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目录
1. priority_queue的介绍
1.1. priority_queue的概念
1.2. priority_queue的特点
2. 仿函数
2.1. 仿函数的概念
2.2. 仿函数的应用
2.3 仿函数的灵活性
3. priority_queue的用法
4. 模拟实现priority_queue
4.1. 插入
4.2. 删除
5. 源码
priority_queue.h
test.cpp
结果
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1. priority_queue的介绍
1.1. priority_queue的概念
priority_queue即为**优先级队列，**它是STL对数据结构中堆的具体封装，因为priority_queue的头文件倍包含在queue的头文件中，所以使用时只需要包含头文件#include<queue>，并且使用优先级队列建堆，默认为大堆。
探索数据结构与算法】堆的具体实现和应用
1.2. priority_queue的特点
priority_queue的模版参数有三个，第一个T是我们的元素类型，第二个Container是我们的容器适配器，第三个Compare是我们的仿函数。
priority_queue参考文档
2. 仿函数
2.1. 仿函数的概念
**仿函数(Functor)**是一种行为类似函数的对象，它可以被用作函数并接受参数。在 C++ 中，仿函数通常是重载了函数调用运算符 operator()的类对象。通过重载 operator()，仿函数可以像函数一样被调用，并且可以保存状态信息。
下面是一个具体的仿函数例子：
// 定义一个比较小于的仿函数
template<class T>
struct Less
{//重载函数调用运算符 bool operator()(const T&a, const T&b) {return a < b; }
};
int main()
{Less<int> le;//定义一个仿函数对象int a = 5, b = 9;cout << le(a, b) << endl;//采用仿函数比较cout << (Less<int>().operator()(a,b)) << endl;//完整调用return 0;
}
我们可以通过定义对象的方式调用，也可以通过完整的类调用函数方式调用。
2.2. 仿函数的应用
在C++的标准库中，仿函数的使用就较为普遍，一般都作为模版参数进行传参。比如说算法库algorithm中的排序算法sort，默认排序就是升序，如果需要降序排序就需要传仿函数
这个仿函数或者函数我们可以自己定义，也可以借用标准库中提供的函数。其中比较常用的就是比较小于的less，比较大于的greater。使用时需要包含头文件#include<functional>。
#include<iostream>
using namespace std;
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<functional>
template<class T>
struct Less
{bool operator()(const T&a,const T&b){return a < b;}
};
template<class T>
struct Greater
{bool operator()(const T& a, const T& b){return a > b;}
};
int main()
{int a = 5,b = 9;less<int> Ls;cout << Ls(b, a) << endl;//采用仿函数比较cout << less<int>().operator()(a, b) << endl;//vector<int> v = { 2,3,1,7,5,6,9,8 };//sort(v.begin(), v.end());//默认升序sort(v.begin(), v.end(),greater<int>());//降序for (int& e : v){cout << e << " ";}cout << endl;return 0;
}
2.3 仿函数的灵活性
仿函数 可以具有任意数量的参数，并可以用于各种不同的操作。这使得它们非常灵活，可以根据需要进行定制。
在这个示例中，我们创建了两个不同的仿函数，一个用于加法（MyAdditionFunc），一个用于减法（ MySubtractionFunc ），它们可以根据需要进行切换。
class MyAdditionFunc
{
public:int operator()(int a, int b) {return a + b;}
};class MySubtractionFunc
{
public:int operator()(int a, int b) {return a - b;}
};int main()
{MyAdditionFunc add;MySubtractionFunc subtract;int result1 = add(5, 3); // 8int result2 = subtract(5, 3); // 2std::cout << "Result of addition: " << result1 << std::endl;std::cout << "Result of subtraction: " << result2 << std::endl;return 0;
}
3. priority_queue的用法
priority_queue提供的接口相比较与其他容器也明显较少，这是由于其结构决定的，并且由于priority_queue也并不需要遍历，所以也不存在迭代器的概念。
以下就是priority_queue的接口：
我们学习过数据结构中的堆，所以使用这里的接口的成本也比较低。
void Test1()
{priority_queue<int> heap;heap.push(1);heap.push(2);heap.push(3);heap.push(4);heap.push(5);heap.push(6);cout << heap.size() << endl;cout << heap.top() << endl;while (!heap.empty()){cout << heap.top() << " ";heap.pop();}cout << endl;
}int main()
{Test1();return 0;
}
我们也可以使用greater仿函数让其变为小堆。
void Test1()
