priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq;

时间: 2023-08-21 12:53:49 浏览: 144
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c stack_和_queue用法

这段代码创建了一个优先队列（`priority_queue`）对象`pq`，用于按照升序（从小到大）的方式存储整数类型的元素。 在C++中，`priority_queue`是一个容器适配器，它基于堆的数据结构实现。默认情况下，`priority_queue`使用的是一个最大堆，也就是说，队列的顶部元素是队列中最大的元素。但是，在这段代码中，我们使用了第三个模板参数`greater<int>`，它会将`priority_queue`配置为使用最小堆，也就是队列的顶部元素是队列中最小的元素。 具体来说，`priority_queue`的模板参数按顺序分别为元素类型（这里是`int`）、底层容器类型（这里是`vector<int>`）和比较函数对象类型（这里是`greater<int>`）。由于我们使用了`greater<int>`，所以队列中的元素会按升序排列。 通过使用`push()`方法可以将新的元素添加到优先队列中。使用`pop()`方法可以移除队列顶部的元素。使用`top()`方法可以获取队列顶部的元素，即最小的元素（根据使用的比较函数而定）。 总之，这段代码创建了一个按升序排列的优先队列对象，并提供了插入、删除和获取最小元素的功能。
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priority_queue, vector>, greater>> pq

In this case, the data type is a pair of integers (pair<int, int>), the container type is a vector (vector<pair<int, int>>), and the comparison function is the default less-than operator (>). ...

priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq;解释

priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq; 是一个定义了优先队列（Priority Queue）的语句。 在这个语句中，pq 是一个名为 pq 的变量，它是一个优先队列对象。该优先队列存储的元素类型是 int。...

这段报错了priority_queue, vector>, greater>> pq;

这段代码中使用了一个优先队列(priority_queue)容器，它的模板参数是一个pair<int, int>类型的元素，元素类型为int的第一个值作为优先级，第二个值作为队列中的元素。另外，我们还指定了一个vector作为底层容器，...

priority_queue<int, vector<int>, cmp> pq; 这行代码中的vector<int>是干嘛的？

例如，代码 priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq 创建了一个底层容器为 vector，比较函数为 greater<int> 的小根堆。 如果不指定第二个模板参数，priority_queue 默认使用 vector 作为底层容器，...

class KthLargest { int K; priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq; public: KthLargest(int k, vector<int>& nums) { for (int n : nums) { pq.push(n); if (pq.size() > k) pq.pop(); } K = k; } int add(int val) { pq.push(val); if (pq.size() > K) pq.pop(); return pq.top(); } }; 解释这段代码

它使用了一个最小堆（priority_queue）来维护当前最大的K个元素。 在类的构造函数中，通过循环遍历给定的整数数组nums，将每个元素插入到最小堆中。如果最小堆的大小超过了K，就将堆顶元素弹出，以保持堆的大小...

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n; priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > pq; int main(){ cin>>n; int tmp; for(int i=1;i<=n;i++){ cin>>tmp; pq.push(tmp); } printf("输出结果：\n"); for(int i=1;i<=n;i++){ cout<<pq.top()<<" "; pq.pop(); } return 0; }每一行代码解析

priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > pq; // 定义一个小根堆 int main(){ cin>>n; // 输入队列元素个数 int tmp; for(int i=1;i<=n;i++){ cin>>tmp; // 输入队列元素 pq.push(tmp); // 将元素插入...

[Error] 'class std::priority_queue<std::pair<int, int> >' has no member named 'emplace'

std::priority_queue<std::pair<int, int>, std::vector<std::pair<int, int>>, std::greater<std::pair<int, int>>> pq; 这里 std::vector 是作为内部存储容器，而 std::greater 是用于比较元素的标准...

