复杂度:常数时间。 示例代码 #include <iostream> #include <queue> int main() { std::priority_queue<int> pq; // 插入元素 pq.push(10); pq.push(5); pq.push(15); // 显示并移除队列顶部元素 while (!pq.empty()) { std::cout << pq.top() << std::endl; // 显示顶部元素 pq.pop(...
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...
其声明格式为:priority_queue <int> ans;//声明一个名为ans的整形的优先队列 基本操作有: empty( ) //判断一个队列是否为空 pop( ) //删除队顶元素 push( ) //加入一个元素 size( ) //返回优先队列中拥有的元素个数 top( ) //返回优先队列的队顶元素 优先队列的时间复杂度为O(logn),n为队列中元...
在C++中,我们可以使用头文件'queue'中的priority_queue来创建一个优先队列。接下来是一个简单的代码示例,它说明了如何使用priority_queue创建一个整数类型的队列。 #include#includeintmain{std::priority_queuepq;pq.push(1);pq.push(2);pq.push(3);std::cout<<'QueueSize:'<<><><><><><>< p=""><...
实现上，std::priority_queue 基于堆结构，通常使用最大堆或最小堆。内部排序算法包括插入、移除、查询顶部、查询大小和检查空操作，时间复杂度分别为 O(log n)、O(log n)、O(1)、O(1) 和 O(1)。不支持直接移除或访问顶部元素以外的元素。性能考虑，std::priority_queue 适用于动态优先级数据...
priority_queue<int, greater<int>> pQ; ❌ 没有传第二个参数! 1. Ⅳ. 双端队列 - double ended queue 0x00 deque 的介绍 deque 是一种双开口的 "连续" 空间的数据结构,deque 可以在头尾两端进行插入和删除操作。 且时间复杂度为 ,与 vector 相比,头插效率高,不需要搬移元素。
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. ...
[idx] = b; w[idx] = c; ne[idx] = h[a]; h[a] = idx++; } // 求出 1 号点到 n 号点的最短距离 int dijkstra() { // 初始化距离 memset(dist, 0x3f, sizeof(dist)); dist[1] = 0; // 用堆维护、查找距离最短的点 priority_queue<PII, vector<PII>, greater<PII>> heap; ...
直接保留前k个。时间复杂度:O(mknlogk) class Solution { public: int kthSmallest(vector<vector>& mat, int k) { m_r = mat.size(); m_c = mat[0].size(); std::priority_queue pre; pre.push(0); for (int r = 0; r < mat.size(); r++) ...
priority_queue<int,vector<int>,cmp> q;//使用自定义比较方法 priority_queue<int> pq; 4. 常用接口 我们预先通过priority_queue <int> q创建了一个队列,命名为q,方便举例。 a)大小size() 返回队列元素的个数 函数原型:size_type size() const; ...