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  • 这样,我们就引入了优先级队列 这种数据结构最简单的优先级队列可能就是一堆不同大小的数组成的队列,每次需要取出其中最小或最大的数,这是我们可以把这些数本身的大小叫做他们的优先级实现的想法最简单的想法是...

    优先级队列

    如果我们给每个元素都分配一个数字来标记其优先级,不妨设较小的数字具有较高的优先级,这样我们就可以在一个集合中访问优先级最高的元素并对其进行查找和删除操作了。这样,我们就引入了优先级队列 这种数据结构

    最简单的优先级队列可能就是一堆不同大小的数组成的队列,每次需要取出其中最小或最大的数,这是我们可以把这些数本身的大小叫做他们的优先级。

    实现的想法

    最简单的想法是:我们用一个元组来表示元素和它的优先级,将所有的元组都放到列表中存储,接下来当想要找到其中优先级最小的元组时会有以下两种方式

    1.列表中存储的是乱序的,每次想找最小的时候就遍历一遍找到优先级最小的元组取出。这样操作的时间复杂度其实是O(n)

    2.列表中的元素已经按照优先级的顺序排好了序,每次取最小的元素时直接找固定位置,但是每次向该优先级队列插入元素时都要进行一次排序将其放入合适的位置,在最坏情况下,时间复杂度同样为O(n)

    上面这两种方式的时间复杂度还是较高的,为此,我们使用一种叫做堆的结构来实现优先级队列。

    堆其实是一颗二叉树,但它是一种特殊的二叉树,堆中的每个父节点都是要大于等于或者小于等于它的孩子节点。这里是选择大于等于还是小于等于是自己定义,但树中的所以节点都满足一条同样的规则。

    在使用堆时,一般我们会想让堆的高度尽可能的小,为此它必须是一颗完全二叉树,这时就会产生一个结论:

    堆中有n个元素,那么它的高度h=[log(n)]

    我们证明一下这个结论:

    完全二叉树0~h-1层的节点数目为2^h-1,在第h层,节点数目最少为1,最多为2^h

    于是,n>=2^h-1+1且n<=2^h-1+2^h

    分别两边取对数,得出h<=log(n)和h>=log(n+1)-1

    由于h是整数,所以h=[log(n)]

    用堆实现优先级队列

    插入元素

    插入元素包括向堆中添加一个元素和堆向上冒泡

    添加元素时要为了满足 完全二叉树的特性,需要将其放到树最下层的最右节点的最右位置,如果最下层已经满了,则放到再下一层的最左位置。

    堆向上冒泡是一个很有趣的算法,为了使添加元素后的树满足堆排序,需要做一定的调整,调整方法为将添加的元素的优先级与其父节点相比较,如果小于父节点,则该元素与父节点交换,然后再与新的父节点比较,知道父节点小于了自己的优先级或者自己成为了根节点。如图:

    上面的树调整了之后变成了下面的树

    移除最小元素

    移除最小元素,按理说最小元素就是二叉树的根节点,但是将根节点删除之后,就变成了两颗分离的树,为了保持二叉树的完整性,我们要进行如下操作

    首先将根节点与最下层的最右端的节点交换,然后删除这最下层最右端的节点,然后再进行堆的向下排序

    堆的向下排序即为将根节点与两个孩子中最小的比较,如果该节点比孩子节点大,则与孩子节点交换,然后继续向下进行直到该节点比两个孩子节点都小或者该节点已经没有孩子了为止。如图:

    堆的插入与移除元素的复杂度都是log(n)

    python实现

    对于二叉树的实现,这次我们不使用链式结构,因为堆的排序中,需要定位最下层最右端的这个节点,链式实现起来较为复杂,同时堆是完全二叉树,所以使用基于列表的方式会使问题方便很多

    先介绍一下这种实现方式:

    列表的首个元素即为二叉树的根节点,所以根节点的索引为1

    设节点p的索引函数为f(p)

