优先队列是计算机科学中的一种抽象数据类型,它是一种队列:元素拥有优先级,优先级最高的元素最先得到服务;优先级相同的元素按照在集合中的顺序得到服务。优先队列有两种主要的实现方法:堆和二叉搜索树。
简单来说,优先队列是一种特殊的队列,不同于先进先出的普通队列,优先队列中的每个元素都有一定的优先级,优先级最高的元素最先出队。故而优先队列非常适合用来解决一些涉及元素优先级的问题。
在C++的STL中,priority_queue是实现优先队列的一个类模板。priority_queue中的元素默认按照大顶堆的方式进行排列,即出队顺序是优先级由高到低。
下面我们来介绍三个使用优先队列解决的典型问题:
1. 第K大元素查询
给定一个未排序的数组,找出第K大的元素。例如给定数组[3,2,1,5,6,4]和k = 2,返回5.
代码实现及注释:
cpp
#include <queue>
#include <vector>
#include <iostream>
using namespace std;
int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
// 创建一个小顶堆,当堆的大小超过k时,弹出堆顶元素
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq;
for (int num : nums) {
pq.push(num);
if (pq.size() > k) {
pq.pop();
}
}
// 当所有元素都已入堆后,堆顶元素就是数组中第k大的元素
return pq.top();
}
int main() {
vector<int> nums = {3,2,1,5,6,4};
int k = 2;
cout << "The Kth largest number is: " << findKthLargest(nums, k) << endl;
return 0;
}
2. 合并K个排序链表
给定K个已排序的链表,将它们合并为一个新的排序链表。
代码实现及注释:
cpp
#include <queue>
#include <vector>
#include <iostream>
using namespace std;
struct ListNode {
int val;
ListNode *next;
ListNode() : val(0), next(NULL) {}
};
struct compare {
bool operator()(ListNode* l1, ListNode* l2) {
return l1->val > l2->val;
}
};
ListNode* mergeKLists(vector<ListNode*>& lists) {
// 创建一个小顶堆,把所有链表的头节点放入堆中
priority_queue<ListNode*, vector<ListNode*>, compare> pq;
for (ListNode* list : lists) {
if (list) {
pq.push(list);
}
}
ListNode *dummy = new ListNode();
ListNode *cur = dummy;
while (!pq.empty()) {
// 取出当前最小的节点,存入新链表中
ListNode* node = pq.top();
pq.pop();
cur->next = node;
cur = node;
if (node->next) {
pq.push(node->next); // 将当前最小节点的后续节点放入优先队列中
}
}
return dummy->next; // 返回去掉哑节点头的链表
}
3. 数据流的中位数
给定一个数据流,寻找数据流的中位数。例如,数据流[2,3,4]的中位数是3,数据流[2,3]的中位数是2.5.
代码实现及注释:
cpp
#include <queue>
using namespace std;
class MedianFinder {
public:
/** initialize your data structure here. */
MedianFinder() {
}
void addNum(int num) {
left.push(num);
right.push(-left.top());
left.pop();
if (left.size() < right.size()) {
left.push(-right.top());
right.pop();
}
}
double findMedian() {
if (left.size() > right.size()) {
return left.top();
} else {
return (left.top() - right.top()) / 2.0;
}
}
private:
// 左侧大顶堆,右侧小顶堆,保证大顶堆的所有元素都小于小顶堆,且大顶堆的元素可以多一个
priority_queue<int> left;
priority_queue<int> right;
};
这三个案例展示了优先队列在不同问题中的应用,包括寻找第K大元素,合并排序链表,以及寻找数据流的中位数。请记住,优先队列主要用于处理涉及元素优先级的问题。