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目录
双端队列deque
deque的优缺点
栈和队列的模拟实现 优先级队列的模拟实现
priority_queue初始化
向下调整和向上调整算法
priority_queue插入和删除 priority_queue其它接口
对比总结 双端队列deque
如果熟悉一个容器的使用对于其他容器也能很快上手所以小编在这里就不讲栈和队列的使用了在还未学习c之前小编学习了数据结构虽然是C语言版的也是初步了解了栈和队列。在C语言中栈和队列的实现栈的特点是先进后出是用数组来实现的栈需要pop和top来删除数据和去数据但是在尾部所以用一个数组就能很好的解决。队列的特点是先进先出需要频繁的头删如果使用数组来实现效率不高数组头删的时间复杂度为O(N)所以链表就是一个很好的选择。在c中究竟是什么样的容器既能符合栈的特征又能符合队列的特征让我们一起往下瞧瞧吧
在栈和队列中哪里可以用到deque呢deque在模版中在栈和队列显示实例化中默认的适配器是deque当然也可以手动传vector或者list。 双端队列原理deque(双端队列)是一种双开口的连续空间的数据结构双开口的含义是可以在头尾两端进行插入和删除操作且时间复杂度为O(1)与vector比较头插效率高不需要搬移元素与list比较空间利用率比较高。 但是双端队列并不是这样连续的空间而是像二维数组一样一个指针数组每个指针都对应着一块空间。 从上面的图中可以看出迭代器中node是当前结点cur指向当前数组位置用来迭代器访问元素first和last分别指向每个节点对应的数组的起始位置和末尾。当cur等于lastnode就要指向下一个节点cur又在起始位置了虽然这些空间不连续但是可以重载一些函数来定义其行为以及封装看似空间时连续的。
deque的优缺点 优点与vector比较deque的优势是头部插入和删除时不需要搬移元素效率特别高而且在扩容时也不需要搬移大量的元素因此其效率是必vector高的。 与list比较其底层是连续空间空间利用率比较高不需要存储额外字段。 缺点deque有一个致命缺陷不适合遍历因为在遍历时deque的迭代器要频繁的去检测其是否移动到某段小空间的边界导致效率低下而序列式场景中可能需要经常遍历因此在实际中需要线性结构 时大多数情况下优先考虑vector和listdeque的应用并不多而目前能看到的一个应用就是STL用其作为stack和queue的底层数据结构。 那么为什么要用deque来作为stack和Queue的默认底层容器呢
首先stack是一种后进先出的特殊线性数据结构因此只要具有push_back()和pop_back()操作的线性结构都可以作为stack的底层容器比如vector和list都可以queue是先进先出的特殊线性数据结构只要具有 push_back和pop_front操作的线性结构都可以作为queue的底层容器比如list。
但是STL中对stack和 queue默认选择deque作为其底层容器主要是因为 1. stack和queue不需要遍历(因此stack和queue没有迭代器)只需要在固定的一端或者两端进行操作。 2. 在stack中元素增长时deque比vector的效率高(扩容时不需要搬移大量数据)queue中的元素增长 时deque不仅效率高而且内存使用率高。 结合了deque的优点而完美的避开了其缺陷。
栈和队列的模拟实现
在学习C语言阶段模拟实现了栈和队列需要的代码量需要几百行自己造轮子还是比较麻烦的而在C中有现成的不需要我们去造轮子模拟实现栈和队列就轻松多了deque作为默认的底层容器。
stack代码示例
templateclass T, class Con dequeTclass stack{public:void push(const T x){_c.push_back(x);}void pop(){_c.pop_back();}T top(){return _c.back();}const T top()const{return _c.back();}size_t size()const{return _c.size();}bool empty()const{return _c.empty();}private:Con _c;};
Queue代码示例
templateclass T, class Con dequeTclass queue{public:void push(const T x){_c.push_back(x);}void pop(){_c.pop_front();}T back(){return _c.pop_back();}const T back()const{return _c.pop_back();}T front(){return _c.front();}const T front()const{return _c.pop_front();}size_t size()const{return _c.size();}bool empty()const{return _c.empty();}private:Con _c;}; 优先级队列的模拟实现
优先级队列的底层结构是堆还是又vector作为容器来实现而模拟实现优先级队列就需要建堆在STL中优先级队列默认是大堆所以在模拟实现中我们也是大堆。在模拟实现的过程中可以发现自己的对知识的疏漏在建堆和什么时候使用向下调整和向上调整出现了问题也导致了花费有些时间去复习以前的知识。优先级队列毕竟是队列还有先进先出的特性在队列插入元素实在末尾插入需要根据大小堆来进行向上调整删除头元素如果直接进行删除就会大大降低效率可以先和末尾元素交换接着删除末尾元素在从根结点开始向下调整使堆保持大堆或者小堆。
在实现之前需要三个模版参数 template class T, class Container vectorT, class Compare lessT T是数据的类型Container是适配器也就是优先级队列的底层容器默认容器是vectorcompare是仿函数来控制大堆或者小堆也就是数据的排升降序。注意这里的less用的是库里面的
变量
private:Container c;Compare comp;
priority_queue初始化 priority_queue(){}template class InputIteratorpriority_queue(InputIterator first, InputIterator last){while (first ! last){c.push_back(*first);first;}for (int i (size()-2)/2; i 0; i--){Adupdown(i);}}
构造函数对内置类型不做处理对于自定义类型会调用自己的构造函数所以默认构造不需要写而用迭代器初始化需要建堆堆的特性使得它能在O(1)时间内获取最高或最低优先级的元素并在O(log n)时间内完成插入和删除操作这与优先级队列的需求高度契合。堆的结构保证了根节点始终是最大或最小元素每次插入或删除后堆会通过“上浮”或“下沉”操作重新调整结构确保优先级顺序始终正确。
向下调整和向上调整算法
void Adupdown(int parent)//向下调整{int child parent * 2 1;while (child c.size()){if (child 1 c.size() comp(c[child],c[child1])){child;}if (comp(c[parent], c[child])){swap(c[parent], c[child]);parent child;child parent * 2 1;}else{break;}}} void Adjustup(int child)//向上调整{int parent (child - 1) / 2;while (child 0){if (comp(c[parent] , c[child])){swap(c[parent], c[child]);child parent;parent (child - 1) / 2;}else{break;}}}
向下调整通常用于删除堆顶元素或构建堆时,向下调整从根节点开始。向上调整通常用于插入新元素时。将新元素添加到堆的末尾然后通过向上调整来恢复堆的性质,向上调整从新插入的节点开始。
priority_queue插入和删除
每次插入一个元素就需要向上调整来保持大堆或者小堆而删除元素也是方便首位元素进行交换再删除末尾元素比直接删除头元素效率更高。
代码示例
void push(const T x){c.push_back(x);Adjustup(size() - 1);}void pop(){swap(c[0], c[c.size() - 1]);c.pop_back();Adupdown(0);} priority_queue其它接口 bool empty() const{return c.empty();}size_t size() const{return c.size();}const T top() const{return c[0];}对比总结
特性双端队列优先级队列操作位置头部和尾部均支持操作仅支持从优先级最高端操作底层实现数组或链表通常为堆Heap时间复杂度插入/删除O(1)均摊插入/删除O(log n)典型用途双向数据处理、滑动窗口动态优先级任务处理
