priority_queue 删除

priority_queue和queue是C++中的两种容器，用于存储元素并支持在一端插入新元素以及在另一端删除元素的操作。 queue是先进先出（FIFO）的数据结构，即最早入队的元素最先出队。它的基本操作包括入队（push）和出队（pop），以及访问队首元素（front）和判断队列是否为空（empty）的操作。 priority_queue是一个优先队列，它可以自定义其中数据的优先级。默认情况下，它是一个大顶堆，即优先级高的元素排在队列前面，而优先级低的元素排在队列后面。它的基本操作包括插入元素（push）、删除优先级最高的元素（pop）以及访问优先级最高的元素（top）的操作。 通过不同的容器和比较函数，我们可以实现不同的优先队列类型。例如，可以使用vector作为容器，并使用greater<int>作为比较函数来创建小顶堆，或者直接使用priority_queue<int>来创建默认的大顶堆。 需要注意的是，queue和priority_queue都需要包含<queue>头文件。它们的区别在于优先队列可以自定义元素的优先级，而队列无法实现这样的功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [c++ 队列（queue）与优先队列(priority_queue)用法详解](https://blog.csdn.net/weixin_45755232/article/details/116295267)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

<think>根据提供的类模板定义，我们需要补全优先级队列（priority_queue）的实现。优先级队列通常基于堆结构实现，默认使用最大堆（通过less<T>实现，即堆顶为最大元素）。这里我们使用底层容器（默认为vector）和比较器（默认为less<T>）来实现。 关键点： 1. 构造函数： - 默认构造函数：创建一个空的优先级队列。 - 迭代器范围构造函数：用[first, last)范围内的元素初始化，并建堆。 2. 基本操作： - empty()：判断是否为空。 - size()：返回元素个数。 - top()：返回堆顶元素（即优先级最高的元素）。 - push()：插入元素，并调整堆。 - pop()：删除堆顶元素，并调整堆。 在实现push和pop时，我们需要使用堆的上浮（push）和下沉（pop）操作。由于标准库提供了堆算法，我们可以使用make_heap, push_heap, pop_heap，但这里我们手动实现调整过程。 注意：比较器comp的使用。默认情况下，comp是less<T>，即a<b返回true，这样我们构建的是最大堆（堆顶元素最大）。在调整堆时，我们使用comp来确定元素的优先级。 调整堆的步骤： - push：将新元素添加到容器末尾，然后向上调整（比较当前节点和父节点，如果当前节点的优先级高于父节点，则交换）。 - pop：将堆顶元素（容器首元素）与末尾元素交换，然后删除末尾元素（即原堆顶），再从堆顶开始向下调整（比较当前节点和子节点，选择优先级更高的子节点，如果当前节点优先级低于子节点，则交换）。 由于类模板中使用了私有成员c（容器）和comp（比较函数对象），我们在实现时直接使用它们。 具体实现如下：</think>以下是基于您提供的类模板定义补全的优先级队列（`priority_queue`）完整实现代码： ```cpp namespace bit { #include <vector> #include <functional> #include <algorithm> // 用于 std::make_heap, std::push_heap, std::pop_heap template <class T, class Container = std::vector<T>, class Compare = std::less<T>> class priority_queue { public: // 默认构造函数 priority_queue() : c(), comp() {} // 迭代器范围构造函数 template <class InputIterator> priority_queue(InputIterator first, InputIterator last) : c(first, last), comp() { // 将输入范围构建为堆 std::make_heap(c.begin(), c.end(), comp); } // 检查是否为空 bool empty() const { return c.empty(); } // 返回元素数量 size_t size() const { return c.size(); } // 返回堆顶元素（最高优先级元素） T& top() { return c.front(); } const T& top() const { return c.front(); } // 插入新元素 void push(const T& x) { c.push_back(x); // 先将元素添加到底层容器尾部 std::push_heap(c.begin(), c.end(), comp); // 再调整堆结构 } // 移除堆顶元素 void pop() { std::pop_heap(c.begin(), c.end(), comp); // 将堆顶元素移到容器尾部 c.pop_back(); // 移除尾部元素（原堆顶） } private: Container c; // 底层容器（默认为 vector） Compare comp; // 比较函数对象（默认为 less<T>） }; } // namespace bit ``` ### 关键实现解析： 1. **底层数据结构**： - 使用 `Container c`（默认 `std::vector<T>`）存储元素 - 通过堆算法维护优先级关系 2. **堆操作实现**： - **`push()`**： ```cpp c.push_back(x); // 步骤1：添加到底层容器尾部 std::push_heap(c.begin(), c.end(), comp); // 步骤2：上浮调整堆结构 ``` - **`pop()`**： ```cpp std::pop_heap(c.begin(), c.end(), comp); // 步骤1：交换首尾元素并下沉 c.pop_back(); // 步骤2：移除尾部元素（原堆顶） ``` 3. **构造函数**： - 默认构造：创建空容器 - 范围构造：`std::make_heap` 将输入序列转为堆结构 4. **比较器支持**： - 通过 `Compare comp`（默认 `std::less<T>`）实现最大堆 - 使用 `std::greater<T>` 可创建最小堆： ```cpp bit::priority_queue<int, std::vector<int>, std::greater<int>> minHeap; ``` 5. **复杂度保证**： | 操作 | 时间复杂度 | 说明 | |---------|------------|--------------------------| | `push()` | O(log n) | 堆的上浮调整 | | `pop()` | O(log n) | 堆的下沉调整 | | `top()` | O(1) | 直接访问首元素 | | 建堆 | O(n) | 范围构造的摊还复杂度 | ### 使用示例： ```cpp #include <iostream> int main() { bit::priority_queue<int> maxHeap; // 最大堆（默认） // 插入元素 maxHeap.push(3); maxHeap.push(1); maxHeap.push(4); maxHeap.push(2); // 输出：4 3 2 1 while (!maxHeap.empty()) { std::cout << maxHeap.top() << " "; maxHeap.pop(); } return 0; } ```