    如果p是位置q的左孩子,则f(p) = 2f(q)+1

    如果p是位置q的右孩子,则f(p) = 2f(q)+2

    列表中的最后一个元素就是二叉树的最下层的最右端的元素

    下面是具体代码:

    class Empty(Exception):

    pass

    class HeapPriorityQueue():

    """

    使用堆与列表实现的优先级队列

    """

    class Item():

    """

    队列中的项类

    """

    def __init__(self, key, value):

    self.key = key

    self.value = value

    def __it__(self, other):

    return self.key < other.key

    def is_empty(self):

    return len(self) == 0

    def parent(self, j):

    """

    返回父节点的索引

    """

    return (j - 1) // 2

    def left(self, j):

    """返回左孩子索引"""

    return 2 * j + 1

    def right(self, j):

    """返回右孩子索引"""

    return 2 * j + 2

    def has_left(self, j):

    """通过判断索引是否出了列表来判断是否存在"""

    return self.left(j) < len(self.data)

    def has_right(self, j):

    return self.right(j) < len(self.data)

    def swap(self, i, j):

    self.data[i], self.data[j] = self.data[j], self.data[i]

    def upheap(self, j):

    """向上堆排序"""

    parent = self.parent(j)

    if j > 0 and self.data[j] < self.data[parent]:

    self.swap(j, parent)

    self.upheap(parent)

    def downheap(self, j):

    """向下堆排序"""

    if self.has_left(j):

    left = self.left(j)

    small = left

    if self.has_right(j):

    right = self.right(j)

    if self.data[right] < self.data[left]:

    small = right

    if self.data[small] < self.data[j]:

    self.swap(small, j)

    self.downheap(small)

    def __init__(self):

    self.data = []

    def __len__(self):

    return len(self.data)

    def add(self, key, value):

    """添加一个元素,并进行向上堆排序"""

    self.data.append(self.Item(key, value))

    self.upheap(len(self.data) - 1)

    def min(self):

    if self.is_empty():

    raise Empty('Priority queue is empty')

    item = self.data[0]

    return (item.key, item.value)

    def remove_min(self):

    if self.is_empty():

    raise Empty('Priority queue is empty')

    self.swap(0, len(self.data) - 1)

    item = self.data.pop()

    self.downheap(0)

    return (item.key, item.value)

    python的heapq模块

    Python标准包含了heapq模块,但他并不是一个独立的数据结构,而是提供了一些函数,这些函数吧列表当做堆进行管理,而且元素的优先级就是列表中的元素本身,除此之外它的模型与实现方式与刚才我们自己定义的基本相同

    有以下函数:

    heappush(L,e): 将元素e存入列表L中并进行堆排序

    heappop(L): 取出并返回优先级最小的元素,并重新堆排序

    heappushpop(L,e): 将e放入列表中,同时返回最小元素,相当于先执行push,再pop

    heap replace(L,e): 与heappushpop类似,是先执行pop,再执行push

    heapify(L): 将未堆排序的列表进行调整使之满足堆的结构。采用了自底向上的堆构造算法,时间复杂度为O(n)

    等等

    展开全文
  • Python实现数据结构优先级队列 优先级队列 如果我们给每个元素都分配一个数字来标记其优先级,不妨设较小数字具有较高的优先级,这样我们就可以在一个集合中访问优先级最高元素并对其进行查找和删除操作...

