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[ C++ ] STL priority_queue(优先级队列)使用及其底层模拟实现，容器适配器，deque(双...

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1.priority_queue

1.1 priority_queue的介绍

​ ​priority_queue 官方文档介绍​​

[ C++ ] STL priority_queue(优先级队列)使用及其底层模拟实现，容器适配器，deque(双端队列)原理了解_deque

1. 优先队列是一种容器适配器，根据严格的弱排序标准，它的第一个元素总是它所包含的元素中最大的。

2. 此上下文类似于堆，在堆中可以随时插入元素，并且只能检索最大堆元素(优先队列中位于顶部的元素)。

3. 优先队列被实现为容器适配器，容器适配器即将特定容器类封装作为其底层容器类，queue提供一组特定的成员函数来访问其元素。元素从特定容器的“尾部”弹出，其称为优先队列的顶部。

4. 底层容器可以是任何标准容器类模板，也可以是其他特定设计的容器类。容器应该可以通过随机访问迭代器访问，并支持以下操作：

        empty()：检测容器是否为空

        size()：返回容器中有效元素个数

        front()：返回容器中第一个元素的引用

        push_back()：在容器尾部插入元素

        pop_back()：删除容器尾部元素

5. 标准容器类vector和deque满足这些需求。默认情况下，如果没有为特定的priority_queue类实例化指定容器类，则使用vector。

6. 需要支持随机访问迭代器，以便始终在内部保持堆结构。容器适配器通过在需要时自动调用算法函数

make_heap、push_heap和pop_heap来自动完成此操作。

1.2 priority_queue 的使用及模拟实现

优先级队列默认使用vector作为其底层存储数据的容器，在vector上又使用了堆算法将vector中元素构造成堆的结构，因此priority_queue就是堆，所有需要用到堆的位置，都可以考虑使用priority_queue。注意： 默认情况下priority_queue是大堆。

函数声明

接口说明

​ ​priority_queue() / priority_queue(first,last)​​

构造一个空的优先级队列

​ ​empty()​​

检测优先级队列是否为空，是返回true，否则返回 false

​ ​top()​​

返回优先级队列中最大(最小元素)，即堆顶元素

​ ​push(x)​​

在优先级队列中插入元素x

​ ​pop()​​

删除优先级队列中最大(最小)元素，即堆顶元素

1、默认情况下，priority_queue是大堆

int main(){
  vector<int> v = { 3,2,5,7,1,10,9,8,6,4 };
  priority_queue<int> q1;
  for (auto& e : v)
    q1.push(e);

while (!q1.empty())
  {
    cout << q1.top() << " ";
    q1.pop();
  }

cout << endl;

//如果要创建小堆，将第三个模板参数换成greater比较方式
  priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> q2(v.begin(), v.end());
  while (!q2.empty())
  {
    cout << q2.top() << " ";
    q2.pop();
  }


  return 0;
}



[ C++ ] STL priority_queue(优先级队列)使用及其底层模拟实现，容器适配器，deque(双端队列)原理了解_优先级队列_04



 2.、如果在priority_queue中放自定义类型的数据，用户需要在自定义类型中提供> 或者< 的重载。



比如我们之前写过的日期类，如果要比较两个日期的大小，就要自己重载>或者<



class Date
{
public:
  Date(int year = 1900, int month = 1, int day = 1)
    : _year(year)
    , _month(month)
    , _day(day)
  {}
  bool operator<(const Date& d)const
  {
    return (_year < d._year) ||
      (_year == d._year && _month < d._month) ||
      (_year == d._year && _month == d._month && _day < d._day);
  }
  bool operator>(const Date& d)const
  {
    return (_year > d._year) ||
      (_year == d._year && _month > d._month) ||
      (_year == d._year && _month == d._month && _day > d._day);
  }
  friend ostream& operator<<(ostream& _cout, const Date& d)
  {
    _cout << d._year << "-" << d._month << "-" << d._day;
    return _cout;
  }
private:
  int _year;
  int _month;
  int _day;
};
void TestPriorityQueue(){
  // 大堆，需要用户在自定义类型中提供<的重载
  priority_queue<Date> q1;
  q1.push(Date(2018, 10, 29));
  q1.push(Date(2018, 10, 28));
  q1.push(Date(2018, 10, 30));
  cout << q1.top() << endl;
  // 如果要创建小堆，需要用户提供>的重载
  priority_queue<Date, vector<Date>, greater<Date>> q2;
  q2.push(Date(2018, 10, 29));
  q2.push(Date(2018, 10, 28));
  q2.push(Date(2018, 10, 30));
  cout << q2.top() << endl;
}

int main(){

TestPriorityQueue();
  return 0;
}



 模拟实现：



我们刚才已经明确priority_queue就是堆，并且默认是大堆，并且priority_queue的底层存储数据的容器是vector，因此priority_queue也是非常好实现的