请给一下代码加注释，越详细越好。AStar.h:#ifndef ASTAR_H #define ASTAR_H #include <vector> using namespace std; class AStar { public: AStar(int n); void add_edge(int u, int v, int w); void set_heuristic(vector<int>& h); void shortest_path(int s, int t); vector<int> get_dist(); vector<int> get_prev(); private: struct edge { int to, weight; edge(int t, int w) : to(t), weight(w) {} }; int n; vector<vector<edge>> graph; vector<vector<edge>> rev_graph; vector<int> dist; vector<int> prev; vector<int> heuristic; }; class Astar { }; #endif;AStar.cpp:#include "AStar.h" #include <vector> #include <queue> #include using namespace std; AStar::AStar(int n) : n(n), graph(n), rev_graph(n), dist(n, numeric_limits<int>::max()), prev(n, -1), heuristic(n, 0) {} void AStar::add_edge(int u, int v, int w) { graph[u].push_back(edge(v, w)); rev_graph[v].push_back(edge(u, w)); } void AStar::set_heuristic(vector<int>& h) { heuristic = h; } void AStar::shortest_path(int s, int t) { priority_queue, vector>, greater>> pq; dist[s] = 0; pq.push(make_pair(heuristic[s], s)); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (u == t) return; for (auto& e : graph[u]) { int v = e.to; int w = e.weight; if (dist[v] > dist[u] + w) { dist[v] = dist[u] + w; prev[v] = u; pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v)); } } for (auto& e : rev_graph[u]) { int v = e.to; int w = e.weight; if (dist[v] > dist[u] + w) { dist[v] = dist[u] + w; prev[v] = u; pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v)); } } } } vector<int> AStar::get_dist() { return dist; } vector<int> AStar::get_prev() { return prev; }

priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq; //小根堆，每个元素为(pair<估价函数值, 节点编号>) dist[s] = 0; //起点到自身距离为0 pq.push(make_pair(heuristic[s...

#include<iostream> #include<algorithm> #include <fstream> #include<queue> #include<vector> using namespace std; struct Activity { int start; int end; int visited = 0; } activities[10000]; bool cmp(Activity a, Activity b) { // 按开始时间排序 if (a.start == b.start) { return a.end < b.end; } return a.start < b.start; } int main() { int k; int count = 0; ifstream input("input.txt"); ofstream output("output.txt"); input >> k; for (int i = 0; i < k; i++) { input >> activities[i].start >> activities[i].end; } sort(activities, activities + k, cmp); priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq; // 优先队列存储会场, 时间短的优先级高 pq.push(0); for (int i = 0; i < k; i++) { if (!pq.empty() && pq.top() <= activities[i].start) { pq.pop(); } pq.push(activities[i].end); } output << pq.size(); input.close(); output.close(); return 0; }这个代码的每一句的详细解释

priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq; // 定义一个优先队列pq，用于存储会场的结束时间，时间短的优先级高 pq.push(0); // 初始化优先队列，加入一个结束时间为0的会场 for (int i = 0; i < k; i+...

#include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std; struct Edge { int u, v, weight; Edge(int u, int v, int weight) : u(u), v(v), weight(weight) {} }; class Graph { private: int V; vector<vector>> adj; public: Graph(int V) : V(V) { adj.resize(V); } void addEdge(int u, int v, int weight) { adj[u].push_back(make_pair(v, weight)); adj[v].push_back(make_pair(u, weight)); } int primMST() { priority_queue, vector>, greater>> pq; vector<bool> visited(V, false); int minCost = 0; pq.push(make_pair(0, 0)); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; int weight = pq.top().first; pq.pop(); if (visited[u]) continue; visited[u] = true; minCost += weight; for (auto neighbor : adj[u]) { int v = neighbor.first; int w = neighbor.second; if (!visited[v]) pq.push(make_pair(w, v)); } } return minCost; } }; int main() { int V, E; cout << "Enter the number of vertices: "; cin >> V; cout << "Enter the number of edges: "; cin >> E; Graph g(V); cout << "Enter the edges in the format (u, v, weight):" << endl; for (int i = 0; i < E; i++) { int u, v, weight; cin >> u >> v >> weight; g.addEdge(u, v, weight); } int minCost = g.primMST(); cout << "Minimum cost of the MST: " << minCost << endl; return 0; }

这是一个使用Prim算法求最小生成树的C++程序。它通过输入顶点数、边数和边的信息来构建图，并计算最小生成树的最小权重。 程序首先定义了一个结构体Edge来表示图的边，包括起点、终点和权重。...

