前言
上一期我们对stack和queue进行了使用的介绍，以及对底层的模拟实现！以及容器适配器做了介绍，本期我们在来介绍一个容器适配器priority_queue！
本期内容介绍
priority_queue的使用
仿函数介绍
priority_queue的模拟实现
什么是priority_queue?
priority_queue称为优先级队列，实际上就是堆（如果忘了什么是堆， 请点击这里）！它也是容器适配器，底层默认的容器是vector，默认是大堆！
常用的接口介绍
empty
判断是否为空
size
元素的个数
top
获取堆顶元素
注意：堆顶元素是不允许修改的，如果修改了会影响整个堆的结构，所以用const修饰！！
push
插入一个新元素
pop
删除堆顶的元素
OK，用一下！
void test()
{
priority_queue<int> pq;
pq.push(2);
pq.push(15);
pq.push(-1);
pq.push(90);
size_t sz = pq.size();
cout << sz << endl;
bool empty = pq.empty();
cout << empty << endl;
int top = pq.top();
cout << top << endl;
while (!pq.empty())
{
cout << pq.top() << " ";
pq.pop();
}
}
priority_queue在是很有用的，例如TopK问题和堆排序。堆排序不在介绍，在数据结构已经详细的介绍了，这里拿个题目来再次理解一下TopK：
数组中第K大元素
它的题目意思就是让你，找出第K大的元素，但是要求时间度杂度O(N)!
思路：这里有三种， 第三种最优。
1、利用排序数组，然后返回倒数k个元素即可！
2、借助堆
3、快速选择算法（算法专栏介绍）
我们这里就先介绍前两种！
1、利用排序数组，然后返回倒数k个元素即可！（时间复杂度不符合）
class Solution {
public:
int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
sort(nums.begin(), nums.end());
return nums[nums.size() -k ];
}
};
这里虽然过了，但是这个代码的时间复杂度是O(N*logN)，不符合！
2、借助堆
class Solution {
public:
int findKthLargest(vector<int>& nums, int k)
{
priority_queue<int> pq(nums.begin(), nums.end());//将数组的元素放到堆里面
for(int i = k; i > 1; i--)//将前k-1个弹出堆
{
pq.pop();
}
return pq.top();//返回堆顶的元素
}
};
OK，这就过了，但是时间复杂度也是不行的！也还是O(N*logN)。最优解在后续的算法专栏会介绍！这主要是主要是演示一下堆在OJ中的用法~！
仿函数介绍
仿函数是一种类，它的对象可以向函数一样被调用。他是一种可调用对象，可以向像函数一样接收参数并返回结果！通常情况，仿函数是通过一个类实现operator ()来实现的！
例如，上面刚介绍的priority_queue:
这里的less就是一个仿函数！还有就是sort:
OK，举个仿函数的例子：
struct cmp
{
bool operator()(const int& a, const int& b)
{
return a < b;
}
};
//class cmp
//{
//public:
// bool operator()(const int& a, const int& b)
// {
// return a < b;
// }
//};
void test()
{
cmp cm;
int result1 = cm(3, 5);
int result2 = cm.operator()(3, 5);
int result3 = cmp()(3, 5);
}第一种和第二种本质是同一种，第二种是第一种的显示调用，第三种是匿名对象调用！当然这里的struct可以是class但注意的是如果是class你必须吧权限设置为public！
仿函数的用途
仿函数的用途我目前碰到的有两种（后面遇见了在补充）：
1、STL算法库中的某些算法来用 仿函数定义他们的行为！例如：sort等
2、容器的自定义行为！例如priority_queue指定大小堆！等
#include <algorithm>
template<class T>
struct Compare
{
bool operator() (const T& a, const T& b)
{
return a > b;
}
};
void test()
{
vector<int> v = { 1,3,0,12,43,5,9 };
sort(v.begin(), v.end());//默认是升序
for (const auto& e : v)
{
cout << e << " ";
}
cout << endl;
sort(v.begin(), v.end(), Compare<int>());//降序 --》用匿名对象
Compare<int> cmp;
sort(v.begin(), v.end(), cmp);//降序 --》用实名对象
for (const auto& e : v)
{
cout << e << " ";
}
cout << endl;
}
大堆和小堆
void test()
{
vector<int> v = { 0,12,43,5,9 };
priority_queue<int> pq1(v.begin(), v.end());//默认大堆
while (!pq1.empty())
{
cout << pq1.top() << " ";
pq1.pop();
}
cout << endl;
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq2(v.begin(), v.end());//指定为小堆
while (!pq2.empty())
{
cout << pq2.top() << " ";
pq2.pop();
}
cout << endl;
}
这里priority_queue默认是less：
template <class T, class Container = vector<T>, class Compare = less<typename Container::value_type> > class priority_queue;
如果要切换为小堆，就得指定仿函数为greater,但是我们知道参数是倒着（从右往左）传递的，所以这里要指定为小堆的话，还要指定它的底层适配的容器~！一般是vector也可以是deque！！
priority_queue的模拟实现
priority_queue()
{}
bool empty() const
{