//优先级队列 -- 大堆 <  小堆 >
  template<class T, class Container = vector<T>,class Compare = less<T>>
  class priority_queue
  {
  public:
    void AdjustUp(int child)
    {
      Compare comFunc;
      int parent = (child - 1) / 2;
      while (child > 0)
      {
        //if (_con[parent] < _con[child])
        if (comFunc(_con[parent], _con[child]))
        {
          swap(_con[parent], _con[child]);
          child = parent;
          parent = (child - 1) / 2;
        }
        else
        {
          break;
        }
      }
    }

void AdjustDown(int{
      Compare comFunc;

size_t child = parent * 2 + 1;
      while (child < _con.size())
      {
        if (child + 1 < _con.size() && comFunc(_con[parent], _con[child]))
        {
          ++child;
        }
        if (comFunc(_con[parent], _con[child]))
        {
          swap(_con[parent], _con[child]);
          parent = child;
          child = parent * 2 + 1;
        }
        else
        {
          break;
        }
      }
    }
    void push(const{
      _con.push_back(x);
      AdjustUp(_con.size() - 1);
    }
    void pop(){
      assert(!_con.empty());
      swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);
      _con.pop_back();
      AdjustDown(0);
    }


    const T& top(){
      return _con[0];
    }

size_t size(){
      return _con.size();
    }

bool empty(){
      return _con.empty();
    }


  private:
    Container _con;
  };



​ ​堆中元素的删除详细分析过程​​
[ C++ ] STL priority_queue(优先级队列)使用及其底层模拟实现，容器适配器，deque(双端队列)原理了解_deque_08



2.容器适配器



2.1 什么是适配器



适配器是一种设计模式(设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结)，该种模式是将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。



2.2 STL标准库中stack和queue的底层结构



虽然stack和queue中也可以存放元素，但在STL中并没有将其划分在容器的行列，而是将其称为容器适配器，这是因为stack和队列只是对其他容器的接口进行了包装，STL中stack和queue默认使用deque，比如：



[ C++ ] STL priority_queue(优先级队列)使用及其底层模拟实现，容器适配器，deque(双端队列)原理了解_容器适配器_10



3.deque 



3.1deque的介绍



vector是单向开口的连续线型空间，deque则是一种双向开口的连续线型空间，所谓双向开口，意思是可以在头尾两端分别做元素的插入和删除操作。vector当然也可以在头尾两端进行操作。但是其头部操作效率很差。



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deque和vector的差异：
1：deque允许在常数时间内对头部元素插入和删除操作。
2：deque没有所谓容量(capacity)的概念，因为他是动态的以分段连续空间组合而成的，随时可以增加一段新的空间并链接起来，换句话说，像vector那样“因旧空间不足而重新配置一块更大的空间，然后复制元素，再释放旧空间”，deque是不会让这件事情发生的。因此，deque也没有必要提供所谓的空间保留(reserve)功能。



deque的空间到底是怎么样的？



deque是由一段一段的定量连续空间组成，一旦要在deque的前端或者尾端增加新的空间，便需要配置一段定量连续的空间，串联在整个deque的头端或者尾端。deque的最大任务，便是在这些分段的定量连续空间上，维护其整体连续的假象，并提供随机存取的接口，避开vector中"重新配置，复制，释放"的轮回，这样做虽然方便插入删除，但是其代价是复杂的迭代器架构。



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双端队列底层是一段假象的连续空间，实际是分段连续的，为了维护其“整体连续”以及随机访问的假象，落在了deque的迭代器身上，因此deque的迭代器设计就比较复杂，如下图所示：



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那deque是如何借助其迭代器维护其假想连续的结构呢？



[ C++ ] STL priority_queue(优先级队列)使用及其底层模拟实现，容器适配器，deque(双端队列)原理了解_容器适配器_18



3.2 deque的中控器



上图我们看到有一个所谓的map，那么这个map是什么东西呢？



        其实，deque采用一块所谓的map (注意，不是STL的map容器)作为主控，这里所谓的map是一块连续的空间，其中每个元素都是指针，指向另一端(较大的)连续线性空间，称为缓冲区。缓冲区才是deque的储存空间主体。SGI版本的STL库下允许我们指定缓冲区的大小，默认值是0表示将使用512bytes缓冲区。



实际deque类似于一个动态的二维数组



3.3 deque的迭代器



deque是分段连续的空间，维持其逻辑意义上的 ” 整体连续 “ 假象的任务落在了迭代器的 operator++ 和 operator-- 两个运算子身上。



首先我们可以想到，deque的迭代器一定是非常复杂的？那么我们不妨从deque的迭代器的需求入手，deque迭代器必须能够指出分段连续空间(缓冲区)在哪里，其次他必须能够判断自己是否已经处于其所在缓冲区的边缘，如果是，一旦前进或者后退时就必须跳跃至下一个或者上一个缓冲区。为了能够正确的跳跃，deque必须随时掌握管控中心(map)。



[ C++ ] STL priority_queue(优先级队列)使用及其底层模拟实现，容器适配器，deque(双端队列)原理了解_deque_20



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3.4 deque的缺陷 



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。 



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list，deque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。



4.为什么选择deque作为stack和queue的底层默认容器



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。



(本篇完)

        

        

            

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