【C++】STL--priority_queue（优先级队列）使用及其模拟实现、容器适配器和deque（双端队列）了解
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目录
1. priority_queue
1.1. priority_queue的介绍
1.2. priority_quere的使用
1.2.1. 重载<、>
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、queue的底层结构
3. deque
3.1. deque的介绍
3.1.1. deque和vector的差异：
3.1.2. deque的空间长什么样
3.2. deque的中控器
3.3. deque的迭代器
3.4. deque的缺陷
4. 为什么选择deque作为stack和queue的底层默认容器
1. priority_queue
1.1. priority_queue的介绍
priority_queue官方文档
- 优先队列是一种容器适配器，按照严格的弱排序标准，顶部一定是当前包含元素中最大的一个
- 优先队列的上下文环境是堆，堆中能够任意插入元素，但是只支持访问最大堆元素（也就是优先队列中的顶部元素）
- 优先队列同样是一种容器适配器，它封装了一个底层标准容器，暴露了堆需要所需要的底层容器的一些必要操作，隐藏了不需要的操作
- 优先队列封装的底层容器可以是标准容器，也可以是其他特定设计的容器，但是这个容器必须要支持随机访问迭代器：
- 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
- 标准容器中vector和deque是满足这些条件的，在没有指定底层容器的情况下，默认将vector作为标准容器
- 至于为什么要底层要能够支持随机访问迭代器呢？这是为了方便随时在内部构造堆。容器适配器会在需要的时候调用算法函数，例如make_leap、push_leap、pop_heap等
1.2. priority_quere的使用
优先队列使用vector作为底层容器，并且在vector中加入堆算法，将vector构造成了一个堆，所以可以说优先队列就是一个堆，所以在碰见堆的时候就要想到优先队列。（默认情况下，priority_queue是一个大堆）
函数声明
接口说明
priority_queue() / priority_queue(first,last) 构造一个空的优先级队列
empty() 检测优先级队列是否为空，是返回 true ，否则返回 false
top() 返回优先级队列中最大 ( 最小元素 ) ，即堆顶元素
push(x) 在优先级队列中插入元素 x
pop() 删除优先级队列中最大 ( 最小 ) 元素，即堆顶元素
我们来看一下下面的代码：
int main() {vector<int> v = { 3,2,5,7,1,10,9,8,6,4 };priority_queue<int> q1;for (auto& e : v)q1.push(e);while (!q1.empty()){cout << q1.top() << " ";q1.pop();}cout << 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());while (!q2.empty()){cout << q2.top() << " ";q2.pop();}return 0; }运行结果：
很明显在没有特殊说明的情况下，直接top()打印priority_queue是从大到小的（说明是一个大堆）。但是我们通过调整priority_queue的第三个参数，也就是前面我们提到的比较规则将弱排序改为greater<>即可实现小顶堆。
1.2.1. 重载<、>
如果priority_queue中包含了自定义类型话，因为需要使用比较器，所以需要对运算符<、>进行重载。
我们使用之前实现过的Date时间类举一个例子：
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(2025, 9, 18));q1.push(Date(2025, 9, 19));q1.push(Date(2025, 9, 20));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(2025, 9, 19));q2.push(Date(2025, 9, 18));q2.push(Date(2025, 9, 20));cout << q2.top() << endl; }运行结果：
1.3. priority_queue的模拟实现
我们现在已经清楚了，优先队列就是一个堆，并且底层容器是vector，并且默认情况下是最大堆，所以实现起来还是比较好实现的：
//优先级队列 -- 大堆 < 小堆 > template<class T, class Container = vector<T>, class Compare = less<T>> class priority_queue { public:void AdjustUp(int child){Compare comFunc;int parent = (child - 1) / 2;while (child > 0){//if (_con[parent] < _con[child])if (comFunc(_con[parent], _con[child])){swap(_con[parent], _con[child]);child = parent;parent = (child - 1) / 2;}else{break;}}}void