算法面试通关：11-13 优先队列详解与实战题目

在算法面试中，理解并掌握数据结构中的优先队列（PriorityQueue）至关重要，因为它是面试官经常考察的主题之一。这部分课程共计11-13讲，全面剖析了优先队列的概念及其在求职面试中的应用场景。 首先，让我们回顾两种基本的数据结构：栈（Stack）和队列（Queue）。栈遵循先进后出（FILO，First In Last Out）原则，常见的实现方式有数组和链表。栈的主要操作包括压栈（push）、弹栈（pop）和查看顶部元素（peek）。队列则是先进先出（FIFO），同样支持数组和链表的实现，典型操作包括入队（enqueue）、出队（dequeue）和查看队首元素。 接下来，课程重点转向优先队列。优先队列的特点是元素的插入遵循特定优先级，即插入时就确定了其访问顺序，通常按照优先级由高到低出队。有几种主要的实现方法： 1. **堆（Heap）** - 主要分为二叉堆（Binary Heap）、二项堆（Binomial Heap）和斐波那契堆（Fibonacci Heap）。堆是一种完全二叉树结构，其中父节点的键值总是大于或等于子节点。二叉堆是最常见且基础的堆类型，它分为最大堆（MaxHeap）和最小堆（MinHeap），用于快速找到最大或最小元素。优先队列可以基于这些堆来实现，如Java中的`PriorityQueue`就是基于最大堆的。 2. **二叉搜索树（Binary Search Tree，BST）** - 优先队列也可以通过二叉搜索树实现，但效率不如堆。在BST中，每个节点的键值大于左子树的所有节点，小于右子树的所有节点，但并不保证完全符合堆的性质，因此维护复杂度较高。 3. **迷你堆（MiniHeap）和最大堆（MaxHeap）** - 这两个概念在某些特定上下文中可能会被提及，但通常在优先队列讨论中，堆的实现会更加广泛。 课程提供了实战题目作为练习，例如LeetCode上的问题： - 在"Kth Largest Element in a Stream"（流中第K大的元素）一题中，考生需要利用优先队列实时处理大量数据并找到第K大的元素。 - "Sliding Window Maximum"（滑动窗口的最大值）则涉及动态维护窗口内的最大值，这也可能用到优先队列来辅助求解。 通过这11-13讲的课程，面试者不仅可以深入理解优先队列的工作原理和实现方法，还能提高解决实际问题的能力，增强算法设计和数据结构运用的熟练度。在实际面试中，熟悉这些知识点可以帮助候选人有效地应对各种与优先队列相关的技术挑战。