• 1.按照从大到小进行排序 priority_queue<int>q1; priority_queue<int,vector<int>,less<int> >q2;//注意less<int>和最后一个>要加空格分隔开 ...priority_queue<
1.按照从大到小进行排序
priority_queue<int>q1;
priority_queue<int,vector<int>,less<int> >q2;//注意less<int>和最后一个>要加空格分隔开
struct infor{
int a,b;
friend bool operator < (infor x,infor y){
return x.a < y.a;
}
}
priority_queue<infor>q3;

struct infor{
int a,b;
bool operator < (const infor &x) const{
return a < x.a;
}
}
priority_queue<infor>q4;

struct cmp1{
bool operator()(int &a,int &b){
return a < b;
}
}
priority_queue<int,vector<int>,cmp1>q5;

2.从小到大进行排序：
priority_queue<int,vector<int>,greater<int> >q6;
struct infor{
int a,b;
friend bool operator < (infor x,infor y){
return x.a > y.a;
}
}
priority_queue<infor>q7;

struct infor{
int a,b;
bool operator < (const infor &x) const{
return a > x.a;
}
}
priority_queue<infor>q8;

struct cmp2{
bool operator()(int &a,int &b){
return a > b;
}
}
priority_queue<int,vector<int>,cmp2>q9;

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• Cpp实现：#include #include using namespace std;struct Node{int a, b;Node() {}Node(int a, int b) : a(a), b(b) {}bool operator>(const Node& t) const{if (a > t.a) return true;...

Cpp实现：
#include
#include
using namespace std;
struct Node
{
int a, b;
Node() {}
Node(int a, int b) : a(a), b(b) {}
bool operator>(const Node& t) const
{
if (a > t.a) return true;
else if (a < t.a) return false;
else b > t.b;
}
bool operator
{
if (a < t.a) return true;
else if (a > t.a) return false;
else return b < t.b;
}
};
priority_queue, greater> pq;
//priority_queue pq;
int main()
{
pq.push(Node(2, 3));
pq.push(Node(2, 2));
pq.push(Node(1, 1));
// pq.push(Node(1, 1));
// pq.push(Node(2, 2));
// pq.push(Node(2, 3));
while (!pq.empty())
{
printf("%d %d\n", pq.top().a, pq.top().b);
pq.pop();
}
return 0;
}
Java实现：
import java.util.*;
public class Main {
// jdk1.8 用lambda: 默认升序排列：o1 < o2 => o1 - o2 < 0，降序排列：o2 - o1
static PriorityQueue pq = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o1 - o2);
// jdk1.6 用匿名类: 默认升序排列：o1 - o2，降序排列：o2 - o1
static PriorityQueue pq1 = new PriorityQueue<>(new Comparator() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o1 - o2;
}
});
}
import java.io.*;
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;
public class Main
{
static class Node implements Comparator
{
int a, b;
public Node() {}
public Node(int a, int b)
{
this.a = a;
this.b = b;
}
@Override
public int compare(Node o1, Node o2)
{
if (o1.a < o2.a) return -1;
else if (o1.a > o2.a) return 1;
else return o1.b - o2.b;
}
// @Override
// public int compare(Node o1, Node o2)
// {
// if (o1.a > o2.a) return -1;
// else if (o1.a < o2.a) return 1;
// else return o2.b - o1.b;
// }
}
static PriorityQueue pq = new PriorityQueue<>(new Node());
static PrintWriter pw = new PrintWriter(new OutputStreamWriter(System.out));
public static void main(String[] args) throws IOException
{
while (!pq.isEmpty())
{
pw.printf("%d %d\n", pq.peek().a, pq.peek().b);
pq.poll();
}
pw.close();
}
}

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• 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(){@Overridepublic int compare(Integer o1, Integer o2){return o1.compareTo(o2);}});那...

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);
}
});
那这样到底构造的是最大优先还是最小优先队列呢？
看看源码
看看offer(我也想要offer：X)：
public boolean offer(E e) {
if (e == null) {
throw new NullPointerException();
} else {
++this.modCount;
int i = this.size;
if (i >= this.queue.length) {
this.grow(i + 1);
}
this.siftUp(i, e);
this.size = i + 1;
return true;
}
}
1)if和else，分别执行对象判空和容量判断
2)执行siftUp(i, e)，i是原有队列长度，e是要入队的元素。
siftUp是堆中调整元素位置的一种方法，可以看出这里的优先队列是使用最大/最小堆实现的。接着看siftUp：
private void siftUp(int k, E x) {
if (this.comparator != null) {
siftUpUsingComparator(k, x, this.queue, this.comparator);
} else {
siftUpComparable(k, x, this.queue);
}
}
看看使用了comparator的方法，k是原有队列长度，x是入队元素，queue是队列，comparator是比较器：
private static void siftUpUsingComparator(int k, T x, Object[] es, Comparator super T> cmp) {
while(true) {
if (k > 0) {
int parent = k - 1 >>> 1;
Object e = es[parent];
if (cmp.compare(x, e) < 0) {
es[k] = e;
k = parent;
continue;
}
}
es[k] = x;
return;
}
}
1)k>0，队列长度大于0
2)parent = k - 1 >>> 1; 即(k-1)/2，表示最后一个非叶子节点的位置
3)e为父节点，x是入队元素，x可以看做放在最后一个位置。如果compare(x, e) < 0，则执行元素往上走的方法。
注：在siftUp中，如果是最小堆，那么应该是较小的元素往上走，如果是最大堆，则应该是较大的元素往上走。
由于源码中新入队元素x是在第1个参数的位置，因此最大/最小优先队列主要根据第1个参数的大小关系来判断。
//对于最大堆，当x>e时，让x上升，则 x>e时返回负数，即
int compare(Integer x, Integer e){
return x > e ? -1 : 1;
}
//对于最小堆，当x
int compare(Integer x, Integer e){
return x < e ? -1 : 1; // return x.compareTo(e);
}
结论：
// 最小优先队列，直接 return o1.compareTo(o2);
PriorityQueue queue = new PriorityQueue(new Comparator(){
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2){
return o1 < o2 ? -1 : 1;
/* e.g., return o1.compare(o2); */
}
});
// 最大优先队列，则反过来 return o2.compareTo(o1);
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

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• 默认构建的是一个大根堆，所以每次从头取数据得到的是一个从大到小的队列排序. priority_queue< int> 实际上等价于 priority_queue<int, vector, less< int>>。 #include <iostream> #...
1.
代码如下（示例）：

priority_queue < int >默认构建的是一个大根堆，所以每次从头取数据得到的是一个从大到小的队列排序. priority_queue< int> 实际上等价于 priority_queue<int, vector, less< int>>。


#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;

void common_sort()
{
int source_data[10] = {3, 5, 8, 1, 10, 2, 9, 15, 13, 16};

// 默认大根堆，实现由大到小排序
priority_queue<int> q;
for (auto n : source_data)
q.push(n);
while (!q.empty())
{
cout << q.top() << endl;
q.pop();
}
}

2.

小根堆: priority_queue<int, vector< int>, greater< int>> q;

代码如下（示例）：

#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;

void max_k_num()
{
int source_data[10] = {3, 5, 8, 1, 10, 2, 9, 15, 13, 16};
int k = 5;
// 小根堆
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> q;
for (auto n : source_data)
{
if (q.size() == k)
{
if (n > q.top())
{
q.pop();
q.push(n);
}
}
else
q.push(n);
}

while (!q.empty())
{
cout << q.top() << endl;
q.pop();
}
}


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