    用Python实现数据结构之优先级队列

    优先级队列

    如果我们给每个元素都分配一个数字来标记其优先级,不妨设较小的数字具有较高的优先级,这样我们就可以在一个集合中访问优先级最高的元素并对其进行查找和删除操作了。这样,我们就引入了优先级队列 这种数据结构

    最简单的优先级队列可能就是一堆不同大小的数组成的队列,每次需要取出其中最小或最大的数,这是我们可以把这些数本身的大小叫做他们的优先级。

    实现的想法

    最简单的想法是:我们用一个元组来表示元素和它的优先级,将所有的元组都放到列表中存储,接下来当想要找到其中优先级最小的元组时会有以下两种方式

    • 1.列表中存储的是乱序的,每次想找最小的时候就遍历一遍找到优先级最小的元组取出。这样操作的时间复杂度其实是O(n)

    • 2.列表中的元素已经按照优先级的顺序排好了序,每次取最小的元素时直接找固定位置,但是每次向该优先级队列插入元素时都要进行一次排序将其放入合适的位置,在最坏情况下,时间复杂度同样为O(n)

    上面这两种方式的时间复杂度还是较高的,为此,我们使用一种叫做堆的结构来实现优先级队列。

    堆其实是一颗二叉树,但它是一种特殊的二叉树,堆中的每个父节点都是要大于等于或者小于等于它的孩子节点。这里是选择大于等于还是小于等于是自己定义,但树中的所以节点都满足一条同样的规则。

    在使用堆时,一般我们会想让堆的高度尽可能的小,为此它必须是一颗完全二叉树,这时就会产生一个结论:

    堆中有n个元素,那么它的高度h=[log(n)]

    我们证明一下这个结论:

    完全二叉树0~h-1层的节点数目为2^h-1,在第h层,节点数目最少为1,最多为2^h

    于是,n>=2^h-1+1且n<=2^h-1+2^h

    分别两边取对数,得出h<=log(n)和h>=log(n+1)-1

    由于h是整数,所以h=[log(n)]

    用堆实现优先级队列

    插入元素

    插入元素包括向堆中添加一个元素和堆向上冒泡

    添加元素时要为了满足 完全二叉树的特性,需要将其放到树最下层的最右节点的最右位置,如果最下层已经满了,则放到再下一层的最左位置。

    堆向上冒泡是一个很有趣的算法,为了使添加元素后的树满足堆排序,需要做一定的调整,调整方法为将添加的元素的优先级与其父节点相比较,如果小于父节点,则该元素与父节点交换,然后再与新的父节点比较,知道父节点小于了自己的优先级或者自己成为了根节点。如图:

    上面的树调整了之后变成了下面的树

    移除最小元素

    移除最小元素,按理说最小元素就是二叉树的根节点,但是将根节点删除之后,就变成了两颗分离的树,为了保持二叉树的完整性,我们要进行如下操作

    首先将根节点与最下层的最右端的节点交换,然后删除这最下层最右端的节点,然后再进行堆的向下排序

    堆的向下排序即为将根节点与两个孩子中最小的比较,如果该节点比孩子节点大,则与孩子节点交换,然后继续向下进行直到该节点比两个孩子节点都小或者该节点已经没有孩子了为止。如图:

    堆的插入与移除元素的复杂度都是log(n)

    python实现

    对于二叉树的实现,这次我们不使用链式结构,因为堆的排序中,需要定位最下层最右端的这个节点,链式实现起来较为复杂,同时堆是完全二叉树,所以使用基于列表的方式会使问题方便很多

    先介绍一下这种实现方式:

    列表的首个元素即为二叉树的根节点,所以根节点的索引为1

    设节点p的索引函数为f(p)

    如果p是位置q的左孩子,则f(p) = 2f(q)+1

    如果p是位置q的右孩子,则f(p) = 2f(q)+2

    列表中的最后一个元素就是二叉树的最下层的最右端的元素

    下面是具体代码:

    
    class Empty(Exception):
        pass
    
    class HeapPriorityQueue():
    
