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  • 本文实例为大家分享了python实现最大优先队列的具体代码,供大家参考,具体内容如下 说明:为了增强可复用性,设计了两个类,Heap类和PriorityQ类,其中PriorityQ类继承Heap类,从而达到基于最大堆实现最大优先队列...
  • Java优先队列实现

    2018-10-31 17:14:16
    数据结构与算法第六章,优先队列,heap_maximum 返回优先队列的最大值 heap_extract_max 删除并返回最大值 max_heap_insert插入值为key的元素进优先队列中 。
  • 本文简要介绍一种基于数组二叉堆实现优先队列,定义的数据结构和实现的函数接口说明如下
  • 主要介绍了C++ 实现优先队列的简单实例的相关资料,希望通过本文能帮助大家实现优先队列,需要的朋友可以参考下
  • 本文实例讲述了Python优先队列实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 代码 import Queue import threading class Job(object): def __init__(self, priority, description): self.priority = priority ...
  • 什么是优先队列

    万次阅读 多人点赞 2019-05-20 07:32:00
    来源:公众号【编程珠玑】 作者:守望先生 前言 我们之前已经介绍过《如何自己实现一个队列》,它们是先入先出的,...优先队列中的每个元素都有优先级,而优先级高(或者低)的将会先出队,而优先级相同的则...

    来源:公众号【编程珠玑】

    作者:守望先生

     

    前言

    我们之前已经介绍过《如何自己实现一个队列》,它们是先入先出的,这很容易用平常的排队来理解。但是如果这个队列要支持有紧急情况的人先出队呢?原先那种队列就不再适用了,我们需要使用本文所提到的特殊队列--优先队列。

    优先队列

    优先队列也是一种抽象数据类型。优先队列中的每个元素都有优先级,而优先级高(或者低)的将会先出队,而优先级相同的则按照其在优先队列中的顺序依次出队。

    也就是说优先队列,通常会有下面的操作:

    这样的话,我们完全可以使用链表来实现,例如以O(1)复杂度插入,每次在表头插入,而以O(N)复杂度执行删除最小元素;或者以O(N)复杂度插入,保持链表有序,而以O(1)复杂度删除。

    然而优先队列往往使用堆来实现,以至于通常说堆时,就自然而然地想到了优先队列。

    二叉堆

    二叉树堆是一棵完全二叉树,并且对于每一个节点(根节点除外),它的父节点小于或等于它,这样最小元素就会在堆顶,我们就很容易找到最小元素。如果你还不清楚二叉树,建议先阅读《什么是二叉查找树》。为了理解二叉堆的特性,还需要再介绍两个概念:

    如下图一是一棵完全二叉树,而图二中的不是,因为最后一层的叶子节点不全在左边排列。

    640?wx_fmt=png

    图一:完全二叉树

    640?wx_fmt=png

    图二:非完全二叉树

    二叉堆可以很容易用数组来表示,因为一棵高度为h的完全二叉树有2^h到2^(h+1)-1个节点,这样存放一个二叉堆就不会太浪费空间,而且一旦知道高度,就可以知道节点数的范围。

    那么如何使用数组来表示二叉堆怎么存放元素呢?

    例如,对于下面的二叉堆(用字母表示的二叉堆),如果存储在数组中,则是下面这样:

    640?wx_fmt=png

    二叉堆示例

    数组中存放情况:

    0123456
    不存储abcdef

    二叉堆的操作

    我们假设后面的操作都是让最小元素在堆顶,即对小堆操作。堆的常见操作有:

    初始化堆

    初始化堆之前,先定义堆结构。

    typedef struct HeapStruct{   
    {
        int capacity;   //最大元素数量
        int size;    //堆元素数量
        ElementType *eles;  //堆元素数组
    }PriorityQueue;
    

    这里定义了HeapStruct结构,包含三个元素,分别是最大容量,当前堆大小,以及堆数组。
    因为这里使用的是动态数组,所以我们需要对其进行初始化,当然你也可以参考《如何自己实现一个栈》使用静态数组来实现,但这种方式的缺点很明显,它只能固定堆大小。

    堆初始化函数如下:

    PriorityQueue *init_PQ(int maxEleNum){   
        PriorityQueue *pq = NULL;
    
