优先队列是计算机科学中的一类抽象数据类型。优先队列中的每个元素都有各自的优先级,优先级最高的元素最先得到服务;优先级相同的元素按照其在优先队列中的顺序得到服务。优先队列往往用堆来实现。
从计算复杂度的角度,优先级队列等价于排序算法。
有一些特殊的堆为优先队列的实现提供了额外的性能:二叉堆的插入与提取操作的时间复杂度为O(log n),并可以常量时间复杂度的peek操作。二项堆提供了几种额外操作。斐波那契堆的插入、提取、修改元素优先级等操作具有分摊常量时间复杂度,[1],但删除操作的时间复杂度为O(log n)。Brodal queue具有最糟糕情况下的常量复杂度但算法相当复杂因而不具有实用性。
对于整型、浮点型等具有有限值域的元素的数据类型,优先队列有更快的实现。
标准模板库(STL)以及1998年的C++标准确定优先队列是标准模板库的容器适配器模板。其实现了一个需要三个参数的最大优先队列:比较函数(缺省情况是小于函数less)、存储数据所用的容器类型(缺省情况是向量vector)以及指向序列开始和结束位置的两个迭代器。和标准模板库中其他的真实容器不同,优先队列不允许使用其元素类型的迭代器,而必须使用优先队列抽象数据类型的迭代器。标准模板库还实现了支持随机访问数据容器的优先队列--二叉最大堆。Boost C++库也在其中实现了堆结构。
Python的heapq模块实现了在链表基础上的二叉最小堆。
Java库中的
Go库中的container/heap模块实现了一个可以在任何兼容数据结构上构建的最小堆。
PHP标准库包括了一个优先队列SplPriorityQueue。
苹果的Core Foundation框架包括了一个最小堆结构CFBinaryHeap。
目录
操作
优先队列至少需要支持下述操作:- 插入带优先级的元素(insert_with_priority)
- 取出具有最高优先级的元素(pull_highest_priority_element)
- 查看最高优先级的元素(peek):O(1) 时间复杂度
- 检查优先级高的一批元素
- 清空优先队列
- 批插入一批元素
- 合并多个优先队列
- 调整一个元素的优先级
实现
初级实现
有许多简单低效的实现。如用一个有序的数组;或使用无序数组,在每次取出时搜索全集合,这种方法插入的效率为O(1),但取出时效率为O(n)。典型实现
出于性能考虑,优先队列用堆来实现,具有O(log n)时间复杂度的插入元素性能,O(n)的初始化构造的时间复杂度。如果使用自平衡二叉查找树,插入与删除的时间复杂度为O(log n),构造二叉树的时间复杂度为O(n log n)。从计算复杂度的角度,优先级队列等价于排序算法。
有一些特殊的堆为优先队列的实现提供了额外的性能:二叉堆的插入与提取操作的时间复杂度为O(log n),并可以常量时间复杂度的peek操作。二项堆提供了几种额外操作。斐波那契堆的插入、提取、修改元素优先级等操作具有分摊常量时间复杂度,[1],但删除操作的时间复杂度为O(log n)。Brodal queue具有最糟糕情况下的常量复杂度但算法相当复杂因而不具有实用性。
对于整型、浮点型等具有有限值域的元素的数据类型,优先队列有更快的实现。
库实现
优先队列是计算机科学中的一类"容器数据类型"。标准模板库(STL)以及1998年的C++标准确定优先队列是标准模板库的容器适配器模板。其实现了一个需要三个参数的最大优先队列:比较函数(缺省情况是小于函数less
Python的heapq模块实现了在链表基础上的二叉最小堆。
Java库中的
PriorityQueue
类实现了最小优先队列。Go库中的container/heap模块实现了一个可以在任何兼容数据结构上构建的最小堆。
PHP标准库包括了一个优先队列SplPriorityQueue。
苹果的Core Foundation框架包括了一个最小堆结构CFBinaryHeap。
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