由于默认使用 std::less<T>,较大的数字具有更高的优先级。 因此,15 会是队列的顶部元素。 使用std::greater<T>(最小堆): 如果声明优先队列时使用 std::greater<T>,则较小的数字将具有更高的优先级。 插入相同的元素(10, 5, 15)后,5 将是队列的顶部元素。 示例代码:使用 std::greater<T> #include...
PriorityQueue *priority_queue_new(int priority); void priority_queue_free(PriorityQueue *pq, void (*freevalue)(void *)); const KeyValue *priority_queue_top(PriorityQueue *pq); KeyValue *priority_queue_dequeue(PriorityQueue *pq); void priority_queue_enqueue(PriorityQueue *pq, KeyValue *kv); in...
#include <iostream>#include <queue>#include <functional> // 对于 std::greaterint main() {// 使用 std::greater 来创建最小堆std::priority_queue<int, std::vector<int>, std::greater<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...
小顶堆是堆结构的一个分支,堆分为大顶堆和小顶堆,一般数组实现就是由一个序列组成的二叉树,每个叶子节点都比子节点要大/小,最小值/最大值就是头部元素,所以堆很适合获取最值 堆的常见操作: 上浮(siftUp): 构建堆的一种方式,从堆的尾部开始挨个将节点和父节点比较,如果比父节点大/小则交换位置,重复这个...
func (pq*PriorityQueue)Delete()int{ l := len((*pq).orderArray) ret := (*pq).orderArray[l-1]//有序数组是递增排序,所以最后一个元素是优先级最高的元素(*pq).orderArray = (*pq).orderArray[:l-1]//将最后一个元素从切片中删除returnret//返回优先级最高的元素} ...
默认情况下,优先级队列是大顶堆,即优先级高的元素在队列的前面。如果需要小顶堆,则可以通过指定自定义的比较函数来实现。 接下来,可以使用以下方法对优先级队列进行操作: push(value):将元素value插入优先级队列中。 pop():移除优先级队列中的顶部元素。 top():获取优先级队列中的顶部元素。 empty():判断优先...
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删除优先级最高的元素时,我们需要将堆顶元素与堆末尾元素交换,然后通过下沉操作调整堆结构,确保堆的性质不被破坏。 //下沉操作 voidheapify_down%28PriorityQueue%2Apq,intindex%29{ intleft_child=2%2Aindex+1; intright_child=2%2Aindex+2; intlargest=index; //找到最大元素的下标 if%28left_child<pq-...
一、堆也是一种数据结构,从实际应用意义来说,他是一种最优级别数据永远在第一位的队列,本文皆以最小值为例(小顶堆),即它变相是一种会永远保持最小值先出队的队列。 二、堆的本质是一颗完全二叉树,树根永远为整个树的最小值,这也就是实现了①永远保持最小值先出队的队列这样的功能。
PriorityQueue pq(A, n); // 反复从堆中弹出直到它变空 while (n > 0) { A[n - 1] = pq.pop(A, n); n--; } } // Heapsort算法在 C++ 中的实现 int main() { vector<int> A = { 6, 4, 7, 1, 9, -2 }; int n = A.size(); // 对数组执行Heapsort heapsort(A, n); ...