        /*检查输入大小的合法性*/
        if(maxEleNum <= 0 )
            return NULL;
        pq = malloc(sizeof(PriorityQueue));
        if(NULL == pq)
        {
            printf("malloc failed\n");
            return NULL;
        }
        /*下标为0的位置保留,不作使用*/
        pq->eles = malloc((maxEleNum + 1)*sizeof(ElementType));
        if(NULL == pq->eles)
        {
            printf("malloc failed\n");
            free(pq);
            return NULL;
        }
    
        /*初始化成员*/
        memset(pq->eles,0,(maxEleNum + 1)*sizeof(ElementType));
        pq->capacity = maxEleNum;
        pq->size = 0;
        return pq;
    }
    

    主要做了以下几件事:

    堆是否已满

    判断堆是否已满只需要判断容量和当前大小的比较结果即可:

    int pq_is_full(PriorityQueue *pq){  
        if(NULL == pq)
            return false;
        if(pq->capacity == pq->size)
            return true;
        else
            return false;
    }
    

    堆是否已空

    判断堆是否为空只需要判断它的size是否为0即可:

    int pq_is_empty(PriorityQueue *pq){   
        if(NULL == pq)
            return false;
        if(0 == pq->size)
            return true;
        else
            return false;
    }
    

    堆的插入

    按照我们前面的分析,插入操作是比较容易,放在属于它的下标位置即可,但是为了保持堆的性质,即节点的值要大于等于它的父节点,插入时就需要考虑更多了。

    我们可以采取这样的方式:

    举个例子,假如要在下面的二叉堆中,再插入2:

    640?wx_fmt=png

    二叉堆创建或插入

    首先把2放在完全二叉树的最后一个位置,即前面提到的空闲位置,如下图:

    640?wx_fmt=png

    二叉堆插入

    由于2比它的父节点5要小,如果插在这里,则不满足堆性质,因此,需要交换它和父节点的位置:

    640?wx_fmt=png

    二叉堆插入

    此时,发现2所在位置仍然比它的父节点要小,因此,还需要和它的父节点交换位置:

    640?wx_fmt=png

    二叉堆插入

    最终状态则满足堆得性质,即父节点总是小于等于它的子节点。

    代码实现如下:

    int insert_pq(ElementType value,PriorityQueue *pq){  
        int i =0;
    
        /*确保优先队列没有满*/
        if(pq_is_full(pq))
        {
            printf("priorityQueue is full\n");
            return FAILURE;
        }
        printf("insert %d\n",value);
        /*不断和父节点探测比较,直到找到属于它的位置*/
        for(i = pq->size+1;pq->eles[i/2] > value && i > 1;i/=2)
        {
            pq->eles[i] = pq->eles[i/2];
        }
        pq->eles[i] = value;
        pq->size++;
        return SUCCESS;
    }
    

    建立N个元素的二叉堆的时间复杂度为O(N)。

    找到最小元素

    由于我们在插入的时候就保证了堆的性质,因此找到最小元素是非常容易的,因为它就是位于堆顶,因此代码实现如下:

    int find_min(PriorityQueue *pq,ElementType *value){   
        if(pq_is_empty(pq))
        {
            printf("priorityQueue is empty\n");
            return FAILURE;
        }
        /*0处的元素作为哨兵没有使用*/
        *value = pq->eles[1];
        return SUCCESS;
    }
    

    删除最小元素

    删除与插入相反,删除的是堆顶元素,我们需要找到一个元素来替代堆顶的位置,以保证堆的性质不被破坏。因此进行如下的操作:

    还是以前面建立的二叉堆为例,假如要删除堆顶的2。则直接先把2删除,那么2的位置就有一个空穴。

    640?wx_fmt=png

    删除堆顶元素

    这个时候,我们将它的两个子节点中较小的一个,移动到堆顶位置:

    640?wx_fmt=png

    删除堆顶元素

    最后继续将空穴位置处它的子节点较小的一个,移动到空穴位置:

    640?wx_fmt=png

    删除堆顶元素

    最终删除了堆顶元素。

    代码实现如下:

    int delete_min(PriorityQueue *pq,ElementType *min){   
        int i = 1;
        int minChild =0;
        if(pq_is_empty(pq))
        {
            printf("priorityqueue is empty\n");
            return FAILURE;
        }
        /*取得最小值*/
        *min = pq->eles[1];
    
