目录
一、介绍
二、queue使用
三、模拟实现
四、优先级队列
五、priority_queue使用
OJ题：215. 数组中的第K个最大元素
快速排序
优先级队列
TOPK
六、模拟实现priority_queue
1、仿函数
2、优先级队列类
3、测试函数
一、介绍
- empty：检测队列是否为空
- size：返回队列中有效元素的个数
- front：返回队头元素的引用
- back：返回队尾元素的引用
- push：在队列尾部入队列
- pop：在队列头部出队列
二、queue使用
#include <iostream>
#include <queue>int main() {std::queue<int> myQueue;// 检测队列是否为空if (myQueue.empty()) {std::cout << "队列为空" << std::endl;}else {std::cout << "队列不为空" << std::endl;}// 入队列myQueue.push(10);myQueue.push(20);myQueue.push(30);// 返回队列中有效元素的个数std::cout << "队列中的元素个数：" << myQueue.size() << std::endl;// 返回队头元素的引用std::cout << "队头元素：" << myQueue.front() << std::endl;// 返回队尾元素的引用std::cout << "队尾元素：" << myQueue.back() << std::endl;// 出队列myQueue.pop();// 返回队头元素的引用std::cout << "出队后的队头元素：" << myQueue.front() << std::endl;return 0;
}
三、模拟实现
namespace byte
{template<class T, class Container = list<T>>class queue{public:void push(const T& x){_con.push_back(x);}void pop(){_con.pop_front();}const T& front(){return _con.front();}const T& back(){return _con.back();}size_t size(){return _con.size();}bool empty(){return _con.empty();}private:Container _con;};void test_queue(){queue<int> q;q.push(1);q.push(2);q.push(3);q.push(4);while (!q.empty()){cout << q.front() << " ";q.pop();}cout << endl;}
}四、优先级队列
2、此上下文类似于堆，其中元素可以随时插入，并且只能检索最大堆元素（优先级队列中顶部的元素）。
3、优先级队列作为容器适配器实现，容器适配器是使用特定容器类的封装对象作为其基础容器的类，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“背面”弹出，这称为优先级队列的顶部。
4、基础容器可以是任何标准容器类模板，也可以是一些其他专门设计的容器类。容器应可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
6、需要支持随机访问迭代器，以便始终在内部保持堆结构。这是由容器适配器通过自动调用算法函数rmake_heap push_heap pop_heap来自动完成此操作。
五、priority_queue使用
-
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
#include <iostream>
#include <queue>
#include <vector>using namespace std;int main() {// 构造一个空的优先级队列priority_queue<int> pq;// 检测优先级队列是否为空if (pq.empty()) {cout << "优先级队列为空" << endl;} else {cout << "优先级队列不为空" << endl;}// 使用迭代器范围构造优先级队列vector<int> nums = {3, 1, 4, 1, 5, 9};priority_queue<int> pq2(nums.begin(), nums.end());// 输出堆顶元素cout << "堆顶元素为: " << pq2.top() << endl;// 在优先级队列中插入元素pq2.push(2);pq2.push(7);// 输出堆顶元素cout << "堆顶元素为: " << pq2.top() << endl;// 删除堆顶元素pq2.pop();// 输出堆顶元素cout << "堆顶元素为: " << pq2.top() << endl;return 0;
}
OJ题：215. 数组中的第K个最大元素
快速排序
class Solution {
public:int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {sort(nums.begin(),nums.end());return nums[nums.size()-k];}
};这个解法使用了 C++ 的标准库函数 sort 对数组进行排序，然后返回倒数第 k 个元素。通过将数组排序，我们可以确保最大的元素位于数组的末尾，倒数第二大的元素位于倒数第二个位置，以此类推。因此，返回 nums[nums.size() - k] 即可得到第 k 大的元素。这种方法的时间复杂度为 O(nlogn)，其中 n 是数组的长度。
优先级队列
class Solution {
public:int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {priority_queue<int> pq(nums.begin(),nums.end());while(--k){pq.pop();}return pq.top();}
};这个解法使用了优先队列（priority_queue），它是一个基于堆实现的数据结构，可以自动维护最大（或最小）元素位于队列的顶部。首先，将整个数组构建成一个优先队列 pq，其中元素按照从大到小的顺序排列。然后，通过多次调用 pq.pop() 将队列中的前 k-1 个元素弹出，最后返回队列顶部的元素，即第 k 大的元素。这种方法的时间复杂度为 O(nlogn)，空间复杂度为 O(n)，其中 n 是数组的长度。