        """
        使用堆与列表实现的优先级队列
        """
    
        class Item():
            """
            队列中的项类
            """
    
            def __init__(self, key, value):
                self.key = key
                self.value = value
    
            def __it__(self, other):
                return self.key < other.key
    
        def is_empty(self):
            return len(self) == 0
    
        def parent(self, j):
            """
            返回父节点的索引
            """
            return (j - 1) // 2
    
        def left(self, j):
            """返回左孩子索引"""
            return 2 * j + 1
    
        def right(self, j):
            """返回右孩子索引"""
            return 2 * j + 2
    
        def has_left(self, j):
            """通过判断索引是否出了列表来判断是否存在"""
            return self.left(j) < len(self.data)
    
        def has_right(self, j):
            return self.right(j) < len(self.data)
    
        def swap(self, i, j):
            self.data[i], self.data[j] = self.data[j], self.data[i]
    
        def upheap(self, j):
            """向上堆排序"""
            parent = self.parent(j)
            if j > 0 and self.data[j] < self.data[parent]:
                self.swap(j, parent)
                self.upheap(parent)
    
        def downheap(self, j):
            """向下堆排序"""
            if self.has_left(j):
                left = self.left(j)
                small = left
                if self.has_right(j):
                    right = self.right(j)
                    if self.data[right] < self.data[left]:
                        small = right
                if self.data[small] < self.data[j]:
                    self.swap(small, j)
                    self.downheap(small)
    
        def __init__(self):
            self.data = []
    
        def __len__(self):
            return len(self.data)
    
        def add(self, key, value):
            """添加一个元素,并进行向上堆排序"""
            self.data.append(self.Item(key, value))
            self.upheap(len(self.data) - 1)
    
        def min(self):
            if self.is_empty():
                raise Empty('Priority queue is empty')
            item = self.data[0]
            return (item.key, item.value)
    
        def remove_min(self):
            if self.is_empty():
                raise Empty('Priority queue is empty')
            self.swap(0, len(self.data) - 1)
            item = self.data.pop()
            self.downheap(0)
            return (item.key, item.value)
    

    python的heapq模块

    Python标准包含了heapq模块,但他并不是一个独立的数据结构,而是提供了一些函数,这些函数吧列表当做堆进行管理,而且元素的优先级就是列表中的元素本身,除此之外它的模型与实现方式与刚才我们自己定义的基本相同

    有以下函数:

    • heappush(L,e): 将元素e存入列表L中并进行堆排序

    • heappop(L): 取出并返回优先级最小的元素,并重新堆排序

    • heappushpop(L,e): 将e放入列表中,同时返回最小元素,相当于先执行push,再pop

    • heap replace(L,e): 与heappushpop类似,是先执行pop,再执行push

    • heapify(L): 将未堆排序的列表进行调整使之满足堆的结构。采用了自底向上的堆构造算法,时间复杂度为O(n)

    • 等等

     

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  • 优先级队列是一种什么样的数据结构优先级队列通常堆来实现,就是具有优先级的队列。在一堆数中能够确定哪个的优先级最大,而且此队列不是按先进先出的顺序,最大的优先服务。新手分享助,Python运算优先级这几条...

    python优先级队列如何最大值优先

    啥???????队列默认就有优先级决定分开也许真的不是那时候对方犯了多大的错,而是一点点失望的累积,终于有人累了,然后就再也不能一起走了。

    优先级队列是一种什么样的数据结构优先级队列通常用堆来实现,就是具有优先级的队列。在一堆数中能够确定哪个的优先级最大,而且此队列不是按先进先出的顺序,最大的优先服务。

    新手分享助,Python运算优先级这几条怎么理解

    刚学python半小时,看到运算优先级,突发奇想,然后...卡壳了... 前两条小编(True==False)==False 先计算括号中的(True==False)结果为False,False==False 结果为True a==b==c 实际是判断a,b,c是否相等 有一个不等即返回False败了,是败给了自己,也许,在失败中,才会懂得如何诠释生活。

    分别采用以下两种方式,编程实现泛型的优先级队列,分别采用以下两种方式,编程实现泛型的优先级队列 (1)队列支持IEnumerC#用过,但是现在机器上没工具了。编程会语法会调试就可以自己摸索了。