        /*暂时取出最后的元素*/
        ElementType last = pq->eles[pq->size];
        pq->size--;
        if(0 == pq->size)
        {
            pq->eles[i] = 0;
            return SUCCESS;
        }
        /*不断将空穴下滑*/
        for(i = 1;i * 2 <= pq->size;i = minChild)
        {
            minChild = i * 2;
            /*找到更小的孩子*/
            if(minChild != pq->size && pq->eles[minChild+1] < pq->eles[minChild])
                minChild+=1;
    
            /*如果最后一个元素比空穴处的小儿子大,则继续下滑空穴,将该孩子上滤*/
            if(last >pq->eles[minChild])
                pq->eles[i] = pq->eles[minChild];
            /*否则说明last放的位置不会破坏堆性质,则直接退出循环*/
            else
                break;
        }
    
        /*将最后的元素放在空穴位置*/
        pq->eles[i] = last;
        return SUCCESS;
    }
    

    删除操作的平均时间复杂度为O(logN)

    完整代码运行结果

    完整代码请阅读原文查看或者直接访问:

    https://www.yanbinghu.com/2019/05/17/36705.html

    运行结果如下:

    insert 3
    insert 4
    insert 5
    insert 6
    insert 8
    insert 2
    priorityQueue is full
    priorityQueue is full
    the arr value is2 4 3 6 8 5
    pq size is 6
    the min is 2
    the min is 3
    the min is 4
    the min is 5
    the min is 6
    the min is 8
    destory pq success
    

    观察删除最小元素的结果,有没有发现什么呢?

    总结

    本文介绍了优先队列最常见的实现方式-二叉堆实现,并且介绍了二叉堆地创建,插入和删除等基本操作。而典型的TOP k问题也非常适合使用堆来解决,本文不做介绍。

     

     

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    640?wx_fmt=jpeg

    展开全文
  • 优先队列实现

    千次阅读 2018-10-31 17:02:16
    优先队列的内部实现其实是利用了堆的数据结构、binary heap是一种完全二叉树、以大堆为例、每棵树的根节点的key值一定大于其子孙节点的key值、完全二叉树处了最底层的叶子节点外、其他位置都是填满的。这样我们可以...

    简单说明


    优先队列可以根据key值的大小将元素进行排序、先被pop的通常是优先级最高的。

    优先队列的内部实现其实是利用了堆的数据结构、binary heap是一种完全二叉树、以大堆为例、每棵树的根节点的key值一定大于其子孙节点的key值、完全二叉树处了最底层的叶子节点外、其他位置都是填满的。这样我们可以利用数组来存储所有节点。

    若将数组从下标1开始存储元素、那么下标为 i 的节点的左孩子节点的下标为 2 * i、而右孩子节点下标为 2 * i + 1;这样可以很容易定位一个节点的孩子节点或父节点的在数组中位置。

    在heap内部维护一个数组vector用来保存元素、方便建立堆和节点的添加删除。

    push_heap算法


    1、添加元素,也就是需要将元素添加到最底层叶子节点从左向右的空位置上。就是vector的最后一个位置。

    2、通过下标计算出新节点的父亲节点、与父节点key值比较、若比父节点大、则与父节点进行位置交换、不断上溯直到比父节点小或者父节点为空(也就是本身成为了根节点)。

    3、在与父节点交换时、只需要交换他们的值就好。

    pop_heap算法


    1、因为是队列、每次pop是删除都是删除根节点。

    2、由于要保证heap的complete binary tree结构、每次删除的节点实际上都是最后一块内存空间(vector中最后一个位置)。

    3、删除根节点时需要比较左右节点的key值、与删除节点进行交换,然后以删除节点位置开始向下查找(重复)。

    代码实现:


    #pragma once
    #include <string>
    #include <functional>
    #include <vector>
    using namespace std;
    template<class T>
    class PriorityQueue
    {
    public:
    	explicit PriorityQueue(function<bool(T,T)> cmp):nodes(1,0),CMP(cmp){
    		
