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前言
本篇将继续介绍STL, 队列与优先级队列的介绍使用以及模拟实现.
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1. queue的介绍与使用
1.1. queue的介绍
打开C++文档介绍, 我们可以发现< queue >头文件中包含了两种容器适配器类, 我们先来看queue.
queue的介绍
- 队列是一种容器适配器, 专门用于在FIFO上下文(先进先出)中操作, 其中从容器一端插入元素, 另一端提取元素.
- 队列作为容器适配器实现, 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, 元素从队尾入队列, 从队头出队列.
- 底层容器可以是标准容器类模板之一, 也可以是其他专门设计的容器类, 该底层容器应至少支持以下操作
- 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_back: 在队列尾部入队列
- push_front: 在队列头部出队列
- 标准容器类deque和list满足了这些要求, 默认情况下, 如果没有为queue实例化类, 则使用标准容器deque.
1.2 为什么容器类不选vector?
对比C++之STL文档也可以发现, vector中并没有支持头插头删, 但是队列需要最多的接口就是头插头删, 因为vector进行头插头删时需要将后面所有的数据都进行移动, 时间复杂度为O(N)效率太低, 强行使用vector做底层容器也可以使用insert函数但是这就破坏了代码的统一性, 如果换做别的容器又不匹配, 而deque则是vector与list的结合体, 别名双端队列, 既支持下标访问,也支持头插头删.
1.3 queue的使用
以上为STL标准文档中queue的所有成员函数, 下面为我们本阶段需要掌握的成员函数
1.4 OJ用队列实现栈
题目链接: 用队列实现栈
题目思路
本题我们在数据结构队列那篇介绍过了已经, 现在我们使用C++的写法进行实现, 首先我们创建两个队列, 入栈时, 将数据插入到不为空的队列, 首次插入插入哪个都可以, 出队列时, 将不为空的队列的数据出队列入到为空的队列中, 只留最后一个数据在不为空的队列中, 返回之后并且删除, 返回栈顶元素, 与出队列类似, 将最后一个数据返回之后也插入到不为空的队列中.
代码演示
class MyStack {
public:
MyStack() {
}
void push(int x) {
if(q2.empty())
q1.push(x);
else
q2.push(x);
}
int pop() {
queue<int>& Empty = q1.empty() ? q1 : q2;
queue<int>& nEmpty = q1.empty() ? q2 : q1;
while(nEmpty.size()>1)
{
Empty.push(nEmpty.front());
nEmpty.pop();
}
int ret = nEmpty.front();
nEmpty.pop();
return ret;
}
int top() {
queue<int>& Empty = q1.empty() ? q1 : q2;
queue<int>& nEmpty = q1.empty() ? q2 : q1;
while(nEmpty.size()>1)
{
Empty.push(nEmpty.front());
nEmpty.pop();
}
int ret = nEmpty.front();
Empty.push(ret);
nEmpty.pop();
return ret;
}
bool empty() {
return q1.empty()&&q2.empty();
}
queue<int> q1;
queue<int> q2;
};
/**
* Your MyStack object will be instantiated and called as such:
* MyStack* obj = new MyStack();
* obj->push(x);
* int param_2 = obj->pop();
* int param_3 = obj->top();
* bool param_4 = obj->empty();
*/
2. queue的模拟实现
因为queue的接口中存在头删和尾插, 因此使用vector来封装效率太低, 故可以借助list来模拟实现queue,具体如下:
#pragma once
#include<vector>
#include<iostream>
#include<list>
#include<deque>
namespace my
{
//deque list 不支持vector
template<class T,class Container = deque<int>>
class queue
{
public:
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
}
void pop()
{
_con.pop_fornt();
//_con.erase(_con.begin());
//这样就可以支持vector,但是效率就很低了
}
const T& back()
{
return _con.back();
}
const T& front()
{
return _con.front();
}
bool empty()
{
return _con.empty();
}
size_t size()
{
return _con.size();
}
private:
Container _con;
};
}
3. deque的介绍
3.1 什么是适配器
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一个接口.
3.2 STL标准库中stack和queue的底层结构
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,比如:
3.3deque的简单介绍
deque的原理介绍
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相比, 头插效率高, 不需要搬移元素, 与list比较. 空间利用率比较高.
deque并不是真正连续的空间,而是由一段段连续的小空间拼接而成的,实际deque类似于一个动态的二维
数组,其底层结构如下图所示:
双端队列底层是一段假象的连续空间,实际是分段连续的,为了维护其“整体连续”以及随机访问的假象,落
在了deque的迭代器身上,因此deque的迭代器设计就比较复杂,如下图所示:
那deque是如何借助其迭代器维护其假想连续的结构呢?
deque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。
但是,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,而目前能看到的一个应用就是,STL用其作
为stack和queue的底层数据结构。
为什么选择deque作为stack和queue的底层默认容器
stack是一种后进先出的特殊线性数据结构,因此只要具有push_back()和pop_back()操作的线性结构,都可
以作为stack的底层容器,比如vector和list都可以;queue是先进先出的特殊线性数据结构,只要具有
push_back和pop_front操作的线性结构,都可以作为queue的底层容器,比如list。但是STL中对stack和
queue默认选择deque作为其底层容器,主要是因为:
- 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。
结合了deque的优点,而完美的避开了其缺陷。
总结来说
deque的结构, []访问, 偶尔用用还行, 大量访问, 效率远不及vector, deque的中间位置insert和erase也需要考虑挪动数据, 效率不高, 但是, deque的头尾插入删除很不错, stack和queue用deque做默认适配容器是很合适的.
4. priority_queue的介绍与使用
4.1 介绍
- 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
- 此上下文类似于堆,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():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
- 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。
4.2 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.