    有限的元素集合,每个元素都有一个优先权操作Create ( ):创建一个空的优先队列Size ( ):返回队列中的元素数目Max ( ):返回具有最大优先权的元素I n s e rt (x):将x插入队列DeleteMax (x):从队列中删除具有最大优先权的元素,并将该元素返回至x}优最怕的是,明明已经很久不再想念你,你却悄悄跑到小编梦里来。

    分别用队列和优先级队列分支限界法解0—1背包问题

    举例说明算法过程, 指出所用的优先级函数,约束函数,以及限界函数。 利用优先级分支限界法设计0/1背包问题的算法,掌握分支限界法的基本思想和算法设计的基本步骤,注意其中结点优先级的确定方法,要有利于找到最优解的启发信息。 要分享:设计0/1背包问题的分支限界算法,利用c语言(c++语言)实现算法。

    比如外部排序,这里也用的到优先级队列。从多个有序文件中选择一个最小的数,正常的简单做法是扫描多个有序小文件,记录最小值。假设有n个有序小文件,那么时间复杂度就是O(n)。这里可以用优先级队列来选择一个最小的数。

    需要用来python实现,将一堆数据平分用什么方法,>>> buffer[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]>>> a = buffer[0::2]>>> b = buffer[1::2]>>> a, b([0, 2, 4, 6, 8, 0, 2, 4, 6, 8], [1, 3, 5, 7, 9, 1, 3, 5, 7, 9])>>>列表是常用的数据结构, 队列常用于多任务处理如果小编能少喜欢你一点,你会发现小编是个特别好的人。有时候,爱会让人面目可憎。

    优先级队列和队列有什么区别?

    队列就像平时买东西排队一样,从一个队伍的后面进入这个队伍,然后排队,直到走到队伍最前面(队首)才能出去。 队列就是采用FIFO(first in first out )原则模拟现实生活中这种排队模型的一种数据结构。 优先队列是对队列的进一步抽象。

    下面哪种数据结构最适合创建一个优先级队列数据结构课程中数据的逻辑结构分为线性结构和非线性结构。常用的线性结构有:线性表,栈,队列,双队列,数组,串。常见的非线性结构有:二维数组,多维数组,广义表,树(二叉树等),图。

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  • 链式队列队列的特点是先进先出,之前已经顺序结构实现队列,现在我们考虑链表来实现队列的一系列操作。入队头插法:如果入队头插法(复杂度O(1)),出队就需要遍历整个单链表(O(n))入队尾插法:...

    一. 链式队列

    队列的特点是先进先出,之前已经用顺序结构实现了队列,现在我们考虑用链表来实现队列的一系列操作。

    入队用头插法:如果入队用头插法(复杂度O(1)),出队就需要遍历整个单链表(O(n))

    入队用尾插法:如果入队用尾插法(复杂度O(n)),出队只需要删除头结点后的节点(O(1))

    现在考虑如何让入队出队的时间复杂度都为O(1)呢?

    可以在头结点设两个指针域,一个指向队头,一个指向队尾。在队头删除,队尾插入(尾插法)即可。


    1. 初始化链式队列

    class QueueLink2{
    	
    	
    	class Entry{
    		int data;//数据域
    		Entry next;//指针域
    		
    		public Entry(){
    			this.data = -1;
    			this.next = null;
    		}
    		public Entry(int val){//带参构造函数
    			this.data = val;
    			this.next = null;
    		}
    	}
    	private Entry front = null;//队头
    	private Entry rear = null;//队尾
    	private int usedSize = 0;//队列的有效元素个数
    }

    2.判断队空

    public boolean isEmpty(){
    		return this.usedSize == 0;
    	}

    3.入队

    public void insertTail(int val){
    		Entry entry = new Entry(val);
    		if(isEmpty()){//队列为空,先让front和rear都指向entry
    			front = entry;
    			rear = entry;
    		}else{//插入,队头不变,在队尾插入
    			rear.next = entry;
    			rear = entry;
    		}
    		this.usedSize++;//队列长度自增
    	}

