priority_queue<int, vector<int>, cmp> q的作用

时间: 2023-04-09 13:02:00 浏览: 25
这个priority_queue是一个STL容器,它可以用来实现堆的数据结构,其中cmp是一个比较函数,用来指定元素的排序方式。在这个priority_queue中,元素的类型是int,排序方式是从大到小。
相关问题

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

在 C++ 的 priority_queue 中,第二个模板参数默认是 vector,表示底层容器使用 vector 实现。它决定了底层容器的存储方式,所以在创建 priority_queue 对象时必须显式地指定第二个模板参数。 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,代码如下所示: ```cpp priority_queue<int> pq; // 默认使用 vector<int> 作为底层容器 ``` 除了 vector,priority_queue 还支持其他的底层容器,例如 deque 和 list。可以使用以下代码来创建底层容器为 deque 的 priority_queue: ```cpp priority_queue<int, deque<int>, greater<int>> pq; ``` 需要注意的是,不同的底层容器的存储方式不同,对于不同的应用场景,选择不同的底层容器可以提高程序的效率。

auto cmp = [](const pair<int, int>& a, const pair<int, int>& b) -> bool { return a.second < b.second; }; priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, decltype(cmp)> que(cmp);

这段代码是用来定义一个带有自定义比较器的优先队列priority_queue的,其中: - auto cmp = [](const pair<int, int>& a, const pair<int, int>& b) -> bool { return a.second < b.second; }; 定义了一个lambda表达式cmp,用来比较两个pair<int, int>类型的元素,按照第二个元素从小到大排序。 - decltype(cmp)是用于指定priority_queue的第三个参数,即比较器类型,这里为decltype(cmp),也就是cmp的类型。 - vector<pair<int, int>>表示priority_queue内部使用的容器类型,即存储元素的容器类型。 - priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, decltype(cmp)> que(cmp); 定义了一个名为que的priority_queue对象,其元素类型为pair<int, int>,容器类型为vector<pair<int, int>>,比较器类型为cmp。这个对象在创建时使用了cmp作为比较器,所以插入元素时会按照cmp定义的比较规则进行排序。

