C++_priority_queue的学习

1.概述

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
类似于堆，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
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、size、push_back、pop_back、front
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

2.priority_queue的使用

优先级队列默认使用vector作为其底层存储数据的容器，在vector上又使用了堆算法将vector中元素构造成堆的结构，因此priority_queue就是堆，所有需要用到堆的位置，都可以考虑使用priority_queue**。注意：默认情况下priority_queue****是大堆**

|------------------------------------------------------|--------------------------------------------------|
| priority_queue()/priority_queue(first, last) | 构造一个空的优先级队列 |
| empty( ) | 检测优先级队列是否为空，是返回 true ，否则返回 false |
| top( ) | 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 () | 删除优先级队列中最大 ( 最小 ) 元素，即堆顶元素 |

3.仿函数

在标准库里，priority_queue的声明如下。其中，第3个参数是仿函数：

cpp 复制代码

template <class T, class Container = vector<T>,
class Compare = less<typename Container::value_type> > class priority_queue;

在C++中，仿函数就像是一个可调用的函数，但它实际上是一个类或结构体 ，它重载了圆括号操作符 "()"，所以你可以像调用函数一样来使用它，传入参数并获得返回值。与普通函数不同的是，仿函数可以保存状态信息，并且可以被其他函数调用。这使得仿函数比普通函数更加灵活，可以适应不同的场景和需求。下面是对标准库提供的默认仿函数less和greater的模拟实现：

cpp 复制代码

template<class T>
class less
{
public:
    bool operator()(const T& x, const T& y)
    {
        return x < y;
    }
};

template<class T>
class greater
{
public:
    bool operator()(const T& x, const T& y)
    {
        return x > y;
    }
};

注意： 如果要在priority_queue中放自定义 类型数据，就需要在自定义类型中提供**> 或者< 的重载**

4.容器适配器

4.1概述

适配器是一种设计模式(设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结)，该种模式是将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口，经典的就是stack和queue的实现

4.2deque****的简单介绍

虽然stack和queue中也可以存放元素，但在STL中并没有将其划分在容器的行列，而是将其称为容器适配****器，这是因为stack和队列只是对其他容器的接口进行了包装，STL中stack和queue默认使用deque：

cpp 复制代码

template <class T, class Container = deque<T> > class stack;
template <class T, class Container = deque<T> > class queue;

deque( 双端队列 ) ：是一种双开口的 " 连续 " 空间的数据结构 ，双开口的含义是：可以在头尾两端进行插入和删除操作，且时间复杂度为O(1)。与 vector 比较，头插效率高，不需要搬移元素；与list比较，空间利用率比较高。双端队列底层是一段假象的连续空间，实际是分段连续的
关于deque 和deque的迭代器的底层结构，现在不进行深入，感兴趣的可以自行查阅相关资料

4.3deque****的缺陷

与 vector 比较， deque 的优势是：头部插入和删除时， 不需要搬移元素，效率特别高 ，而且在 扩容时，也不 需要搬移大量的元素 ，因此其效率是必 vector 高的
与 list 比较，其底层是连续空间， 空间利用率比较高 ，不需要存储额外字段
deque 有一个致命缺陷：不适合遍历，因为在遍历时， deque 的迭代器要频繁的去检测其是否移动到 某段小空间的边界，导致效率低下 ，而序列式场景中，可能需要经常遍历，因此 在实际中，需要线性结构 时，大多数情况下优先考虑 vector 和 list ， deque 的应用并不多，而 目前能看到的应用就是， STL 用其作 为 stack 和 queue 的底层数据结构，原因如下：

stack 和 queue 不需要遍历 ( 因此 stack 和 queue 没有迭代器 ) ，只需要在固定的一端或者两端进行操作
在 stack 中元素增长时， deque 比 vector 的效率高 ( 扩容时不需要搬移大量数据 ) ； queue 中的元素增长时，deque 不仅效率高，而且内存使用率高

C++_priority_queue的学习

1.概述

2.priority_queue的使用

3.仿函数

**4.**容器适配器

4.1概述

4.2deque****的简单介绍

4.3deque****的缺陷

4.容器适配器