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...
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...
priority_queue 是C++ 标准库中的一个容器适配器,它提供了常数时间复杂度的最大值(或最小值)检索。它通常用于需要 快速访问最大(或最小)元素的场景快速访问最大(或最小)元素的场景 ,例如 Dijkstra A* Brushfire算法等。 在C++ 中,可以使用 <queue> 头文件中的 priority_queue 类来创建优先队列。下面是一个...
注意这里的替换是指,先pop掉堆顶的元素,然后再插入目标元素。这里的时间复杂度是O(k+(N-k)*logk),虽然时间上没有太大的提升,但是空间上却减少了浪费。 💕解题代码 classSolution{public:intfindKthLargest(vector<int>& nums,intk){//使用topk问题的求解方式priority_queue<int,vector<int>,greater<int>>...
size() 返回优先队列内元素的个数,时间复杂度为 O(1)。 示例如下: #include <stdio.h> #include <queue> using namespace std; int main() { priority_queue<int>q; q.push(3); q.push(4); q.push(1); printf("8d\n",q.size()); //优先队列中有三个元素 return 0; } ...
之前从没用过优先队列,刷算法题目的时候才开始了解的,所以做个总结。什么情况下使用呢?比如当你需要获取到最大最小值元素,而又不想用最大最小堆的原生实现,STL提供给你更加简单的库,就是priority_queue,其时间复杂度也只有o(nlogn)。 说明 根据元素的优先级被读取,这个优先级取决于你设置的排序函数,如果你没设...
可以快速构建，复杂度为O(n)。set也可实现此功能，但常数略大。堆排序的时间复杂度为O(n log n)，在实际应用中通常慢于快速排序。堆排序本质是使用支持任意下标访问的数据结构模拟完全二叉树，导致地址不连续。在求解top-k问题时，堆可以实现O(log n)复杂度，特别适合当k值较小时。
二.常用函数 empty() //是否为空 pop() //出队 push(a) //入队 size() //长度 top() //取优先级最大的元素 三.时间复杂度 优先级队列用堆实现,只是需要构建初始堆,时间复杂度是O(n) 插入和删除只是修改了堆顶和堆底,不需要所有的都排序,只是需要再次调整好堆,因此时间复杂度都是O(log2n)...
与stack和queue相同,priority_queue是容器适配器,可提供常数时间获取最大元素,对数复杂度的插入和删除元素 可以通过模板参数Compare更改顺序,默认使用std::less进行比较,返回最大元素 priority_queue的底层用堆实现 二叉堆 堆并不属于容器组件,是一个数据结构,堆实际上是一个完全二叉树(整个二叉树除了最底层的叶节点外...