{priority_queue<int,vector<int>,greater<int>> heap;//第三个模板参数为仿函数类型heap.push(1);heap.push(2);heap.push(3);heap.push(4);heap.push(5);heap.push(6);cout << heap.size() << endl;cout << heap.top() << endl;while (!heap.empty()){cout << heap.top() << " ";heap.pop();}cout << endl;
}int main()
{Test1();return 0;
}
4. 模拟实现priority_queue
我们学习过堆这个数据结构，所以封装priority_queue会非常简单，只需要在原有的基础上增加一个仿函数即可
4.1. 插入
向堆的末尾插入新的元素，然后与父节点比较，然后判断是否需要向上调整。假设插入元素23，如下图：
//向上调整
void adjust_up(size_t child)
{Compare com;//使用仿函数，size_t parent = (child - 1) / 2;while (child > 0){if (com(_con[parent], _con[child])){std::swap(_con[child], _con[parent]);child = parent;parent = (child - 1) / 2;}else{break;}}
}
void push(const T& val)
{_con.push_back(val);adjust_up(_con.size() - 1);
}
4.2. 删除
先将堆顶元素与最后一个元素交换，将删除堆顶元素转化为删除末尾元素，然后再对堆顶元素进行向下调整。
//向下调整
void adjust_down(size_t parent)
{Compare com;size_t child = parent * 2 + 1;//左孩子while (child < _con.size()){//选出较大（小堆则较小）的那个孩子if (child + 1 < _con.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;}}
}
void pop()
{std::swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);_con.pop_back();
}
剩余的size()，empty()，top()等接口实现就非常容易了，这需要复用我们容器适配器的接口即可。
const T& top()const
{return _con[0];
}
size_t size()const
{return _con.size();
}
bool empty()const
{return _con.empty();
}
5. 源码
priority_queue.h
#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
template<class T>
class Less
{
public:bool operator()(const T& x, const T& y){return x < y;}
};
template<class T>
class Greater
{
public:bool operator()(const T& x, const T& y){return x > y;}
};
namespace HTD
{//template<class T,class Container=vector<T>,class compare=Greater<T>>template<class T, class Container = vector<T>, class compare =Less<T>>class priority_queue{public:void AdjustUp(int child){compare com;int parent = (child - 1) / 2;while (child > 0){if(com(_con[parent],_con[child]))//if (_con[parent] < _con[child]){swap(_con[child], _con[parent]);child = parent;parent = (child - 1) / 2;}else{break;}}}void push(const T& x){_con.push_back(x);AdjustUp(_con.size() - 1);}void AdjustDown(int parent){compare com;int child = 2 * parent + 1;while (child < _con.size()){//if (child + 1 < _con.size() && _con[child ] < _con[child+1])if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child],_con[child+1])) // 选出较大（小堆则较小）的那个孩子{child++;}//if (_con[parent] < _con[child])if(com(_con[parent],_con[child])){swap(_con[parent], _con[child]);parent = child;child = child * 2 + 1;}else{break;}}}void pop(){swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);_con.pop_back();AdjustDown(0);}const T& top(){return _con[0];}bool empty()const{return _con.empty();}size_t size()const{return _con.size();}private:Container _con;};
}test.cpp
#include"priority_queue.h"
int main()
{//priority_queue<int, vector<int>> pq;HTD:: priority_queue<int, vector<int>> pq;pq.push(4);pq.push(1);pq.push(5);pq.push(7);pq.push(9);while (!pq.empty()){cout << pq.top() << " ";pq.pop();}cout << endl;}结果