    	}
    	~PriorityQueue(){
    		destroy();
    	}
    private:
    	void	swap(int x, int y) {
    		auto p = nodes[x];
    		nodes[x] = nodes[y];
    		nodes[y] = p;
    	}
    	void	destroy() {
    		for (PriorityQueueNode* x : nodes) {
    			delete x;
    		}
    		nodes.clear();
    	}
    	
    public:
    	void	push(T x) {
    		auto node = new PriorityQueueNode(x);
    		nodes.push_back(node);
    		int index = nodes.size() - 1;
    		if (index == 1)		//从1开始
    			return;
    		int parentIndex = index / 2;
    		while (parentIndex && CMP && CMP(nodes[index]->value,nodes[parentIndex]->value)) {
    			swap(index, parentIndex);
    			index = parentIndex;
    			parentIndex = index / 2;
    		}
    	}
    
    	const T& front() {
    		return nodes[1]->value;
    	}
    
    	void	pop() {
    		int index = 1, leftIndex, rightIndex;
    		int endIndex = nodes.size();
    		while (true) {
    			leftIndex = index * 2;
    			rightIndex = leftIndex + 1;
    			if (rightIndex < endIndex) {
    				if (CMP && CMP(nodes[leftIndex]->value, nodes[rightIndex]->value)) {
    					swap(leftIndex, index);
    					index = leftIndex;
    				}
    				else {
    					swap(rightIndex, index);
    					index = rightIndex;
    				}
    			}
    			else if (leftIndex < endIndex) {
    				swap(index, leftIndex);
    				index = leftIndex;
    			}
    			else {
    				break;
    			}
    		}
    		if (index != endIndex - 1) {
    			swap(index, endIndex - 1);
    		}
    		nodes.pop_back();
    	}
    
    	int		qsize() {
    		return nodes.size() - 1;
    	}
    private:
    	struct  PriorityQueueNode
    	{
    		T	value;
    		PriorityQueueNode(T val):value(val){}
    	};
    	vector<PriorityQueueNode*>	nodes;
    	function<bool(T, T)>		CMP;
    };

    总结:


    优先队列的规则不是先进先出了、而是优先级高的排在前面、常常用建立大堆的方法解决在一个数组中查找最大的n个数的问题。堆排序的时间复杂度为nlogn。

    展开全文
  • 一. 优先队列的定义 优先队列是0个或多个...二. 实现优先队列的初始化,查找,插入,删除操作,并且控制其查找,插入,删除操作的算法时间复杂度为O(logn)。采用堆正好能实现该时间复杂度。相关代码实现如下:
  • NULL 博文链接:https://128kj.iteye.com/blog/1665616
  • 在使用java的优先队列PriorityQueue的时候,会看到这样的用法。 PriorityQueue queue = new PriorityQueue(new Comparator(){ @Override public int compare(Integer o1, Integer o2){ return o1.compareTo(o2);...
  • STL优先队列实现

    2020-06-25 16:26:01
    逻辑 我们知道普通队列是一种先进先出的数据结构,元素在队列尾追加,而从队列头删除。 在某些情况下,我们可能需要找出队列中的最大值或者最小值,例如使用一个队列保存...优先队列的底层是用堆实现的,因为堆顶就

    逻辑

    我们知道普通队列是一种先进先出的数据结构,元素在队列尾追加,而从队列头删除。
    在某些情况下,我们可能需要找出队列中的最大值或者最小值,例如使用一个队列保存计算机的任务,一般情况下计算机的任务都是有优先级的,我
    们需要在这些计算机的任务中找出优先级最高的任务先执行,执行完毕后就需要把这个任务从队列中移除。
    普通的队列要完成这样的功能,需要每次遍历队列中的所有元素,比较并找出最大值,效率不是很高,这个时候,我们就可以使用一种特殊的队列来完成这种需求,优先队列。

    实现

    优先队列的底层是用堆实现的,因为堆顶就是最大元素。
    在优先队列中默认存放数据的容器是vector,在声明时也可以用deque(双向队列)

    代码

    #ifndef priority_queue
    #define priority_queue
    using namespace std;
    
