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全部的实现代码放在了文章末尾
【不了解堆(priority_queue)的可以看我这篇文章:模拟实现堆的接口函数】
priority_queue的模拟实现和stack,queue一样,采用了C++适配器模式
priority_queue
的适配器一般是vector
,也可以是deque
因为priority_queue
是有特殊限制的线性表【只能取堆顶数据,并且需要高效的尾插尾删,还要支持高效的下标访问(因为priority_queue的push和pop一般是调用适配器的尾插,尾删。 实现向下(上)调整算法的时候需要高效的下标访问方法
)】
所以只要是线性结构并且可以高效的实现尾插和尾删,支持高效的下标访问的线性表,就可以作为priority_queue的适配器
什么是适配器模式?
适配器模式是一种设计模式,它允许将不兼容接口的类一起工作。
适配器模式通常用于以下情况:
- 希望使用一个类,但其接口与其他代码不兼容。
- 希望创建一个可重用的类,它能够将接口转换为其他接口。
- 希望使用第三方库或遗留代码,但其接口与其他代码不兼容。
适配器模式通常包括以下三个主要部分:
- 目标接口(Target):这是期望使用的接口,客户端代码只能与目标接口交互。
- 源接口(Adaptee):这是需要适配的类,其接口与目标接口不兼容。
- 适配器(Adapter):这是一个类,它实现了目标接口,并将调用转换为对源接口的调用。适配器将源接口的调用转换为目标接口的调用,使得客户端代码可以与目标接口交互。
可以类比我们生活中的家庭电源接口
和笔记本电脑充电口
与电源适配器
,它们之间也是一种适配器关系
笔记本电脑充电口
是上面提到的目标接口
家庭电源接口
是上面提到的源接口
电源适配器
是上面提到的适配器
笔记本电脑的充电口
是不能和家庭电源接口
直接连接进行充电的,因为笔记本电脑用的是直流电,而家庭电源输出的是交流电,所以要把交流电转换为直流电才能给笔记本电脑供电,而电源适配器
就能做到这一点
对应了上面提到的适配器模式解决的问题:
可以将不兼容接口的类一起工作
准备工作
创建两个文件,一个头文件mypriority_queue.hpp
,一个源文件test.cpp
【因为模板的声明和定义不能
分处于不同的文件中,所以把成员函数的声明和定义放在了同一个文件mypriority_queue.hpp
中】
-
mypriority_queue.hpp:存放包含的头文件,命名空间的定义,成员函数和命名空间中的函数的定义
-
test.cpp:存放main函数,以及测试代码
包含头文件
- iostream:用于输入输出
- vector:提供vector类型的适配对象
- deque: 提供deque类型的适配对象
- assert.h:提供assert报错函数
定义命名空间
在文件mypriority_queue.hpp
中定义上一个命名空间mypriority_queue
把priority_queue类和它的成员函数放进命名空间封装起来,防止与包含的头文件中的函数/变量重名的冲突问题
类的成员变量
有两个一个是适配器对象,一个是提供比较的仿函数,默认con是vector
类型,comp是std库里面的less
什么是仿函数?
C++中的仿函数是指那些能够像函数一样调用的对象,它们的类至少需要有成员函数
operator()()
。仿函数可以是任何类型的对象,只要它的类
重载了运算符()
,它就能够被调用,就可以作为函数使用。在C++中,标准模板库(STL)中的一些容器算法使用仿函数来封装各种操作,使得这些操作可以应用于容器中的元素。
仿函数可以是用户自定义的,也可以是C++标准库中定义的。例如,STL中的std::less
和std::greater
就是两个标准的比较仿函数,它们用于排序算法中。用户也可以定义自己的仿函数
总结
:
C++的仿函数是重载了operator()
的类实例化的对象,它可以被像函数那样调用
举个例子:
下图是一个可以简单进行大于比较的仿函数和它的类
比较仿函数在priority_queue中的作用
通过传入不同的仿函数可以做到大堆和小堆之间的切换
【stl库里面是传入less
类型的仿函数为大堆,传入greater
为小堆。 即大于是小堆,小于是大堆
】
为什么呢?