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引用中提到,priority_queue容器适配器在默认情况下使用std::less方法进行排序。如果要自定义排序规则,可以通过指定第三个模板参数Compare来实现。比如,如果要按照降序排序,可以使用std::greater作为Compare的类型。例如: std::priority_queue<int, std::vector<int>, std::greater<int>> pq; 在上述代码中,我们创建了一个存储int类型元素的priority_queue容器适配器,并通过std::greater<int>指定了降序排序的规则。这样,当我们插入元素时,优先级最高的元素会在队列的队头。 如果想要自定义更复杂的排序规则,可以定义一个函数对象或者Lambda表达式,并将其作为Compare的类型。例如,如果要按照元素的绝对值进行排序,可以这样做: auto cmp = [](int a, int b) { return std::abs(a) > std::abs(b); }; std::priority_queue<int, std::vector<int>, decltype(cmp)> pq(cmp); 在上述代码中,我们定义了一个Lambda表达式cmp,它比较两个整数的绝对值大小。然后,将该Lambda表达式作为Compare的类型,并传递给priority_queue容器适配器的构造函数。 总结起来,要自定义priority_queue容器适配器的排序规则,可以通过指定Compare的类型来实现,可以是函数对象、函数指针或者Lambda表达式。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [c++priority_queue详解](https://blog.csdn.net/qq_43679351/article/details/124825229)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
priority_queue是一种优先队列,它不允许随机访问,只能访问队列首部的元素,并且只能对首部元素进行出队操作。它的基本定义方法是包含<queue>头文件,并使用priority_queue<储存的类型>容器名的形式进行定义。例如,priority_queue<int> q;可以用来储存int型数据。\[1\] 除了基本的定义方法外,还可以通过重载运算符来改变顶堆的排序方式。可以新建一个结构体,并在结构体中重载运算符,然后使用priority_queue<储存的类型, vector<储存的类型>, cmp>容器名的形式进行定义。其中,cmp是自定义的比较函数,用于指定顶堆的排序方式。这种方法适用于自定义的结构体或类。\[2\] priority_queue还提供了一些成员函数,包括empty()、pop()、push()、size()和top()。empty()函数用于判断优先队列是否为空,pop()函数用于删除第一个元素,push()函数用于加入一个元素,size()函数用于返回优先队列中元素的个数,top()函数用于返回优先队列中具有最高优先级的元素。\[3\] 总结来说,priority_queue是一种特殊的队列,它具有优先级的概念,可以根据指定的排序方式对元素进行插入和删除操作。它的用法包括基本的定义、自定义排序方式和使用成员函数进行操作。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [c++ priority_queue用法 入门必看 超详细](https://blog.csdn.net/weixin_52115456/article/details/127606811)[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^v91^control_2,239^v12^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
priority_queue 的自定义比较可以通过重载小于操作符或者自定义函数对象来实现。 通过重载小于操作符,可以定义一个结构体或者类,并在其中重载小于操作符来比较元素的优先级。比如,可以定义一个结构体 MyType,重载小于操作符,使得元素按照 val 从大到小排序。 struct MyType { int val; bool operator<(const MyType& other) const { return val > other.val; // 从大到小排序 } }; priority_queue<MyType> pq; 另一种方法是通过定义函数对象来实现自定义比较。可以创建一个结构体或类,并在其中重载()操作符,然后作为模板参数传递给 priority_queue。比如,可以定义一个类 cmp,重载了()操作符,使得小的元素在队尾,优先级越低。 struct cmp { bool operator()(int a,int b){ return a < b; // 小的放左边,即less } }; priority_queue<int,vector<int>,cmp> pq; 还可以使用函数指针来自定义比较。可以定义一个函数,接受两个参数,并返回一个 bool 值,表示第一个元素是否比第二个元素优先。然后将函数指针作为模板参数传递给 priority_queue。例如,可以定义一个函数对象 cmp,重载了()操作符,使得大的元素在队尾,优先级越低。 bool cmp(int a, int b) { return a > b; // 大的放左边,即greater } priority_queue<int, vector<int>, bool (*)(int, int)> pq(cmp); 以上是三种常见的自定义比较方法,可以根据实际需求选择其中一种来实现自定义比较。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [优先队列之自定义比较函数](https://blog.csdn.net/yrk0556/article/details/87994924)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [c++优先队列priority_queue(自定义比较函数)](https://blog.csdn.net/qq_21539375/article/details/122128445)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [一文看懂priority_queue自定义比较函数有几种方法](https://blog.csdn.net/weixin_36389889/article/details/129802998)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
可以使用优先队列来实现带期限作业排序问题。具体实现方法是将作业按照期限从小到大排序,然后将每个作业的期限作为优先级,将作业依次加入优先队列中。当有新的作业加入时,如果当前队列中的作业数量已经超过了期限,则将队列中期限最大的作业删除,然后将新的作业加入队列中。最后,依次输出队列中的作业即可。 以下是示例代码: #include <iostream> #include <queue> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; struct Job { int id; // 作业编号 int deadline; // 期限 int profit; // 收益 }; bool cmp(const Job& a, const Job& b) { return a.deadline < b.deadline; } int main() { int n; // 作业数量 cin >> n; vector<Job> jobs(n); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> jobs[i].id >> jobs[i].deadline >> jobs[i].profit; } // 按照期限从小到大排序 sort(jobs.begin(), jobs.end(), cmp); priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq; // 小根堆,存储当前最优解 int max_profit = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { if (pq.size() < jobs[i].deadline) { // 当前队列中的作业数量未超过期限 pq.push(jobs[i].profit); max_profit += jobs[i].profit; } else if (pq.top() < jobs[i].profit) { // 当前作业的收益大于队列中最小的收益 max_profit += jobs[i].profit - pq.top(); pq.pop(); pq.push(jobs[i].profit); } } cout << "最大收益:" << max_profit << endl; return 0; } 该算法的时间复杂度为 O(nlogn),其中 n 为作业数量。

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