    template <class Ty, class Container = vector<Ty>, class Compare = less<typename Container::value_type> >
    class priorityQueue
    {
    public:
        typedef Container container_type;
        typedef typename Container::value_type value_type;
        typedef typename Container::size_type size_type;
        typedef typename Container::reference reference;
        typedef typename Container::const_reference const_reference;
        //直接构造一个空的优先队列
        priorityQueue():c(), comp(){}//默认比较方法, 默认容器vector
        priorityQueue(const Compare& pred):c(), comp(pred){}//指定比较方法, 默认容器vector
        priorityQueue(const Container& Cont, const Compare comps):c(Cont), comp(comps){}指定比较方法, 指定容器Cont
        //使用容器的迭代器来将容器中数据构造成优先队列
        template <class Iterator>
        priorityQueue(Iterator first, Iterator last):c(first, last), comp(){
            //将该容器的数据先放到默认的vector容器c中,
            //使用默认的比较方法less
            make_heap(c.begin(), c.end(), comp);
        }
        template <class Iterator>
        priorityQueue(Iterator first, Iterator last, const Compare& comps):c(first, last), comp(comps){
            //将该容器的数据先放到默认的vector容器c中,
            //使用特定的比较方法comps
            make_heap(c.begin(), c.end(), comp);
        }
        template <class Iterator>
        priorityQueue(Iterator first, Iterator last, const Compare& comps, const Container& Cont):c(Cont), comp(comps){
            //将该容器的数据先放到指定的的comps容器c中,
            //使用特定的比较方法comps
            c.insert(c.end(), first, last);
            make_heap(c.begin(), c.end(), comp);
        }
        bool isempty(){
            return c.empty();
        }
        size_type size(){
            return c.size();
        }
        reference top(){
            return c.front();
        }
        void push(value_type& value){
            c.push_back(value);
            make_heap(c.begin(), c.end(), comp);
        }
        void pop(){
            pop_heap(c.begin(), c.end(), comp);
            c.pop_back();
        }
    private:
        Container c;//容器类vector
        Compare comp;//比较方法
    };
    #endif // priority_queue
    
    

    测试

    int main()
    {
    
        int i,number[20]={29,23,20,22,17,15,26,51,19,12,35,40};
        priorityQueue<int, deque<int>> a;
        for(i=0;i<12;i++)
            a.push(number[i]);
        for(i=0;i<12;i++)
            cout<<number[i]<<",";
        cout << endl;
        cout << a.size() <<endl;
        while(!a.isempty()){
            cout << a.top() <<",";
            a.pop();
        }
        cout << endl;
        //make_heap(&number[0], &number[12]);
        return 0;
    }
    
    
    展开全文
  • 主要介绍了Java基于堆结构实现优先队列功能,结合实例形式分析了java优先队列的简单定义与使用方法,需要的朋友可以参考下
  • 山东大学数据结构课程设计-小大根交替堆实现双端优先队列,并运用于学生成绩的查询
  • 主要介绍了Java的优先队列PriorityQueue原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • 用堆实现优先队列

    2012-03-29 20:15:21
    用C语言实现一个优先队列;压缩文件中包括三个文件:1.HeapQueue.h优先队列源代码,2.main.cpp测试主函数;3.HeapQueue.h使用说明
  • 优先队列——C语言实现

    千次阅读 2018-08-25 17:46:18
    优先队列的特点是,进来的,根据优先次序,一个个出来。我们可以使用堆的思想来解决这个问题。 代码: 堆的实现参照:堆——用C语言实现,里面会用到 头文件(包含堆): #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #...

    队列的特点是,先进先出。

    优先队列的特点是,进来的,根据优先次序,一个个出来。我们可以使用堆的思想来解决这个问题。

    代码:

    堆的实现参照:堆——用C语言实现,里面会用到

    头文件(包含堆):

    #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
    
    #include <stdio.h>
    #include <assert.h>
    #include <stdlib.h>
    
    typedef int HeapDataType;
    
    typedef struct MaxHeap{
    	HeapDataType* data;
    	int count;
    	int MaxSize;
    }MH;
    
    //-----------堆的构建等等方法
    int size(MH *mh);//返回堆大小
    int isEmpty(MH *mh);//判空
    void initMaxHeap(MH* mh, int size);//初始化堆
    void initMaxHeap2(MH* mh, int size, HeapDataType* arr);//第二种初始化堆,heapify算法
    void AdjustUp(MH* mh, int k);//上移元素
    void AdjustDown(MH* mh, int k);//下移操作
    void insertMaxHeap(MH* mh, HeapDataType value);//插入元素
    HeapDataType TopK(MH* mh);//弹出元素
    void TestMaxHeap();//测试函数
    //---------------------------
    
    
    
