* 不符合规则的点(这里是小根堆,规则即父节点最小),与子节点中较小的(因为是小根堆)交换(直至符合为止)*/voidSink(int*heap,intheapSize,inti) {while(LeftChildIndex(i) <heapSize) {intsmallOneIndex =LeftChildIndex(i);intleftVal =heap[LeftChildIn
在堆中搜索不是第一优先级,因为使用堆的目的是将最大(或者最小)的节点放在最前面,从而快速的进行相关插入、删除操作。 4、堆的操作 创建堆:创建小顶堆 1.将数组顺序添加到堆中。(此时堆还不算小顶堆) 2.调整堆为小顶堆 注意: 1.for(j=(heap->Size-1)/2;j>=0;j--):比如我下面堆中有十个元素,...
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...
这是最常用的构造函数,它创建一个空的优先队列。默认情况下,底层容器是 std::vector,比较函数是 std::less<T>,其中 T 是存储在优先队列中的元素类型。 std::priority_queue<int> pq; 2. 使用自定义比较函数 此构造函数允许你使用自定义的比较函数。例如,你可以使用 std::greater<T> 来创建一个最小堆。
优先队列的完全二叉树表示: 堆得两个特性 结构性:用数组表示的完全二叉树; 有序性:任一结点的关键字是其子树所有结点的最大值(或最小值) “最大堆(MaxHeap)”,也称“大顶堆”:最大值 “最小堆(MinHeap)”,也称“小顶堆”:最小值 堆的例子如上。
与标准队列不同,优先队列只允许访问队头元素,不允许访问其余的数据,由于堆的特殊性质,堆顶元素的优先权最高(或者最低),访问其余元素没有意义,因此,优先队列只允许访问队头元素,这和栈的访问类型类似所以使用栈访问栈顶的命名top 函数原型是: reference& top(); ...
小顶堆:arr[i] <= arr[2i+1] && arr[i] <= arr[2i+2] 1. 2. 3. 堆可以用来做什么: 构建优先队列 topk 支持堆排序 3、堆和普通树的区别 堆并不能取代二叉搜索树,它们之间有相似之处也有一些不同。我们来看一下两者的主要差别: 节点的顺序:在二叉搜索树中,左子节点必须比父节点小,右子节点必...
优先队列算法是一种数据结构,它可以在队列中存储具有优先级的元素,并确保在队列中优先级最高的元素最先被处理。优先队列算法通常使用堆数据结构来实现,堆是一种特殊的树形数据结构,它满足父节点的值总是大于或小于它的子节点的值,这取决于我们是使用最大堆还是最小堆。
要在C++中使用优先级队列,首先需要包含头文件<queue>。然后,可以使用以下语法定义一个优先级队列: 代码语言:cpp 复制 #include <queue> // 定义优先级队列,元素类型为int,默认为大顶堆 std::priority_queue<int> pq; // 定义优先级队列,元素类型为int,小顶堆 std::priority_queue<int, std::vector<int>,...
1 二叉堆结构：完全二叉树，可以用数组来表示。设根节点序号为n，则左右两个子节点序号分别为2n,2n+1。其中最小堆定义为父结点的值总是小于或等于任何一个子节点的键值。我们用二叉堆结构来实现优先队列，定义优先队列结构体如下所示： 2 初始化优先队列：需要传递队列的容量作为参数。因为数组的序号从0开始，...