    4.出队

    public void pop(){
    		if(isEmpty()){
    			return;
    		}else{
    			Entry cur = this.front;
    			this.front = cur.next;
    			cur = null;//将出队的元素置为空
    			this.usedSize--;//队列长度减一
    		}
    	}

    5.得到队头

    public int getTop(){
    		if(isEmpty()){
    			return -1;
    		}
    		return front.data;
    	}

    二. 优先级队列

    按优先级大小进行插入,优先级高的在前面,优先级低的在后面

    1. 初始化
    class PrioLink{
    	
    	private Entry head = null;
    	class Entry{
    		int data;//数据域
    		Entry next;
    		int prio;//优先级
    		
    		public Entry(){//头节点的构造函数
    			this.data = -1;
    			this.prio = -1;
    			this.next = null;
    		}
    		public Entry(int val,int prio){
    			this.data = val;
    			this.prio = prio;
    			this.next = null;
    		}
    	}
    	public PrioLink(){
    		this.head = new Entry();
    	}
    }
    
    2. 插入
    public void insert(int val,int prio){
    		Entry entry = new Entry(val,prio);
    		Entry cur = head;
    		while(cur.next != null){
    			if(cur.next.prio > entry.prio){//找第一个比当前要插入节点优先级低的元素,即找到了要插入的位置
    				break;
    			}
    			cur = cur.next;
    		}
    		//插入节点
    		entry.next = cur.next;
    		cur.next = entry;
    	}
    3.删除
    public void pop(){
    		Entry cur = this.head.next;
    		if(cur == null){
    			return;
    		}
    		head.next = cur.next;
    		cur = null;
    	}
    4.得到优先级最高的节点
    public int getTop(){
    		return head.next.data;
    	}





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  • title: 数据结构与算法-优先级队列 date: 2020-06-11 21:30:37 tags: - 数据结构与算法 优先级队列 普通的队列插入一个元素,该元素位于最后端,在前面的数据都处理完后才会处理后插入的数据。 优先级队列在插入时...
  • 优先级队列:插入或者删除元素时候,元素会自动排序,底层...以大顶堆实现优先级队列为例: 插入和删除元素时间复杂度为 O(logN) ,N 为优先级队列(二叉堆)元素总数,时间复杂度主要和元素上浮下沉相关,即堆.
  • 栈、队列优先级队列都是非常基础的数据结构。Python作为一种“编码高效”语言,对这些基础的数据结构都有比较好的实现。在业务需求开发过程中,不应该重复造轮子,今天就来看看些数据结构都有哪些实现。 0x00 ...
  • 实现优先级队列 Java实现

    千次阅读 2016-03-19 00:14:47
    优先级队列分为最大优先级队列和最小优先级队列。本文介绍基于大根堆实现最大优先级队列。关于堆介绍见另一篇博文: 堆这种数据结构 Java实现 最小优先级队列的实现可以在本文最后给出github地址里找到。
  • 堆:一棵完全二叉树,是实现优先级队列效率很高的数据结构。 (STL类priority-queue是堆实现优先级队列) 定义: 优先级队列:0个或多个元素集合,每个元素具有一个优先权或值。 可完成操作:查找一个元素...
  • 优先级队列是一种容器型数据结构,它能管理一队记录,并按照排序字段(例如一个数字类型权重值)为其排序。由于是排序,所以在优先级队列中你可以快速获取到最大和最小值。可以认为优先级队列是一种修改过...
  • java实现 数据结构:链表、 栈、 队列优先级队列、哈希表 数据结构javavector工作importlist 最近在准备找工作事情,就复习了一下java。翻了一下书和网上教材,发现虽然很多书是java讲数据结构的,...
  • java 实现循环队列 1 . 数组 elem 存储队列元素。front 和 rear 分别表示对头和对尾。usedSize表示存储有效位个数。allSize表示数组长度。数组仅存储 allSize - 1 个元素,还有一个空间被浪费。循环队列不能...
  • 数据结构——优先级队列一、什么是优先级队列 一、什么是优先级队列 在了解了什么是队列以后,我们再来了解优先级队列,顾名思义,优先级队列就是在队列的基础上给每个元素加上了先后顺序,我们仍然拿排队买票例子...
  • 那么,如何模拟实现优先级队列呢?在这里,我们将较大值作为优先级较高。 二、解决思路  (1)插入排序思想,将它们按由大到小(也可由小到大)排好序,再push到队列中,那么队列队首元素便是...
  • 实现优先级队列