    //------------优先队列------------------
    #define N 100
    
    typedef int PQDataType;
    
    typedef struct PriorityQueue
    {
    	PQDataType _a[N];
    	int _size;
    }PQ;
    
    void PriorityQueueInit(PQ* q);
    void PriorityQueuePush(PQ* q, PQDataType x);
    void PQUp(PQ* q, int k);
    void PriorityQueuePop(PQ* q);
    void PQdown(PQ* q, int k);
    PQDataType PriorityQueueTop(PQ* q);
    size_t PriorityQueueSize(PQ* q);
    size_t PriorityQueueEmpty(PQ* q);
    
    
    

    优先队列.c:

    #include "优先队列.h"
    
    //初始化
    void PriorityQueueInit(PQ* q){
    	assert(q);
    	q->_size = 0;
    }
    
    //入队,直接放在数组最后一个
    void PriorityQueuePush(PQ* q, PQDataType x){
    	assert(q);
    	assert(q->_size <= N);
    	q->_a[q->_size] = x;
    	q->_size++;
    }
    
    //出队,把数组用heapify算法转换成堆,从而出对顶层
    void PriorityQueuePop(PQ* q){
    	assert(q);
    	if (q->_size == 0)
    	{
    		return;
    	}
    	MH mh;
    	initMaxHeap2(&mh, q->_size, q->_a);
    	TopK(&mh);//出堆
    }
    
    //查看队头(优先级最高)
    PQDataType PriorityQueueTop(PQ* q){
    	assert(q);
    	if (q->_size == 0)
    	{
    		return;
    	}
    	MH mh;
    	initMaxHeap2(&mh, q->_size, q->_a);
    	return mh.data[1];//我写的堆实现是用1开始存取数字
    }
    
    //返回大小
    size_t PriorityQueueSize(PQ* q){
    	return q->_size;
    }
    
    //返回是否为空
    size_t PriorityQueueEmpty(PQ* q){
    	return 0 == q->_size;
    }

     

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  • 使用堆排序实现优先队列

    千次阅读 2019-07-12 11:55:59
    二叉堆的最大高度为logN,所以通过二叉堆实现优先队列可以实现插入和删除的对数级别操作。 现在用自定义的优先队列来解决问题: 优先队列常用的使用场景是在N个输入中找出TopM个元素。具体算法如下: 创建...
  • 数据结构 基于链表实现优先队列 Cpp文件
  • 主要介绍了java编程实现优先队列的二叉堆代码分享,具有一定参考价值,需要的朋友可以了解下。
  • 优先队列(数组实现

    千次阅读 2019-08-12 18:28:06
    是通过为每个应用程序的时间分配一个优先级,并总是处理下一个优先级高的事件来实现的。 在这种情况下,一个合适的数据结构应该支持两种操作:删除最大元素和插入元素。这种数据类型叫作优先队列优先队列的使用...
  • 优先队列具有队列的所有特性,包括队列的基本操作,只是在这基础上添加了内部的一个排序,它本质是一个堆实现的。 和队列基本操作相同: top 访问队头元素 empty 队列是否为空 size 返回队列内元素个数
  • 自己实现的哈夫曼树,代码不超过100行,用到了优先队列
  • c++实现优先队列

    千次阅读 2019-09-11 20:42:06
    优先队列 ...出于性能考虑,优先队列用堆来实现,具有O(log n)时间复杂度的插入元素性能,O(n)的初始化构造的时间复杂度。如果使用自平衡二叉查找树,插入与删除的时间复杂度为O(log n),构造二叉树的...
  • 利用循环队列实现银行排队系统,对进入队列的客户分为VIP和普通客户,其中VIP优先出队。能实现的功能如下1.新客户排队等待服务 2.客户离开排队服务 3.查询当前客户前面还有几人 4.查询截止目前总共办理多少客户 注...
  • 优先队列(C++自实现

    千次阅读 2018-11-14 21:57:22
    优先队列(堆)满足先进先出,而且每次出队的都是队列中最小的(也可以是最大的,看实现过程)。 堆是一棵完全二叉树,所以优先队列一般用二叉堆实现。 分析: 1.一棵完全二叉树,所以可以用一个数组表示而不需要用...
  • 基于堆的优先队列(Java实现

    千次阅读 2018-09-18 20:13:19
    优先队列的最重要的操作:删除最大元素(或最小)和插入元素。数据结构二叉堆能够很好的实现队列的基本操作。 二叉堆的结点按照层级顺序放入数组,用长度为N+1的私有数组pq来表示一个大小为N的堆(堆元素放在pq[1]至...

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优先队列是通过什么实现的

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