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

这段代码是一个类`KthLargest`的实现，用于找到第K大的元素。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，以保持堆的大小为K。这样，构造函数结束后，最小堆中就保存了数组中最大的K个元素。

`add`函数用于向已构建的堆中添加新的元素`val`。首先将`val`插入到堆中，然后判断堆的大小是否超过了K。如果超过了K，就弹出堆顶元素，以保持堆的大小为K。最后，返回当前堆顶元素，即为第K大的元素。

使用这个类，我们可以先构造一个KthLargest对象，并传入初始的K和一组初始数字数组。然后通过调用`add`方法不断地添加新的元素，并可以每次得到当前第K大的元素。

总而言之，这段代码通过使用最小堆来实现了找到第K大的元素，并提供了添加新元素的功能。

相关问题

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 <limits> 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<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> 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; }

注释已添加在代码中，以//开头。

AStar.h:

#ifndef ASTAR_H
#define ASTAR_H

#include <vector>
using namespace std;

class AStar {
public:
    //构造函数，传入节点数n
    AStar(int n);
    //添加一条从u到v，边权为w的边
    void add_edge(int u, int v, int w);
    //设置启发函数
    void set_heuristic(vector<int>& h);
    //求从s到t的最短路
    void shortest_path(int s, int t);
    //返回最短路长度
    vector<int> get_dist();
    //返回最短路的路径
    vector<int> get_prev();

private:
    //边，包括到达的点和边权
    struct edge {
        int to, weight;
        edge(int t, int w) : to(t), weight(w) {}
    };

    int n;  //节点数
    vector<vector<edge>> graph;  //正向图
    vector<vector<edge>> rev_graph;  //反向图
    vector<int> dist;  //最短路长度
    vector<int> prev;  //最短路的前驱
    vector<int> heuristic;  //启发函数
};

class Astar {
};

#endif;

AStar.cpp:

#include "AStar.h"
#include <vector>
#include <queue>
#include <limits>
using namespace std;

AStar::AStar(int n) :
    n(n),
    graph(n),
    rev_graph(n),
    dist(n, numeric_limits<int>::max()),  //初始化为无穷大
    prev(n, -1),  //初始化为-1
    heuristic(n, 0) {}  //初始化为0

void AStar::add_edge(int u, int v, int w) {
    graph[u].push_back(edge(v, w));  //添加正向边
    rev_graph[v].push_back(edge(u, w));  //添加反向边
}

void AStar::set_heuristic(vector<int>& h) {
    heuristic = h;
}

void AStar::shortest_path(int s, int t) {
    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], s));  //将起点加入堆

    while (!pq.empty()) {
        int u = pq.top().second;  //取出堆顶节点
        pq.pop();

        if (u == t) return;  //到达终点，直接返回

        //遍历u的正向边
        for (auto& e : graph[u]) {
            int v = e.to;
            int w = e.weight;
            if (dist[v] > dist[u] + w) {
                //通过u更新v的最短路
                dist[v] = dist[u] + w;
                prev[v] = u;  //更新前驱
                pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v));  //将v加入堆
            }
        }

        //遍历u的反向边
        for (auto& e : rev_graph[u]) {
            int v = e.to;
            int w = e.weight;
            if (dist[v] > dist[u] + w) {
                //通过u更新v的最短路
                dist[v] = dist[u] + w;
                prev[v] = u;  //更新前驱
                pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v));  //将v加入堆
            }
        }
    }
}

vector<int> AStar::get_dist() {
    return dist;
}

vector<int> AStar::get_prev() {
    return prev;
}

在AStar.cpp中，主要实现了AStar类中的函数。其中，shortest_path函数是最重要的函数，该函数使用了A*算法来求解最短路。

该算法主要的思想是：将Dijkstra算法中的“距离”改为“估价函数值”，即f(n)=g(n)+h(n)，g(n)表示从起点到当前节点的实际距离，h(n)表示从当前节点到终点的估计距离。在搜索过程中，每次从开放列表中选择f(n)值最小的节点进行扩展。在AStar.cpp中，使用了一个小根堆来维护开放列表，优化了搜索效率。

值得注意的是，A*算法并不能保证一定能够找到最短路径，但是在实际应用中，该算法的效率和准确性都得到了广泛的认可。

#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 `AdjustDown(int parent)`，但是在函数中使用了模板参数 `T`，但是没有进行模板参数的声明。建议你在函数开头增加 `template <class T>` 声明即可，像这样：

template <class T>
void AdjustDown(int parent)
{
    //...
}

同时，为了保证 `AdjustDown` 函数中可以使用 `Compare` 类型进行比较，你需要在函数中加上 `Compare` 类型的声明，像这样：

template <class T, class Container = vector<T>, class Compare = Less<T>>
class priority_queue
{
public:
    //...

private:
    Container _con;
    Compare com; // 增加 Compare 声明
};

希望这些修改可以解决你的问题。