TOPK
class Solution {
public:int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {priority_queue<int,vector<int>,greater<int>> pq(nums.begin(),nums.begin()+k);for(size_t i=k;i<nums.size();i++){if(nums[i]>pq.top()){pq.pop();pq.push(nums[i]);}}return pq.top();}
};pq。然后，从第 k+1 个元素开始遍历数组，如果当前元素大于最小堆的堆顶元素（即当前第 k 大的元素），则将堆顶元素弹出，将当前元素插入堆中。最后，返回最小堆的堆顶元素，即第 k 大的元素。这种方法的时间复杂度为 O(nlogk)，空间复杂度为 O(k)，其中 n 是数组的长度，k为最小堆的大小。 六、模拟实现priority_queue
1、仿函数
在C++中，仿函数（Functor）是一种重载了函数调用操作符 operator() 的对象。它实际上是一个类或者结构体，通过重载 operator()，使得该对象可以像函数一样被调用。仿函数可以像函数一样接受参数，并返回结果，同时可以包含状态信息，因此它们在C++中被广泛用于实现函数对象，作为算法的参数传递，或者用于定义自定义的操作。
#pragma once
#include <vector>
using namespace std;namespace hhh
{template<class T>struct less{bool operator()(const T& x, const T& y){return x < y;}};template<class T>struct greater{bool operator()(const T& x, const T& y){return x > y;}};使用仿函数的好处是可以将特定的操作封装为一个对象，使得代码更加灵活和可扩展。通过重载函数调用操作符，可以将对象当作函数来使用，这样可以方便地在算法或数据结构中使用。在这个实现中，less 和 greater 结构体被用作仿函数，用于定义元素的比较方式。less 结构体表示小的元素优先级高，greater 结构体表示大的元素优先级高。
2、优先级队列类
template<class T, class Container = vector<T>,class Compare=less<T>>class priority_queue {private:Container _con;public:void adjust_up(int child){Compare com;int parent = (child - 1) / 2;while (child > 0){if(com(_con[parent],_con[child])){swap(_con[child], _con[parent]);child = parent;parent = (child - 1) / 2;}else {break;}}}void adjust_down(int parent){size_t child = parent * 2 + 1;while (child < _con.size()) {Compare com;if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child], _con[child + 1])) {++child;}if (com(_con[parent], _con[child])){swap(_con[child], _con[parent]);parent = child;child = parent * 2 + 1;}else {break;}}}void push(const T& x){_con.push_back(x);adjust_up(_con.size() - 1);}void pop(){swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);_con.pop_back();adjust_down(0);}const T& top(){return _con[0];}size_t size(){return _con.size();}bool empty(){return _con.empty();}};
}-
priority_queue类：这是一个模板类，可以用于任何类型的元素。它有三个模板参数，T是元素的类型，Container是用于存储元素的容器类型，默认是vector，Compare是元素的比较方式，默认是less。 -
adjust_up函数：这个函数用于调整堆的结构，使得父节点的值大于或小于所有子节点的值。它的参数是一个子节点的索引，它会不断地将这个节点和它的父节点进行比较，如果父节点的值小于子节点的值，就交换这两个节点。 -
adjust_down函数：这个函数也是用于调整堆的结构，它的参数是一个父节点的索引，它会不断地将这个节点和它的子节点进行比较，如果父节点的值小于任何一个子节点的值，就交换这两个节点。 -
push函数：这个函数用于向优先级队列中添加一个元素。它首先将元素添加到向量的末尾，然后调用adjust_up函数来调整堆的结构。 -
pop函数：这个函数用于从优先级队列中删除最大或最小的元素。它首先交换向量的第一个元素和最后一个元素，然后删除最后一个元素，最后调用adjust_down函数来调整堆的结构。 -
top函数：这个函数用于获取优先级队列中最大或最小的元素。 -
size和empty函数：这两个函数用于获取优先级队列中元素的数量和判断优先级队列是否为空。
3、测试函数
void test_priority_queue()
{// 默认是大堆priority_queue<int> pq;// 小堆//priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq;pq.push(1);pq.push(0);pq.push(5);pq.push(2);pq.push(1);pq.push(7);while (!pq.empty()){cout << pq.top() << " ";pq.pop();}cout << endl;
}大堆：
小堆：