    2018-05-14 22:15:50
    申明:要用到堆基本操作代码,链接为:https://blog.csdn.net/ijn842/article/details/80299647优先队列是一种数据结构,能够保证每次出队队列优先级最高元素,使用堆堆顶元素维护这个优先级最高元素...
  • 本篇博文java实现数据结构循环顺序队列、链队和优先级队列 源码分享在github:数据结构,当然你也可以从下面代码片中获取 1.队列接口 IQueue .java /* * 队列接口 * */ public interface IQueue { public ...
  • golang 的优先级队列实现: https://github.com/facebookarchive/pqueue 文档: https://godoc.org/github.com/facebookgo/pqueue 参考 《STL源码剖析》,...
  • 优先级队列是比栈和队列更加有用的数据结构。 跟普通的队列一样,优先级队列也有队头和队尾,并且也是从一端进,一端出。 但是不一样的地方是,优先级队列的值是有序的。 如此一来,关键字最小的数据项(或最大的)...
  • 优先级队列(PriorityQueue)是个很有用的数据结构,很多编程语言都有实现。NodeJs是一个比较新潮服务器语言,貌似还没有提供相关类。这些天有用到优先级队列,因为时间很充足,闲来无事,就自己实现了一下。代码...
  • 循环队列优先级队列的Java实现

    千次阅读 2012-12-09 20:01:01
    队列也是基本的数据结构,可以双端链表(或者双向链表)、数组存储,我们这里数组存储来解释循环队列。 什么是循环队列捏?假如有一辆过山车有5个位子,规定,进入过山车人只能从车后进,
  • 一、模版实现大小堆 如果不用模版话,写大小堆,就需要分别实现两次,但是应用模版话问题就简单多了,我们只需要实现两个仿函数,Greater和Less就行了,仿函数就是实现一个()重载就实现了仿函数。...
  • python3 优先队列怎么数据结构栈与队列的概念是一样。 栈:是先进后出(FILO)。就像叠盘子一样。 队列:是先进先出(FIFO)。就像银行窗口排队。利用大顶堆实现一个优先队列。7.利用大顶堆实现一个优先队列。...
  • 出栈操作一般不删除数据,只是指针移动. 入栈,入栈时间复杂度都为O(1). 栈结构主要应用: 校验表达式语法是否正确,jvm中方法执行调用等. 代码:数组模拟栈结构 public class StackDemo { private int ...
  • 队列是一种先进先出的结构,但优先级队列需要对后挤进去的数据进行排序,如果足够大话会排至队首。它可以用来维护一堆数据中最大(最小)N个数据,在这里大顶堆(完全二叉树)来实现不停输入整数时找出K个...
  • 实现一个按优先级排序的队列,能够push和pop数据 在队列上每次pop都是返回优先级最高的元素 如果优先级相同,按它们最初被加入时的顺序返回 如果优先级发生改变,你该如何将其移至新的位置? 使用标准库heapq来一...
  • 优先级队列的实现 插入 删除 元素个数

空空如也

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数据结构用队列实现优先级的队列

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