前言
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目录
- 一.priority_quene的文档介绍
- [二、priority_quene 类------使用环境准备](#二、priority_quene 类——使用环境准备)
- [三、priority_quene 类------文档查看](#三、priority_quene 类——文档查看)
- 五.priority_quene的使用
- 四、priority_quene(堆)------例题应用（求数组中的第k个最大元素）
一.priority_quene的文档介绍
- 优先队列被实现为 【容器适配器】，容器适配器即将特定容器类封装作为其底层容器类，queue提供一组特 定的成员函数来访问其元素。元素从特定容器的"尾部"弹出，其称为优先队列的顶部。
- 此上下文类似于 （二叉树）堆 ，在堆中可以随时插入元素，并且只能检索最大堆元素(优先队列中位于顶部的元 素)。
- 优先队列是一种容器适配器，根据严格的弱排序标准，它的 第一个元素 总是它所包含的元素中 最大的 。
- 底层容器可以是任何标准容器类模板，也可以是其他特定设计的容器类。容器应该可以通过 随机访问迭代器 访问，并支持以下操作：
- empty()：检测容器是否为空
- size()：返回容器中有效元素个数
- front()：返回容器中第一个元素的引用
- push_back()：在容器尾部插入元素
- pop_back()：删除容器尾部元素
- 标准容器类vector和deque满足这些需求。 默认情况下，如果没有为特定的priority_queue类实例化指定容器类，则使用vector
- 需要支持随机访问迭代器，以便始终在内部保持堆结构。容器适配器通过在需要时自动调用算法函数
make_heap、push_heap和pop_heap来自动完成此操作。
二、priority_quene 类------使用环境准备
- 在使用priority_quene类时，必须包含
#include<quene> #include<iostream>以及 展开命名空间using namespace std;
三、priority_quene 类------文档查看
- 查看所有接口网站：https://cplusplus.com
五.priority_quene的使用
1.使用要点
- . 默认情况下，priority_queue是 大堆(大的优先级高) 【栈顶元素是最大的】
2.基本使用函数
| 函数声明 | 功能说明 |
|---|---|
| priority_queue()/ priority_queue(first,last) 【传区间】 | 构造空的优先级队列 （建大堆） |
| empty() | 检测优先级队列是否为空，是返回true，否则返回false |
| top()【堆顶】 | 返回优先级队列中最大(最小)元素，即堆顶元素 |
| push(x) | 在优先级队列中插入元素x |
| pop()【堆顶】 | 删除优先级队列中最大（最小）元素，即堆顶元素 |
3.基本使用场景（1）------对vector一段区间内的元素进行建堆
cpp
vector<int> v{3,2,7,6,0,4,1,9,8,5};
priority_queue<int> q1(v.begin(),v.begin()+k);//对前k个数进行建堆
priority_queue<int> q1(v.begin(),v.end());//对整个区间进行1建堆4.特殊使用场景（1）------用【仿函数】控制实现小堆
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq;- 虽然是小堆，但是用的是greater，可以从数组从小到大角度理解
cpp
void test_priority_queue()
{
// 默认是大堆 -- less
//priority_queue<int> pq;
// 仿函数控制实现小堆
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq;
pq.push(3);
pq.push(5);
pq.push(1);
pq.push(4);
while (!pq.empty())
{
cout << pq.top() << " ";
pq.pop();
}
cout << endl;
}四、priority_quene(堆)------例题应用（求数组中的第k个最大元素）
1）做法1：用默认给的大堆直接解决
- 我们可以用优先级队列（堆）来处理
- 我们要建立一个堆(默认是大堆)，首先要把数组传进去，也就是传区间【运用到优先级队列传区间的函数】
cpp
class Solution {
public:
int findkthLargest(vector<int>& nums,int k){
//默认建立大堆
priority_queue<int>pq(nums.begin(),nums.end)）；
//k*logN
while(--k)
{
pq.pop()；
}
return pq.top();
}`2）做法2：用小堆解决【用【仿函数】控制实现小堆应用】
- 这里用仿函数
【greater<int>】如下所示，让优先级队列（堆）变成小堆- 将前k个数组数据建立成小堆，将剩余的数据不断和小堆堆顶元素（最小的）进行比较，比其大则替换，后面堆会自己调整
- 遍历完整个数组以后，堆顶元素即是堆中最小的，也是整个数组中第k个大的元素
cpp
class Solution {
public:
int findkthLargest(vector<int>& nums,int k){
//仿函数实现小堆
priority_queue<int,vector<int>,greater<int>> pq(nums.begin(),nums.begin()+k)；
for(int i=k;i<nums.size();++i)
{
if(nums[i]>pq.top())
{
pq.pop();
pq.push(nums[i]);
}
}
return pq.top();
}