优先队列(priority queue)里的元素具有优先级,访问优先队列中的元素时,最有最高优先级的元素先出队。优先队列一般用我们上面介绍的堆来实现。优先队列也有两种类型: 最大优先队列:利用最大堆实现,最大值元素先出队。 最小优先队列:利用最小堆实现,最小值元素先出队。 下面以最大优先队列进行介绍。
优先队列(Priority Queue):特殊的“队列”,取出元素顺序是按元素优先权(关键字)大小,而非元素进入队列的先后顺序。 若采用数组或链表直接实现优先队列,代价高。依靠数组,基于完全二叉树结构实现优先队列,即堆效率更高。一般来说堆代指二叉堆。 优先队列的完全二叉树(堆)表示。 1.2 堆 堆序性: 父节点元素值比孩子...
二叉堆又可分为大堆(max-heap)和小堆(min-heap),大堆中父节点(parent node)数值均大于子节点(child node)数值,小堆则相反,这样可以保证树中最大的元素(或最小)的元素存储在堆顶(根节点)。 二叉堆能保证树中最大的元素处在堆顶,这与优先队列要求优先级最高的元素排在队首相似,因此可以使用二叉堆来实现优...
第六章:优先队列(堆) [TOC] 思考如下场景,老师布置了很多作业,现在你需要将作业打印出来,你将作业文件依照队列的形式放入待打印列表中,但此时,你希望最重要(或者是马上就要上交)的作业优先打印出来.此时,队列结构显然不能满足我们的需求,这时候我们考虑一种名为优先队列(priority queue)的数据结构,或者称之为堆. ...
1.2.2 使用向下调整方法建堆 最大堆向下调整方法要求待调整位置的左右子树都是最大堆,所以利用该方法构建最大堆需要先构建叶子节点,再慢慢构建至根节点,这样才能保证每次加入的元素的左右子树都是最大堆。 // build_max_heap_with_down 利用最大堆的向下调整法够建最大堆 ...
用数组表示的优点不再赘述,但有一个缺点需要提醒,使用数组表示二叉堆需要实现估计堆的大小,但这对于典型情况不成问题. //优先队列的声明 struct HeapStruct; typedef struct HeapStruct *PriorityQueue; struct HeapStruct{ int Capacity; int Size; ElementType *Elements; ...
优先队列常常用堆(heap)来实现。堆是一个完全二叉树,其每个节点的值总是大于等于子 节点的值。实际实现堆时,我们通常用一个数组而不是用指针建立一个树。这是因为堆是完全二 叉树,所以用数组表示时,位置i的节点的父节点位置一定为i/2,而它的两个子节点的位置又一定分别为...
在一些场景中,需要这样一种数据结构:优先队列,功能不是先进先出,而是队前端一直是占权重最大的(如最大值或最小值),进入队列后依然要保持。每次弹入弹出都要保证队列单调性,即形成一个单调队列。 类似的功能也可以用大顶堆/小顶堆,采用完全二叉树数据结构来实现。不管是优先队列还是大顶堆,为便于理解,下文都只...
优先队列是堆的一种应用,使用者可以不断向优先队列中加入新的元素,总是可以以O(1)的时间复杂度取出其中的最大/最小值。 利用两个优先队列可以实现O(1)时间复杂度取中位数。两个优先队列分别是最大堆和最小堆,添加的元素加入大堆或者小堆中,同时需要满足大堆元素个数等于小堆或者仅多一个。由此,从大堆和...
1) 其中nodes字段是二叉堆数组,_capacity是nodes指向的KeyValue*指针的个数,_size是nodes中实际存储的元素个数。 _priority可以是PRIORITY_MAX或PRIORITY_MIN,分别表示最大元素优先和最小元素优先。 2) priority_queue_new和priority_queue_free分别用于创建和释放优先队列。