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      C++堆(优先队列)priority_queue

      首页 知识中心 软件开发 文章详情页

      C++堆(优先队列)priority_queue

      2025-02-17 09:54:14 阅读次数:12

      优先,元素,孩子,节点,贪心,队列

      堆原理

      堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆(大根堆);每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆(小根堆)。
      从堆的概念可知,堆是一棵完全二叉树,因此可以使用层序的规则采用顺序的方式来高效存储。
      完全二叉树,我的理解:任何节点的子节点只有以下三种情况:
      一,没有孩子。二,有两个孩子。三,只有左孩子。
      不会出现只有右孩子,没有左孩子的情况。
      cur节点如果左孩子还有后代,则cur一定有右孩子。
      性质一根节点的编号1,根节点的左孩子编号2,根节点的右孩子编号3。2的孩子编号为:4,5。3的孩子编号:6,7。即节点i的孩子是:i × \times × 2和i × \times × 2+1。节点i的父亲节点是 i/2。即BFS序,先层次(行),再列。
      由于C++的标准库有现场的类和函数,所以无需关心具体细节。

      向量模拟堆

      建立大根堆

      我们利用make_heap建立大根堆:

      const int N = 5;
      			int a[N] = { 10,20,30,40,50 };
      			make_heap(a, a + N);
      

      结果为 {50, 40, 30, 10, 20} 时间复杂度O(n)
      C++堆(优先队列)priority_queue

      增加元素

      std::push_heap 会重排容器最后一个元素,使得最大元素(对于最大堆)或最小元素(对于最小堆)位于容器的开头。时间复杂度为 O(log n),其中 n 是堆的大小。只会影响此节点的祖先。
      必须先调用make_heap,再调用push_heap,否则会除错。比如:

      const int N = 6;
      vector<int> a = { 10,20,30,40,50,35 };
      			//make_heap(a.begin(),a.end());
      			push_heap(a.begin(), a.end());
      

      结果为:{35,20,10,40,50,30)
      正确的例子:

      		vector<int> a = { 10,20,30,40,50 };
      			make_heap(a.begin(),a.end());
      			a.push_back(35);
      			push_heap(a.begin(), a.end());
      

      结果为:{50,40,35,10,20,30}

      删除元素

      std::pop_heap 将堆中的最大元素(对于最大堆)或最小元素(对于最小堆)移动到容器的末尾,并保持剩余元素的堆属性。并不会直接移除元素,而是将最大或最小元素移到容器的末尾。需要手动调用 pop_back() 来移除该元素。std::pop_heap 之后,容器的前 n-1 个元素仍然是一个有效的堆。时间复杂度为 O(log n)。用堆的最后一个元素替换根,确保跟换的节点大于两个孩子,否则和较大的孩子互换。

      vector<int> a = { 10,20,30,40,50 };
      			make_heap(a.begin(),a.end());
      			pop_heap(a.begin(), a.end());
      			a.pop_back();
      

      结果为:{40,20,30,10}

      建立小根堆

      vector<int> a = { 10,20,30,50,40 };
      			make_heap(a.begin(),a.end(),greater<>());
      

      结果不变。

      C++堆(优先队列)。

      建立堆

      	vector<int> a = { 10,20,30,50,40 };
      			priority_queue<int> maxHeap(a.begin(), a.end());
      			priority_queue<int, vector<int>, greater<>> minHeap(a.begin(), a.end());
      

      大根堆为:{50,40,30,20,10} 小根堆和a同。

      其它函数

      获取堆顶元素
      auto cur = ();
      弹出堆顶元素
      maxHeap.pop();
      增加元素
      maxHeap.push(3);

      解题技巧

      双堆(对顶堆)

      总共有n个数,大根堆记录较小的n/2个数,小根堆记录余下的数。方便求中位数。

      懒删除堆

      记录堆中要删除的元素,如果堆顶的元素是要删除的元素,则删除。解决:堆无法删除非堆顶元素的问题。

      反悔堆

      ‌反悔堆‌是一种特殊的贪心算法,它允许在贪心选择后进行反悔,从而调整之前的决策。反悔堆通过维护一个堆(最大堆或最小堆)来快速找到当前最优解,并在必要时进行反悔操作,以获得全局最优解。
      ‌课程表问题‌:选择最优的课程组合,避免时间冲突。
      ‌最低加油次数问题‌:在加油站点选择最优路径,确保到达目的地。
      ‌工作调度问题‌:在截止日期前完成收益最大的工作,避免时间冲突。

      题解

      已发布 难度分
      【 贪心 临项交换 多指针】2931. 购买物品的最大开销 1822
      【贪心 堆 】3081. 替换字符串中的问号使分数最小 1904
      【反悔贪心 反悔堆】1642. 可以到达的最远建筑 1962
      大根堆】【反悔堆】【反悔贪心】【C++算法】871 最低加油次数 2074
      【堆 优先队列】2402. 会议室 III 2092
      【堆 优先队列】1354. 多次求和构造目标数组 2014
      【离线查询 堆 优先队列】1383. 最大的团队表现值 2091
      【懒删除堆 优先队列】1172. 餐盘栈 2109
      【对顶堆 优先队列】2102. 序列顺序查询 2158
      【映射 懒惰堆】1912. 设计电影租借系统 2181
      【离线查询 堆】2503. 矩阵查询可获得的最大分数 2195
      【堆 优先队列】2163. 删除元素后和的最小差值 2225
      【堆 优先队列】857. 雇佣 K 名工人的最低成本 2259
      【有序集合 堆 优先队列】1606. 找到处理最多请求的服务器 2275
      【数据结构】【双堆】【滑动窗口】3013. 将数组分成最小总代价的子数组 II 2277
      【堆 优先队列 第k大】2551. 将珠子放入背包中 2402
      【反悔堆 反悔贪心】2813. 子序列最大优雅度 2582
      【广度优先搜索】【堆】【C++算法】407. 接雨水 II 难度未知
      【堆 优先队列】23. 合并 K 个升序链表 难度未知
      【对顶堆 优先队列】295. 数据流的中位数 难度未知
      【贪心 堆 优先队列】502. IPO 难度未知
      【反悔堆 优先队列 临项交换 决策包容性】630. 课程表 III 难度未知
      【堆 (优先队列) 扫描线】218. 天际线问题 难度未知
      陆续发布,预计20241118之前发完 难度分
      2233. K 次增加后的最大乘积 1685
      1942. 最小未被占据椅子的编号 1695
      1801. 积压订单中的订单总数 1711
      2462. 雇佣 K 位工人的总代价 1763
      1834. 单线程 CPU 1797
      1792. 最大平均通过率 1817
      1882. 使用服务器处理任务 1979

       

      版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://blog.csdn.net/he_zhidan/article/details/142285667,作者:闻缺陷则喜何志丹,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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