高。

结合了deque的优点，而完美避开了其缺陷。

2.5 -> STL标准库中对于stack和queue的模拟实现

2.5.1 -> stack的模拟实现

#include<deque>

namespace fyd
{
	template<class T, class Con = deque<T>>
	//template<class T, class Con = vector<T>>
	//template<class T, class Con = list<T>>
	class stack
	{
	public:
		stack() {}
		void push(const T& x) { _c.push_back(x); }
		void pop() { _c.pop_back(); }
		T& top() { return _c.back(); }
		const T& top()const { return _c.back(); }
		size_t size()const { return _c.size(); }
		bool empty()const { return _c.empty(); }
	private:
		Con _c;
	};
}

2.5.2 -> queue的模拟实现

#include<deque>
#include <list>

namespace fyd
{
	template<class T, class Con = deque<T>>
	//template<class T, class Con = list<T>>
	class queue
	{
	public:
		queue() {}
		void push(const T& x) { _c.push_back(x); }
		void pop() { _c.pop_front(); }
		T& back() { return _c.back(); }
		const T& back()const { return _c.back(); }
		T& front() { return _c.front(); }
		const T& front()const { return _c.front(); }
		size_t size()const { return _c.size(); }
		bool empty()const { return _c.empty(); }
	private:
		Con _c;
	};
}

感谢各位大佬支持！！！

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