m_queue.emplace

`std::queue` 是 C++ 标准库中的一个容器适配器，用于实现先进先出（FIFO，First In First Out）的数据结构。`emplace` 是 `queue` 类的一个成员函数，它提供了一种在队尾插入新元素的方式，而不需要创建临时对象。

`emplace` 函数的设计是为了避免创建不必要的中间对象，特别是在需要使用默认构造函数或初始化列表的情况下。它的原型通常像这样：

template <typename... Args>
void emplace(Args&&... args);

这里，`Args&&... args` 表示任意数量的参数，这些参数可以是值类型（`value_type`），并且它们被 forwarding（转发）给队列的内部元素构造函数。这意味着你可以直接传递原始类型的参数，或者对它们进行 move construction（移动构造）。

例如，如果你有一个包含整数的 queue，你可以这样做：

std::queue<int> myQueue;
myQueue.emplace(5); // 使用默认构造函数插入整数5
myQueue.emplace(7, 9); // 使用两个整数参数并传入

相关问题

m_queue.emplace和m_queue.push

`std::queue` 是 C++ 标准库中的一个容器适配器，它提供了先进先出（FIFO，First In First Out）的数据结构。`emplace` 和 `push` 都是用来添加元素到队列尾部的操作，但它们有一些不同。

1. **std::queue::push**:
- 这是一个模板成员函数，用于直接将一个可放的对象推入队列。如果对象不能被放置（例如，`push` 的类型不匹配队列的内部类型），就会抛出异常 `std::bad_alloc` 或者 `std::length_error`，具体取决于容器的行为。
- 语法通常是这样的：

     template <class T>
     void push(const T& value);

- 示例：

     std::queue<int> q;
     q.push(5); // 将整数 5 放入队列

2. **std::queue::emplace**:
- 这是一个模板成员函数，采用前向移动或构造的方式插入元素。与 `push` 不同的是，`emplace` 允许你在构造新对象时提供默认参数或者使用 lambda 表达式进行初始化，这通常在你希望对象在队列内部被正确构造的情况下很有用。
- 语法类似于 `push`，但可以在构造新元素的同时传递额外的参数：

     template <class... Args>
     void emplace(Args&&... args);

- 示例：

     std::queue<std::string, std::deque<char>> q;
     q.emplace("Hello"); // 使用 deque 内部构造一个字符串

- 如果没有提供足够的参数完成构造，`emplace` 也会抛出异常。

总结一下：
- `push` 更简单，直接添加已存在的对象；
- `emplace` 提供了构造新对象的功能，可能更高效，因为不需要拷贝或移动数据。

写一段c++代码解决这个问题，【问题描述】 给定n个城市（从0到n-1），3元组[A, B, C]表示城市A和城市B之间存在道路，且成本为C。计算从0号城市出发，旅行完每个城市一遍，最后回到0号城市的最小成本与路径。如果不存在最优方案，输出-1. 【输入形式】 第一行有两个数n、m表示n个城市，m条边。 接下来的m行均为空格隔开的三个整数A B C，表示城市A和B之间的成本为C 【输出形式】 第一行最小成本 第二行最小成本对应的路径

以下是使用C++实现的代码，使用了Dijkstra算法和回溯法来求解：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <cstring>
using namespace std;

const int INF = 1e9;
const int MAXN = 15;
int n, m, ans = INF;
int dist[MAXN][1 << MAXN], pre[MAXN][1 << MAXN];
vector<pair<int, int>> adj[MAXN];

void Dijkstra(int start) {
    priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, greater<pair<int, int>>> pq;
    memset(dist, 0x3f, sizeof(dist));
    dist[start][1 << start] = 0;
    pq.push({0, start << 16 | 1 << start});
    while (!pq.empty()) {
        auto [d, state] = pq.top();
        pq.pop();
        int u = state >> 16, vis = state & 0xffff;
        if (d > dist[u][vis]) continue;
        for (auto [v, w] : adj[u]) {
            int nxtVis = vis | (1 << v);
            if (dist[u][vis] + w < dist[v][nxtVis]) {
                dist[v][nxtVis] = dist[u][vis] + w;
                pre[v][nxtVis] = u;
                pq.push({dist[v][nxtVis], v << 16 | nxtVis});
            }
        }
    }
}

void dfs(int u, int vis, int cost, vector<int>& path) {
    if (vis == (1 << n) - 1) {
        if (adj[u][0].first == 0) {
            if (cost < ans) {
                ans = cost;
                cout << ans << endl;
                for (int v : path) cout << v << " ";
                cout << 0 << endl;
            }
        }
        return;
    }
    for (int v = 0; v < n; ++v) {
        if (!(vis & (1 << v))) continue;
        int nxtVis = vis ^ (1 << v);
        if (dist[u][vis] + dist[v][nxtVis] + adj[u][0].second == ans) {
            path.push_back(v);
            dfs(v, nxtVis, cost + adj[u][v].second, path);
            path.pop_back();
        }
    }
}

int main() {
    cin >> n >> m;
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        int u, v, w;
        cin >> u >> v >> w;
        adj[u].emplace_back(v, w);
        adj[v].emplace_back(u, w);
    }
    Dijkstra(0);
    vector<int> path = {0};
    dfs(0, 1, 0, path);
    if (ans == INF) cout << -1 << endl;
    return 0;
}

其中，`Dijkstra()`函数用于求出从起点0出发到所有城市的最短路；`dfs()`函数用于在最短路图上回溯求解最短路径。

首先，在`Dijkstra()`函数中，使用一个状态来表示已经访问过的城市集合，其中二进制数的第i位表示第i个城市是否已经被访问。因此，状态共有2^n种，需要使用二进制位运算来进行状态转移。同时，为了方便回溯求解最短路径，使用一个二维数组`pre`记录每个状态下每个城市的前驱。

在`dfs()`函数中，从起点0开始向已经访问过的城市中的每个城市进行回溯，如果当前状态下已经访问了所有城市并且当前城市能够直接回到起点0，则更新最优解。回溯过程中，使用一个`path`数组记录当前路径。

最终，如果最优解为无穷大，则输出-1。

时间复杂度为O(n * 2^n + n^2 * logn)，其中n为城市数量。