解释这段代码#include <iostream> #include <vector> #include <queue> #include <cstring> using namespace std; const int MAXN = 1005; const int INF = 0x3f3f3f3f; struct Edge { int to, w; Edge(int _to, int _w) : to(_to), w(_w) {} }; vector<Edge> G[MAXN]; int dist[MAXN]; bool vis[MAXN]; void dijkstra(int s) { memset(dist, INF, sizeof(dist)); memset(vis, false, sizeof(vis)); dist[s] = 0; priority_queue, vector>, greater>> pq; pq.push(make_pair(dist[s], s)); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (vis[u]) continue; vis[u] = true; for (int i = 0; i < G[u].size(); i++) { int v = G[u][i].to; int w = G[u][i].w; if (dist[v] > dist[u] + w) { dist[v] = dist[u] + w; pq.push(make_pair(dist[v], v)); } } } } int main() { int n, m, s; cin >> n >> m >> s; for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; G[u].push_back(Edge(v, w)); } dijkstra(s); for (int i = 1; i <= n; i++) { if (dist[i] == INF) cout << "INF" << endl; else cout << dist[i] << endl; } return 0; }

1. 首先，我们包含了一些必要的头文件，包括iostream、vector、queue和cstring。 2. 接下来定义了一些常量，包括图中最大的节点数MAXN和一个表示无穷大的常量INF。 3. 然后定义了一个结构体Edge，用于表示图中的边，...

这段代码的含义 #include <iostream> #include <fstream> #include <vector> #include <queue> #include <climits> using namespace std; const int MAXN = 205; const int INF = INT_MAX; int n; int r[MAXN][MAXN]; // 存储租金 bool vis[MAXN]; // 标记是否被访问过 int dist[MAXN]; // 存储从起点到个点的最短距离 void init() { for (int i = 0; i < MAXN; i++) { for (int j = 0; j < MAXN; j++) { r[i][j] = INF; } vis[i] = false; dist[i] = INF; } } void readData() { ifstream fin("C:\\Users\\8aDA\\Desktop\\input.txt"); fin >> n; for (int i = 1; i < n; i++) { for (int j = i + 1; j <= n; j++) { fin >> r[i][j]; r[j][i] = r[i][j]; // 无向图 } } fin.close(); } void dijkstra() { dist[1] = 0; priority_queue, vector>, greater>> pq; pq.push(make_pair(0, 1)); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (vis[u]) { continue; } vis[u] = true; for (int v = 1; v <= n; v++) { if (!vis[v] && dist[v] > dist[u] + r[u][v]) { dist[v] = dist[u] + r[u][v]; pq.push(make_pair(dist[v], v)); } } } } void writeData() { ofstream fout("C:\\Users\\8aDA\\Desktop\\output.txt"); fout << dist[n] << endl; fout.close(); } int main() { init(); readData(); dijkstra(); writeData(); return 0; }

这段代码是一个求解最短路径的程序，使用了Dijkstra算法。程序首先初始化了一些变量，包括存储租金、是否被访问过、从起点到个点的最短距离等。然后读取输入数据，构造一个无向图，其中每个节点代表一个城市，边权...

#include<iostream> #include<cstdio> #include<vector> #include<queue> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; typedef pair<int,int> P; const int maxn=1005; const int Inf=0x3f3f3f3f; struct Edge{ int to,w; Edge(int _to,int _w):to(_to),w(_w){} }; vector<Edge> G[maxn]; int dist[maxn]; bool vis[maxn]; void Dijkstra(int s){ memset(dist,Inf,sizeof(dist)); memset(vis,false,sizeof(vis)); dist[s]=0; priority_queue,greater > min_pq; min_pq.push(make_pair(dist[s],s)); while(!min_pq.empty()){ int u=min_pq.top().second; min_pq.pop(); if(vis[u]) continue; vis[u]=true; for(int i=0;i<G[u].size();i++){ int v=G[u][i].to,w=G[u][i].w; if(dist[v]>dist[u]+w){ dist[v]=dist[u]+w; min_pq.push(make_pair(dist[v],v)); } } } } int main(){ int n,m,s; scanf("%d%d%d",&n,&m,&s); for(int i=0;i<m;i++){ int u,v,w; scanf("%d%d%d",&u,&v,&w); G[u].push_back(Edge(v,w)); } Dijkstra(s); for(int i=1;i<=n;i++){ if(dist[i]==Inf) printf("INF "); else printf("%d ",dist[i]); } return 0; }解释这段代码

4. 优先队列的定义方式稍有不同，使用了greater<P>来将距离小的节点放在队列的前面。 5. 输出结果时，如果距离为无穷大，则输出"INF"，否则输出距离值。 除了上述几点不同之处，这段代码与之前的代码实现了相同的...

