3. 优先队列 4. 参考文献 1. 二叉堆 1.1 堆简介 二叉堆是一个完全二叉树,分为最大堆和最小堆。在最大堆中,父节点的值大于等于其左右子节点的值,即最大堆中根节点的值最大。在最小堆中,父节点的值小于等于其左右子节点的值,即最小堆中根节点的值最小。 本文以最大堆为例。 ...
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节点大(小) 最大堆(MaxHeap), 也称“大顶堆”:根节点为最大值; 最小堆(MinHeap), 也称“小顶堆” :根节点为最小值。 通常以最大堆为例。 最小堆实现,直接把最大堆元素值取负。 二、最大堆实现 2.1 最大堆操作 最大堆(MaxH...
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 <iostream> #include <queue> #include <functional> // 对于 std::greater int main() ...
堆排序是一个比较优秀的算法,堆这种数据结构在现实生活中有很多的应用,比如堆可以作为一个优先队列来使用,作为一个高效的优先队列,它与堆的结构一样,都有最大优先队列,最小优先队列.优先队列priority queue 是一种用来维护一组元素构成的集合S的数据结构,每一个元素都有一个相关的值,称为关键字(key)。 最大优...
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先队列。 初始化 二叉堆中的元素可以存储在数组中,初始化时指定二叉堆的容量(最多能存储的元素个数),同时传入一个函数,用于决定是大堆还是小堆。
优先队列至少允许以下两种操作: Insert(插入):等价于队列中 Enqueue(入队). DeleteMin(删除最小者):找出、返回和删除优先队列中的最小元素.等价于队列中 Dequeue(出队). 6.2 一些简单的实现 使用一个简单链表再表头以 $ O(1) $ 执行插入操作,并遍历该链表以删除最小元,这需要 $ O(N) $ 的时间. ...
利用这个特点,我们可以根据元素值的大小来设置优先级,值最大/最小的拥有最高的优先级。这样,我们就可以快速地获取队列中最大/最小的元素。这篇文章我将着重比较三种常见的,构造优先队列的数据结构 - Binary Heap(二叉堆), Leftist Heap(左倾堆)和Skew Heap(斜堆)。
有锁无锁队列性能 内存屏障Barrier 数组无锁队列设计实现 链表无锁队列设计实现 网络缓冲区设计 RingBuffer设计 定长消息包 ChainBuffer 设计 双缓冲区设计 定时器方案红黑树,时间轮,最小堆(项目) 定时器的使用场景 定时器的红黑树存储 时间轮的实现 最小堆的实现 ...
然而优先队列往往使用堆来实现,以至于通常说堆时,就自然而然地想到了优先队列。 二叉堆 二叉树堆是一棵完全二叉树,并且对于每一个节点(根节点除外),它的父节点小于或等于它,这样最小元素就会在堆顶,我们就很容易找到最小元素。如果你还不清楚二叉树,建议先阅读《二叉树-C语言实现》。为了理解二叉堆的特性,还需...
利用这个特点,我们可以根据元素值的大小来设置优先级,值最大/最小的拥有最高的优先级。这样,我们就可以快速地获取队列中最大/最小的元素。这篇文章我将着重比较三种常见的,构造优先队列的数据结构 - Binary Heap(二叉堆), Leftist Heap(左倾堆)和Skew Heap(斜堆)。