因为priority_queue需要用到比较的地方是向上(下)调整算法
如下图:
【向上(调整)这篇文章不做详细讲解,不了解的可以看我这篇文章:模拟实现堆的接口函数】
根据传给priorit_queue的第三个模板参数的不同,就可以得到不同类型的comp
这样调用comp实现的功能就不一样
std::less
类型的comp的功能是判断左参数是否小于
右参数
std::greater
类型的comp的功能是判断左参数是否大于
右参数
通过这一点就可以调整大小堆了
因为
如果comp是小于,那么comp(con[parent],con[child])
就是父亲节点<孩子节点
就交换,那么就会把大的节点一直往堆顶送,就可以实现大堆
comp是小于的时候同理
通过传入不同的仿函数可以做到改变priority_queue里面的比较逻辑
我们使用priority_queue的时候,一般不需要我们传入我们自己写的仿函数
,使用库里面的std::less
和std::greater
就可以满足我们的大部分需求
但是总规有一些情况,库里面的比较仿函数的比较逻辑不符合我们的要求
此时就需要我们自己写一个比较仿函数,传给priority_queue
例
如果我们定义了一个坐标类pos
假设我们比较两个pos对象的大小的时候分两种情况
优先比x
,谁的x大谁就大,x相等时y大就大优先比y
,谁的y大谁就大,y相等时x大就大
如果我们用这两种比较方式建出来的堆(priority_queue)肯定是不同的
这个时候库里面的仿函数就满足不了我们的要求了
我们要自己写仿函数:
此时传入不同的仿函数,得到的堆就不同
例
构造函数
默认构造
由于默认构造可以直接传入适配器对象,因为传入的适配器对象里面可能已经有数据了,所以要把这些数据给建成堆,就算传入的适配器对象是空的也能处理
例
迭代器区间构造
例
size
cpp
因为把priority_queue的数据都存储在了适配器对象里面
所以适配器对象的size,就是priority_queue的size
加const是为了让const修饰的对象也能调用
size_t size()const
{
return _con.size();
}
empty
cpp
因为把priority_queue的数据都存储在了适配器对象里面
所以判断适配器对象是否为空即可
加const是为了让const修饰的对象也能调用
bool empty() const
{
return con.empty();
}
top
cpp
堆顶的数据只支持读取, 不支持 修改
因为改了就有可能不是 堆 了
所以返回值是const T&
const T& top() const
{
因为把priority_queue的数据都存储在了适配器对象里面
而且堆顶的数据存储在适配器对象的第一个数据位置
所以直接调用front即可
return con.front();
}
push
cpp
void push(const T& val)
{
因为要把priority_queue的数据都存储在适配器对象里面
所以新数据,直接尾插到适配器对象里面存储
con.push_back(val);
再堆新插入的数据调用向上调整算法
保持插入之后也还是 堆 结构
AdiuUp(size() - 1);
}
pop
cpp
void pop()
{
堆不为空才能删除
assert(!empty());
把堆顶与适配器最后一个数据交换
方便尾删
std::swap(con[0], con[size() - 1]);
尾删,把原来的堆顶数据删除
con.pop_back();
对换到堆顶的数据进行向下调整算法
保持删除之后也还是 堆 结构
AdiuDown(0);
}
全部代码
cpp
#include<iostream>
#include<vector>
#include<deque>
#include<assert.h>
using namespace std;
namespace mypriority_queue
{
template<class T, class Container = vector<T>, class Compare = less<T>>
class priority_queue
{
private:
//拥有比较大小能力的仿函数
Compare comp;
//适配器对象
Container con;
//向上调整算法
void AdiuUp(int child)
{
//找到 逻辑结构 中的父亲节点
int parent = (child - 1) / 2;
while (child > 0)
{
//使用 比较仿函数comp 进行比较大小
//默认的comp是 std::less 类型的
//即 左参数<右参数 就返回true,否则返回false
if (comp(con[parent],con[child]))
{
std::swap(con[parent], con[child]);
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}
//向下调整算法
void AdiuDown(int parent)
{
int n = this->size();
//找到 逻辑结构 中的左孩子节点
int child = parent*2+1;
while (child <n)
{
if (child + 1 < n && comp(con[child], con[child + 1]))
{
child++;
}
//使用 比较仿函数comp 进行比较大小
//默认的comp是 std::less 类型的
if (comp(con[parent], con[child]))
{
std::swap(con[parent], con[child]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
public:
priority_queue(const Container & ctnr = Container(),const Compare & comp = Compare())
{
this->comp = comp;
this->con = ctnr;
int n = con.size();
//建堆,从最后一个叶子节点的父亲节点开始
//n-1为逻辑结构上的 最后一个叶子节点的下标
//它的父亲节点的下标等于 它的下标-1,再除以2
for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--)
{
//向下调整算法
AdiuDown(i);
}
}
template <class InputIterator>
priority_queue(InputIterator first, InputIterator last)
{
//遍历迭代器区间
while (first != last)
{
//复用push进行插入
push(*first);
++first;
}
}
size_t size()const
{
return con.size();
}
bool empty() const
{
return con.empty();
}
//堆顶的数据只支持读取, 不支持 修改
//因为改了就有可能不是 堆 了
//所以返回值是const T&
const T& top() const
{
//堆顶的数据存储在适配器对象的第一个数据位置
return con.front();
}
void push(const T& val)
{
//因为要把priority_queue的数据都存储在适配器对象里面
//所以新数据,直接尾插到适配器对象里面存储
con.push_back(val);
//再堆新插入的数据调用向上调整算法
//保持插入之后也还是 堆 结构
AdiuUp(size() - 1);
}
void pop()
{
//堆不为空才能删除
assert(!empty());
//把堆顶与适配器最后一个数据交换
//方便尾删
std::swap(con[0], con[size() - 1]);
//尾删,把原来的堆顶数据删除
con.pop_back();
//对换到堆顶的数据进行向下调整算法
//保持删除之后也还是 堆 结构
AdiuDown(0);
}
};
}