#pragma once #include <assert.h> namespace mwq { template <class T> struct Less { bool operator()(const T& x, const T& y) const { return x < y; } }; template <class T> struct Greater { bool operator()(const T& x, const T& y) const { return x > y; } }; template <class T, class Container = vector<T>, class Compare = Less<T>> //默认是大堆 class priority_queue { void Adjustup(int child) { int parent = (child - 1) / 2; Compare com; while (child > 0) { //if (_con[parent] < _con[child]) if(com(_con[parent], _con[child])) { swap(_con[parent], _con[child]); child = parent; parent = (child - 1) / 2; } else { break; } } } void AdjustDown(int parent) { int child = parent * 2 + 1; Compare com; while (child < _con.size()) { //if (child + 1 < _con.size() && _con[child] < _con[child + 1]) if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child], _con[child + 1])) { child++; } //if (_con[parent] < _con[child]) if (com(_con[parent], _con[child])) { swap(_con[parent], _con[child]); parent = child; child = parent * 2 + 1; } else { break; } } } public: priority_queue() :_con() {} void push(const T& x) { _con.push_back(x); Adjustup(_con.size() - 1); } void pop() { assert(!empty()); swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]); _con.pop_back(); AdjustDown(0); } T& top() { assert(!empty()); return _con[0]; } int size() const { return _con.size(); } bool empty() const { return _con.size() == 0; } private: vector<T> _con; }; void test1() { priority_queue<int> pq; pq.push(1); pq.push(2); pq.push(3); pq.push(4); pq.push(5); pq.push(6); while (!pq.empty()) { cout << pq.top() << " "; pq.pop(); } cout << endl; } }

根据错误信息来看，你在编译 void mwq::priority_queue<int,std::vector<T>,mwq::Less<T>>::AdjustDown(int) 这个类模板成员函数时出现了问题。根据代码来看，你在类模板 priority_queue 中定义了一个成员函数 ...

Add detailed comments to the following code and give the code: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAXN = 25; const int MAXM = 45; struct Edge { int to, next, w; } edge[MAXM]; int main() { int head[MAXN], cnt=0; int dis[MAXN][MAXN], vis[MAXN]; int shield[MAXN][MAXN], d[MAXN][MAXN]; int n, m; memset(dis, INF, sizeof(dis)); memset(head, -1, sizeof(head)); memset(shield, 0, sizeof(shield)); cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= m; i++) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; edge[cnt].to = v; edge[cnt].w = w; edge[cnt].next = head[u]; head[u] = cnt++; dis[u][v] = min(dis[u][v], w); } for (int k = 1; k <= n; k++) { for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= n; j++) { if (i == j) continue; dis[i][j] = min(dis[i][j], dis[i][k] + dis[k][j]); } } } for (int i = 1; i <= n; i++) { int k; cin >> k; for (int j = 1; j <= k; j++) { int x; cin >> x; shield[x][i] = 1; } } for (int s = 1; s <= n; s++) { priority_queue, vector >, greater > > pq; memset(vis, 0, sizeof(vis)); for (int i = 1; i <= n; i++) { d[s][i] = INF; if (shield[s][i]) { for (int j = 1; j <= n; j++) { if (shield[s][j] && j != i) { d[s][i] = min(d[s][i], dis[i][j]); } } } else { d[s][i] = dis[s][i]; } } pq.push({d[s][s], s}); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (vis[u]) continue; vis[u] = 1; for (int i = head[u]; i != -1; i = edge[i].next) { int v = edge[i].to;

priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int> >, greater<pair<int, int> > > pq; memset(vis, 0, sizeof(vis)); for (int i = 1; i <= n; i++) { d[s][i] = INF; if (shield[s][i]) { for (int j =...

priority_queue\

std::priority_queue<int, std::vector<int>, std::greater<int>> pq; // 将元素插入优先队列中 pq.push(10); pq.push(5); pq.push(7); // 获取队列中的最小元素（具有最高优先级） int minElement = pq.top(); /...

