C++ （初阶）─── priority_queue的模拟实现和仿函数

堆是完全二叉树，物理上是数组。

将数据全部插入，再建堆，效率比（每插入一个数据，再向上调整）高。

1.1 priority_queue（优先级队列 / 堆）的介绍和使用

        1. 优先队列是一种容器适配器，根据严格的弱排序标准，它的第一个元素总是它所包含的元素中最大的。

        2. 此上下文类似于堆，在堆中可以随时插入元素，并且只能检索最大堆元素(优先队列中位于顶部的元素)。

        3. 优先队列被实现为容器适配器，容器适配器即将特定容器类封装作为其底层容器类，queue提供一组特定的成员函数来访问其元素。元素从特定容器的“尾部”弹出，其称为优先队列的顶部。

        4. 底层容器可以是任何标准容器类模板，也可以是其他特定设计的容器类。容器应该可以通过随机访问迭代器访问，并支持以下操作：

        empty()：检测容器是否为空

        size()：返回容器中有效元素个数

        front()：返回容器中第一个元素的引用

        push_back()：在容器尾部插入元素

        pop_back()：删除容器尾部元素

        5. 标准容器类vector和deque满足这些需求。默认情况下，如果没有为特定的priority_queue类实例化指定容器类，则使用vector。

6. 需要支持随机访问迭代器，以便始终在内部保持堆结构。容器适配器通过在需要时自动调用算法函数 make_heap、push_heap和pop_heap来自动完成此操作。

1.2 priority_queue的使用

优先级队列默认使用vector作为其底层存储数据的容器，在vector上又使用了堆算法将vector中元素构造成堆的结构，因此priority_queue就是堆，所有需要用到堆的位置，都可以考虑使用priority_queue。

注意：默认情况下priority_queue是大堆。

【注意】

1. 默认情况下，priority_queue是大堆。

#include <vector>
#include <queue>
#include <functional> // greater算法的头文件
 
void TestPriorityQueue()
{
 // 默认情况下，创建的是大堆，其底层按照小于号比较
 vector<int> v{3,2,7,6,0,4,1,9,8,5};
 priority_queue<int> q1;
 for (auto& e : v)
 q1.push(e);
 cout << q1.top() << endl;
 
 // 如果要创建小堆，将第三个模板参数换成greater比较方式
 priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> q2(v.begin(), v.end());
 cout << q2.top() << endl;
}

2. 如果在priority_queue中放自定义类型的数据，用户需要在自定义类型中提供> 或者< 的重载。

1.3 priority_queue的模拟实现

通过对priority_queue的底层结构就是堆，因此此处只需对对进行通用的封装即可。

#pragma once
#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<functional> // greater算法的头文件
using namespace std;

namespace BMH
{
    template<class T>
    class Myless
    {
    public:
        bool operator()(const T& left, const T& right)
        {
            return left < right;
        }
    };

    template<class T>
    class Mygreater
    {
    public:
        bool operator()(const T& left, const T& right)
        {
            return left > right;
        }
    };
	template<class T, class Container = vector<T>, class Compare = Myless<T>>
	class priority_queue
	{
    public:

       
        priority_queue()
            :_con()
        {}

        template <class InputIterator>
        priority_queue(InputIterator first, InputIterator last )
        {
            //先整体插入数据
            while(first != last )
            {
                _con.push_back(*first);
                //别忘了
                ++first;
            }
            //再建堆，效率比（每次插入一个数据再向上调整）高
            for ( int i = (_con.size() - 1 - 1) / 2; i >= 0; --i)
            {
                Adjustdown(i);
            }

        }
        void Adjustdown(int parent)
        {
            Compare com;//仿函数
            int child = 2 * parent + 1;
            while(child < _con.size())
            {
               
                //if (child + 1 < _con.size() && _con[child + 1] > _con[child])
                if (child + 1 < _con.size()&& com(_con[child], _con[child+1]))//仿函数
                {
                    ++child;
                }

                //if (_con[parent] < _con[child])//仿函数
                if(com(_con[parent], _con[child]))
                {
                    swap(_con[parent], _con[child]);
                    parent = child;
                    child = parent * 2 + 1;
                }
                else
                {
                    break;
                }
            }
        }
        void AdjustUp(int child)
        {
            Compare com;
            int parent = (child-1)/2;
            while(child > 0)
            {

                //if (_con[parent] < _con[child])
                //if (comfunc.operator()(_con[parent], _con[child]))
                if(com(_con[parent], _con[child]))//仿函数
                {
                    swap(_con[parent], _con[child]);
                    child = parent;
                    parent = (child - 1) / 2;
                }
                else
                {
                    break;
                }
            }
        }

        void push(const T& x)
        {
            _con.push_back(x);
            AdjustUp(_con.size()-1);
        }

        void pop()
        {
            //检查
            if (empty())
            {
                return;
            }
            swap(_con[0] ,_con[_con.size()-1]);
            _con.pop_back();
            Adjustdown(0);
        }

        bool empty() const
        {
            return _con.empty();
        }

        size_t size() const
        {
            return _con.size();
        }

        const T& top() const
        {
            return _con.front();
        }


    private:

        Container _con;
	};


};

2.1仿函数（函数对象）

仿函数：重载了operator（）的类，使得类的对象可以向函数一样使用。

特点：
无返回值要求，无参数个数要求，很灵活。

应用：

priority_queue的less<T>和greater<T>

利用这个类less<T>和类greater<T>在另一个类priority_queue中的对象com ，com（left，right）来实现大小比较（priority_queue的模拟实现中）

用到仿函数的一个例题

经验：用struct

. - 力扣（LeetCode）

class Solution {
public:
    struct Compare
    {
        bool operator()(const pair<string ,int>& x ,const pair<string ,int>& y)
        {
            return x.second > y.second|| (x.second == y.second && x.first< y.first);
        }
    }; 

    vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) 
    {
        //map插入时已经将string按照字典序排好了
        map<string,int> CountMap;

        for(const auto& e:words)
        {
           CountMap[e]++;
        }

        vector<pair<string ,int>> comparev;
        for(const auto& e: CountMap)
        {
            comparev.push_back(e);
        }
        //排降序，但是sort是快排+堆排 ，sort不稳定。可以直接用stable_sort
        //stable_sort(comparev.begin() ,comparev.end(),Compare());
        sort(comparev.begin() ,comparev.end(),Compare());

        vector<string> ret;
        for(int i=0 ;i<k; ++i)
        {
            ret.push_back(comparev[i].first);
        }
        return ret;
        
    }
};

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