AdjustDown(int parent){Compare comFunc;size_t child = parent * 2 + 1;while (child < _con.size()){if (child + 1 < _con.size() && comFunc(_con[parent], _con[child])){++child;}if (comFunc(_con[parent], _con[child])){swap(_con[parent], _con[child]);parent = child;child = parent * 2 + 1;}else{break;}}}void push(const T& x){_con.push_back(x);AdjustUp(_con.size() - 1);}void pop(){assert(!_con.empty());swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);_con.pop_back();AdjustDown(0);}const T& top(){return _con[0];}size_t size(){return _con.size();}bool empty(){return _con.empty();}private:Container _con; };这里如果有对堆不太熟悉的同学，可以去回顾一下这种数据结构，我后面可能会专门写篇来细讲一下堆的相关知识。
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、queue的底层结构
虽然后stack和queue也能够存放元素，但是并没有将其划分到容器行列，而是称之为容器适配器。这是因为，stack和queue其实本身并没有涉及到内存的管理之类的底层操作，只是它们内部封装了其他的底层容器，像默认使用的deque：
3. deque
3.1. deque的介绍
vector是单向开口的连续的线性空间，deque是双向开口的连续的线性空间。双向开口的意思就是说，能够在头部和尾部进行元素的删除和插入。虽然说vector也能够在头部进行元素的删除和插入，但是操作的时间效率比较低。
3.1.1. deque和vector的差异：
- deque是双向的，所以支持在常数时间内对头部和尾部元素进行删除和插入操作
- deque是由几段连续的空间组成的，这几段空间通过某种方式连接起来，可以理解成一种伪连续。所以说，deque是没有_capacity的概念的，因为deque随时可以增加空间，这也就避免掉了vector中“空间不够 - 扩容 - 赋值 - 释放原空间”这一过程
3.1.2. deque的空间长什么样
deque是由一段一段的定量连续空间组合而成的，一旦需要再头部或者尾部插入元素，就需要配置一段新的定量连续空间，并且将其串联在头部或尾部。而deque的最大任务就是在分配这些定量的连续空间上，通过提供随机访问接口，制造一种空间整体连续的假象。这样的配置空间方式虽然能够避免vector配置空间“扩容 - 赋值 - 释放”的复杂过程，但代价就是迭代器的复杂化：
deque的迭代器就长下面这样：
3.2. deque的中控器
在上面我们可以看见有一个map，这是干嘛的呢？
deque采用一块所谓的map ( 注意，不是STL的map容器)作为主控，这里所谓的map是一块连续的空间，其中每个元素都是指针，指向另一端(较大的)连续线性空间，称为缓冲区：
map: [ p0 ][ p1 ][ p2 ][ p3 ] ...↓ ↓ ↓ ↓buf0 buf1 buf2 buf3buf0: [ a0 ][ a1 ][ a2 ] ... [ a63 ]缓冲区才是deque的储存空间主体。SGI版本的STL库下允许我们指定缓冲区的大小，默认值是0表示将使用512bytes缓冲区。
所以抽象地来说，deque类似于一个动态的二维数组：
map是第一维（指针数组）。缓冲区是第二维（每个小数组）。
访问第
k个元素时，先用k / buffer_size找到是第几个缓冲区，再用k % buffer_size找到缓冲区内的下标。逻辑索引 k↓ map[k / buffer_size] → 找到缓冲区指针↓ buffer[k % buffer_size] → 找到元素看上去就像是二位数字，通过row、col来确定元素位置。
3.3. deque的迭代器
我们刚才讲到了，为了维持整体空间连续的假象，deque的迭代器变得复杂化，那么具体来讲，这个任务会落在迭代器的operator++和operator--两个运算符身上。
接下来我们简单地介绍一下，deque应该做些什么，这样比较好理解为什么我们说它十分复杂：
- 首先我要能够指向分段连续空降buffer（缓冲区）的位置
- 并且能够判断是否处于buffer的边缘
- 当处于头部或者尾部边缘时，那么前进或者后退操作必将导致跳跃到上一个或者下一个缓冲区
- 这也就要求随时掌管map中控器
3.4. 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，因此其效率是必 vector 高的。
- 与list比较 ，其底层是连续空间，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。
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者两端进行操作。
- 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。
也就是说，不用遍历的特性避开了deque的缺陷，同时deque能够发挥它的优点！
（本篇完）