priority_queue的总体时间复杂度特性 优先队列的总体时间复杂度特性主要取决于其底层实现。对于基于堆的优先队列,插入和删除操作的时间复杂度均为O(log n),而查找操作的时间复杂度为O(1)。这使得优先队列在处理大量元素时仍能保持高效的性能。 优化priority_queue性能的建议 选择合适的堆类型:根据应用场景选择合适的堆...
priority_queue是用堆实现的。堆是一种树形结构,支持用O(1)时间获取Max/Min,并且其插入和删除的时间复杂度都是log(N)。优先队列的队首元素一定是当前队列中优先级最高的那一个。要使用priority_queue需要#include <queue>并加上using namespace std; priority_queue的常用函数 push(x) 将元素x压入priority_queu...
操作为:与父节点比较大小,如果大于父节点,则将父节点移到当前位置,待插入节点的位置坐标更新;如果比父节点小,则当前位置就是合适的位置。 1constintMAX=1e5;2intsize=1;3intqueue[MAX];45voidinsert(intx)6{7if(size==MAX-1)return;8queue[++size]=x;9inttemp=size;10for( ;temp>1&&queue[temp/2]<...
unordered_set底层使用哈希表，插入、删除和查找的复杂度为O(1)（在不考虑哈希冲突的情况下）。priority_queue底层为堆结构，不支持随机删除和查找。其优点是可以快速构建，复杂度为O(n)。红黑树虽然不支持求rank操作，但保证了迭代器的自增特性。遍历set的复杂度为O(n)。哈希表底层数据结构一般不会讨...
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(...
了解priority_queue的性能特点: priority_queue的插入和删除操作的时间复杂度为O(log n),其中n是队列中的元素数量。因此,在大量数据的情况下,这种数据结构仍然具有良好的性能。遵循上述建议,可以帮助你避免在使用C++priority_queue时出现常见错误。0 赞 0 踩...
map、set的底层是红黑树，插入、删除、查找的复杂度都是O(logN)unordered_set的底层是哈希表，插入、删除、查找的复杂度都是O(1)(在不考虑冲突的情况下，特殊情况下面会讨论)priority_queue是优先队列，只有push(O(logN))top(O(1))pop(O(logN))不支持随机删除，和查找。下面深入一点。c++的红黑树是不完整的...
classSolution{public:intfindKthLargest(vector<int>&nums,int k){priority_queue<int>q(nums.begin(),nums.end());while(--k){q.pop();}returnq.top();}}; 那这种写法的时间复杂度应该是多少呢? 🆗,应该是O(N+k*logN),大家可以自己算一下,这里建堆包括pop的时间复杂度我们之前二叉树的文章也讲...
priority_queue<int> q; //大的优先级高 priority_queue<int,vector<int>, greater<int> > q; //小的优先级高 2.自定义比较函数 View Code 3.友元函数重载< View Code 二.常用函数 empty() //是否为空 pop() //出队 push(a) //入队
1 优先队列---插入 上图中在最小堆里插入一个键值为2的元素,只需在数组末尾加入这个元素,而后根据父节点的键值老是小于等于子节点的键值这一特性,尽量把这个元素往父节点移动,直到没法再移动。这里能够看出二叉堆插入操做的时间复杂度为Ο(logn)。