return _con.empty();
}
size_t size() const
{
return _con.size();
}
const T& top() const
{
return _con.front();
}这几个不在多说，很简单直接调用默认容器的相关接口即可~！主要介绍一下这里的插入、删除和用用一段迭代器区间构造！
push
先插入到适配容器的尾部，然后进行向上调整！（向上调整不了解的点击上面介绍对那个文章的链接回忆一下）
另外注意的是这里我们不再是以前的大于小于比较了，而是用仿函数！
void adjust_up(size_t child)
{
size_t parent = (child - 1) / 2;
while (child > 0)
{
if (cmp()(_con[parent], _con[child]))//孩子比父亲大（小），交换
{
swap(_con[parent], _con[child]);
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
else
{
break;//否则，结束掉
}
}
}void push(const T& val)
{
_con.push_back(val);
adjust_up(_con.size() - 1);
}pop
先交换堆顶数据和最后一个数据！然后删除掉，堆顶数据，进行向下调整~！（向下调整和向上调整一样，详细见数据结构那里）
另外注意的是这里我们不再是以前的大于小于比较了，而是用仿函数！
void adjust_down(size_t parent)
{
size_t child = parent * 2 + 1;//假设第一个孩子就是要交换的孩子
while (child < _con.size())
{
if (child + 1 < _con.size() && cmp()(_con[child], _con[child + 1]))//假设错了
{
++child;//调整
}
if (cmp()(_con[parent], _con[child]))//孩子比父亲大（小）
{
swap(_con[parent], _con[child]);//交换
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;//否则，结束掉
}
}
}void pop()
{
swap(_con.front(), _con.back());
_con.pop_back();
adjust_down(0);
}迭代器区间构造
这里其实注意的就一点，当把数据给到适配器的容器后，要保证是堆结构！所以就要建堆，建堆的方式有两种（详见数据结构那里）向上调整建堆 和 向下调整建堆！
template<class Iterator>
priority_queue(Iterator first, Iterator last)
:_con(first, last)
{
int sz = _con.size();
//向下调整建堆 O(N)
for (int i = (sz - 1) / 2; i >= 0; i--)
{
adjust_down(i);
}
//向下调整建堆 O(N*logN)
//for (int i = 1; i < sz; i++)
//{
// adjust_up(i);
//}
}全部源码
#pragma once
#include <vector>
namespace cp
{
template<class T>
struct less
{
bool operator()(const T& a, const T& b)
{
return a < b;
}
};
template<class T>
struct greater
{
bool operator()(const T& a, const T& b)
{
return a > b;
}
};
template<class T, class Con = std::vector<T>, class cmp = less<T>>
class priority_queue
{
public:
priority_queue()
{}
template<class Iterator>
priority_queue(Iterator first, Iterator last)
:_con(first, last)
{
int sz = _con.size();
//向下调整建堆 O(N)
for (int i = (sz - 1) / 2; i >= 0; i--)
{
adjust_down(i);
}
//向下调整建堆 O(N*logN)
//for (int i = 1; i < sz; i++)
//{
// adjust_up(i);
//}
}
bool empty() const
{
return _con.empty();
}
size_t size() const
{
return _con.size();
}
const T& top() const
{
return _con.front();
}
void push(const T& val)
{
_con.push_back(val);
adjust_up(_con.size() - 1);
}
void pop()
{
swap(_con.front(), _con.back());
_con.pop_back();
adjust_down(0);
}
private:
void adjust_up(size_t child)
{
size_t parent = (child - 1) / 2;
while (child > 0)
{
if (cmp()(_con[parent], _con[child]))//孩子比父亲大（小），交换
{
swap(_con[parent], _con[child]);
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
else
{
break;//否则，结束掉
}
}
}
void adjust_down(size_t parent)
{
size_t child = parent * 2 + 1;//假设第一个孩子就是要交换的孩子
while (child < _con.size())
{
if (child + 1 < _con.size() && cmp()(_con[child], _con[child + 1]))//假设错了
{
++child;//调整
}
if (cmp()(_con[parent], _con[child]))//孩子比父亲大（小）
{
swap(_con[parent], _con[child]);//交换
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;//否则，结束掉
}
}
}
private:
Con _con;
};
}OK，验证一下：
OK，没有问题！本期内容就分享到这里，好兄弟我们下期再见！
结束语：无人问津的日子，更应该加倍努力！
