目录

一、什么是优先级队列

二、priority_queue容器介绍

priority_queue的接口

1. 构造函数

2. 核心操作接口

3. 注意事项


一、什么是优先级队列

首先优先级队列是一种抽象数据类型,它与普通队列“ 先进先出(FIFO)” 的规则不同,它是按照元素的优先级进行操作的:每次取出的元素都是当前队列中优先级最高/最低的,(相当于是一个有序的数组,并且进行插入删除等操作后依旧有序)

优先级队列底层可以通过多种数据结构实现,不同实现的效率不同。最常用的是通过堆来实现。C++标准库中的实现的优先级队列容器priority_queue,就是通过最大堆实现的(即每次取出的元素是当前队列中最大的)它的核心特性是:无论插入顺序如何,每次弹出的都是优先级最高(默认是最大)的元素。

二、priority_queue容器介绍

priority是一种容器适配器,他的底层容器必须要是支持 push_backpop_backfront 等操作的随机访问容器。一般是vector容器

导入<queue>头文件,即可使用priority_queue容器

priority_queue的接口

1. 构造函数

初始化时一般不需要参数,重点在模板的使用,第一个模板参数需要指定容器存储的数据类型,如int类型。默认用最大堆实现的,如果想要最小堆,那可以使用greater比较器

示例代码:

// 1. 默认:存储 int,底层用 vector,最大堆(less<int>)
priority_queue<int> pq;

// 2. 最小堆(需指定 greater<int> 比较器)
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> min_pq;

2. 核心操作接口

操作 功能描述 时间复杂度
push(val) 插入元素 val 到队列,并调整堆结构 O(log n)
pop() 移除队列中优先级最高的元素(队首) O(log n)
top() 返回队列中优先级最高的元素(不删除) O(1)
empty() 判断队列是否为空 O(1)
size() 返回队列中元素的个数 O(1)

示例代码:

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

int main() {
    // 定义一个最大堆(默认)
    priority_queue<int> pq;

    // 测试 empty() 和 size()(初始状态)
    cout << "初始状态:" << endl;
    cout << "是否为空?" << (pq.empty() ? "是" : "否") << endl;
    cout << "当前元素数量:" << pq.size() << endl << endl;

    // 测试 push() 插入元素
    cout << "执行 push(3), push(1), push(5), push(2) 后:" << endl;
    pq.push(3);
    pq.push(1);
    pq.push(5);
    pq.push(2);

    // 再次测试 empty() 和 size()
    cout << "是否为空?" << (pq.empty() ? "是" : "否") << endl;
    cout << "当前元素数量:" << pq.size() << endl;

    // 测试 top() 查看堆顶元素(最大值)
    cout << "当前堆顶元素(优先级最高):" << pq.top() << endl << endl;

    // 测试 pop() 移除堆顶元素,并循环查看剩余元素
    cout << "依次执行 pop() 并查看堆顶:" << endl;
    while (!pq.empty()) {
        cout << "弹出前堆顶:" << pq.top() << ",当前数量:" << pq.size() << endl;
        pq.pop();
    }

    // 最后测试 empty() 和 size()(空状态)
    cout << endl << "所有元素弹出后:" << endl;
    cout << "是否为空?" << (pq.empty() ? "是" : "否") << endl;
    cout << "当前元素数量:" << pq.size() << endl;

    return 0;
}

3. 注意事项

  • priority_queue 不提供迭代器,无法遍历所有元素,只能通过 top() 访问堆顶元素
  • 当多个元素优先级相同时,弹出顺序不确定(不保证插入顺序)
  • 插入和弹出操作均为 O(log n),适合需要频繁获取最值的场景

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