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![L1正则化模型诊断指南：如何检查模型假设与识别异常值（诊断流程+案例研究）](https://www.dmitrymakarov.ru/wp-content/uploads/2022/10/lr_lev_inf-1024x578.jpg) # 1. L1正则化模型概述 L1正则化，也被称为Lasso回归，是一种用于模型特征选择和复杂度控制的方法。它通过在损失函数中加入与模型权重相关的L1惩罚项来实现。L1正则化的作用机制是引导某些模型参数缩小至零，使得模型在学习过程中具有自动特征选择的功能，因此能够产生更加稀疏的模型。本章将从L1正则化的基础概念出发，逐步深入到其在机器学习中的应用和优势
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如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，并确保业务连续性规划的有效性？

为了帮助你构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，同时确保业务连续性规划的有效性，你需要从以下几个方面入手：（详细步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略） 参考资源链接：[信息安全事件管理：策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建框架时，首先应明确信息安全事件和信息安全事态的定义，理解它们之间如何相互关联。GB/T19716-2005和GB/Z20986-2007标准为你提供了基础框架和分类分级指南，帮助你
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实时三维重建：InfiniTAM的ros驱动应用

资源摘要信息:"InfiniTAM用ros驱动进行实时重建" InfiniTAM是一个开源的三维重建系统，利用ROS（Robot Operating System）作为驱动，实现了对环境的实时三维建模和重建。下面详细阐述关于InfiniTAM和ROS驱动实时三维重建的技术知识点。 首先，我们需要了解ROS（Robot Operating System），它是一个用于机器人软件开发的灵活框架，提供了一系列工具和库来帮助软件开发者创建复杂、可重复使用的机器人行为和功能。ROS的一个核心优势是其高度模块化的系统，它允许开发者分别开发和测试组件，之后再集成到一个完整的系统中。ROS广泛应用于机器人的感知、建图、导航、定位以及手臂控制等领域。 接着，我们来看InfiniTAM，它是一个专门针对实时三维场景理解的系统。InfiniTAM具备以下几个关键技术特点： 1. 实时性能：InfiniTAM利用高效的数据结构和算法，在单个或多个GPU上运行，能够处理大量数据，实现实时的三维重建。 2. 带宽优化：在进行三维重建时，数据的传输和存储是非常消耗资源的。InfiniTAM通过优化数据传输和存储来最小化带宽消耗，使得在有限的计算资源下也能高效运行。 3. 模块化和可扩展性：InfiniTAM的设计允许用户通过添加或修改模块来定制系统功能，易于扩展到不同的应用场景。 4. 多传感器融合：InfiniTAM支持包括深度相机、RGB相机和激光雷达等多种传感器的数据融合，增强重建过程的鲁棒性和精确度。 5. 相机标定与校正：系统内置了相机标定工具，可以处理镜头畸变等问题，确保重建结果的准确性。 现在，我们将重点放在如何使用ROS驱动InfiniTAM进行实时三维重建： ROS驱动InfiniTAM的实现，主要依赖于ROS的节点系统，每个节点可以执行一个特定的功能，如图像获取、数据处理、结果展示等。通过节点之间的消息传递，可以实现不同功能的协同工作。在InfiniTAM中，典型的节点可能包括： - 数据采集节点：负责从连接的硬件设备（如RGB-D相机）中获取图像和深度数据。 - 数据处理节点：对采集到的数据进行必要的预处理，例如滤波、归一化等。 - 三维重建节点：核心的处理节点，负责调用InfiniTAM系统内的算法对环境进行实时的三维建模。 - 结果展示节点：将重建的结果通过图形界面展示给用户，提供直观的三维模型显示。 为了实现上述节点在ROS框架中的协同工作，需要定义相应的ROS消息类型和话题，确保数据能够及时准确地在各个节点之间传递。例如，数据采集节点需要发布图像和深度数据到特定的话题上，而数据处理节点则订阅这些话题以接收数据进行处理。 总之，InfiniTAM利用ROS作为驱动进行实时三维重建，结合了ROS强大的模块化架构和InfiniTAM高效实时处理的优势，为开发者提供了强大的工具来构建实时三维重建应用。这套系统适合于需要高性能三维感知能力的应用场合，如自动驾驶汽车、机器人导航、增强现实等领域。