构造函数有两个, 因此可以使用默认和迭代器进行构造
重点:
代码演示:
#include<iostream>
using namespace std;
#include<queue>
#include<vector>
#include<functional>
int main()
{
priority_queue<int> pq1;
int arr[] = { 1,3,2,4,5,7,9,5,6 };
for (int i = 0; i < sizeof(arr) / sizeof(int); ++i)
{
pq1.push(arr[i]);
}
while (!pq1.empty())
{
cout << pq1.top() << " ";
pq1.pop();
}
cout << endl;
vector<int> v = { 9,87,6,5,35,234,12,12 };
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>>pq2(v.begin(),v.end());
while (!pq2.empty())
{
cout << pq2.top() << " ";
pq2.pop();
}
cout << endl;
return 0;
}
注意
- 默认情况下,priority_queue是大堆。
#include <vector>
#include <queue>
#include <functional> // greater算法的头文件
void TestPriorityQueue()
{
// 默认情况下,创建的是大堆,其底层按照小于号比较
vector<int> v{ 3,2,7,6,0,4,1,9,8,5 };
priority_queue<int> q1;
for (auto& e : v)
q1.push(e);
cout << q1.top() << endl;
// 如果要创建小堆,将第三个模板参数换成greater比较方式
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> q2(v.begin(), v.end());
cout << q2.top() << endl;
}
- 如果在priority_queue中放自定义类型的数据,用户需要在自定义类型中提供> 或者< 的重载。
class Date
{
public:
Date(int year = 1900, int month = 1, int day = 1)
: _year(year)
, _month(month)
, _day(day)
{}
bool operator<(const Date& d)const
{
return (_year < d._year) ||
(_year == d._year && _month < d._month) ||
(_year == d._year && _month == d._month && _day < d._day);
}
bool operator>(const Date& d)const
{
return (_year > d._year) ||
(_year == d._year && _month > d._month) ||
(_year == d._year && _month == d._month && _day > d._day);
}
friend ostream& operator<<(ostream& _cout, const Date& d)
{
_cout << d._year << "-" << d._month << "-" << d._day;
return _cout;
}
private:
int _year;
int _month;
int _day;
};
void TestPriorityQueue()
{
// 大堆,需要用户在自定义类型中提供<的重载
priority_queue<Date> q1;
q1.push(Date(2018, 10, 29));
q1.push(Date(2018, 10, 28));
q1.push(Date(2018, 10, 30));
cout << q1.top() << endl;
// 如果要创建小堆,需要用户提供>的重载
priority_queue<Date, vector<Date>, greater<Date>> q2;
q2.push(Date(2018, 10, 29));
q2.push(Date(2018, 10, 28));
q2.push(Date(2018, 10, 30));
cout << q2.top() << endl;
}
5. priority_queue的模拟实现
通过对priority_queue的底层结构就是堆,因此此处只需对对进行通用的封装即可。
其实对于greater和less这种类我们称之为仿函数, 类中重载(), 使之创建的对象使用方法就像函数一样.
我们先来回顾一下堆的插入
插入元素之后, 破坏了堆的结构, 所以我们需要进行向上调整算法进行调整
删除元素是删除堆顶的数据, 将堆顶数据和最后一个数据交换, 然后删除最后一个数据, 在进行向下调整算法.
这里模拟实现我们使用了仿函数进行封装, 以前我们改变大小堆都是通过> 和< 进行维护, 我们也可以修改默认模板参数来进行修改.
#pragma once
#include<vector>
#include<iostream>
using namespace std;
namespace my
{
//仿函数
template<class T>
class myless
{
public:
bool operator()(const T& x, const T& y)
{
return x < y;
}
};
template<class T>
class mygreator
{
public:
bool operator()(const T& x, const T& y)
{
return x > y;
}
};
template<class T, class Container = vector<T>, class compare = myless<T>>
class priority_queue
{
public:
priority_queue() = default;//强制生成默认构造函数
template<class InputIterator>
priority_queue(InputIterator first, InputIterator last)
{
while (first != last)
{
_con.push_back(*first);
++first;
}
for (int i = (_con.size() - 1 - 1) / 2; i >= 0; --i)
{
adjust_down(i);
}
}
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
adjust_up(_con, size() - 1);
}
//向上调整算法
void adjust_up(int child)
{
compare comfunc;
int parent = (child - 1) / 2;
while (child > 0)
{
//_con[parent] < _con[child]
if (comfunc(_con[parent],_con[child]))
//confunc.operator()(_con[parent],_con[child]))
{
swap(_con[parent], _con[child]);
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}
void pop()
{
swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);
_con.pop_back();
adjust_down(0);
}
//向下调整算法
void adjust_down(int parent)
{
compare comfunc;
size_t child = parent * 2 + 1;
while (child < _con.size())
{
//child + 1 < _con.size() && _con[child] < _con[child + 1]
if (child+1<_con.size()&&comfunc(_con[child],_con[child+1]))
{
++child;
}
//_con[parent] < _con[child]
if (comfunc(_con[parent],_con[child]))
{
std::swap(_con[parent], _con[child]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
const T& top()
{
return _con[0];
}
size_t size()
{
return _con.size();
}
bool empty()
{
return _con.empty();
}
private:
Container _con;
};
}
总结
优先级队列是一种特殊的数据结构,它扩展了常规队列的概念,允许多种数据以不同的优先级进行处理。在优先级队列中,每个元素都被赋予一个优先级,通常以数值表示。与常规队列不同的是,优先级队列在出队时并不总是按照入队的顺序,而是根据元素的优先级进行排序,优先级高的元素会先被处理。
标签:容器,deque,--,C++,queue,队列,push,con From: https://blog.csdn.net/2201_75644377/article/details/141688171