• 优先队列


    一、优先队列

          定义:优先队列出队时,时根据优先级的高低出队,优先级高的先出,优先队列实现原理根据堆实现

          分类:最大优先队列,可以获取并删除队列中最大的元素 (大根堆)

                      最小优先队列,可以获取并删除队列中最小的元素(小根堆)

    1.例:最大优先队列

    public class MaxPriorityQueue<T extends Comparable<T>> {
        //存储堆中的元素
        private T[] items;
        //记录元素的个数
        int N;
        //初始化
        public MaxPriorityQueue(int capacity) {
            this.items= (T[]) new Comparable[capacity+1];
            this.N=0;
        }
        //获取队中元素的个数
        public int size(){
            return N;
        }
        //判断队是否为空
        public boolean isEmpty(){
            return N==0;
        }
        //判断索引i和j处值的大小
        public boolean less(int i,int j){
            return items[i].compareTo(items[j])<0;
        }
        //交换索引i和j处的zhi
        public void exch(int i,int j){
            T temp=items[i];
            items[i]=items[j];
            items[j]=temp;
        }
        //在堆中插入一个元素
        public void insert(T t){
            //元素直接插入最大索引处
            items[++N]=t;
            //上浮操作
            swim(N);
        }
        //上浮调整
        private void swim(int k) {
            while (k>1){
                if (less(k/2,k)){
                    exch(k/2,k);
                }
                k=k/2;
            }
        }
        //从堆中删除一个元素,并返回
        public T delete(){
            //获得最大元素,为根处的元素
            T max= items[1];
            //将根处的元素于最大索引处的元素交换
            exch(1,N);
            //删除最大元素
            N--;
            //进行下沉调整,使得最大元素到根位置。
            sink(1);
            return max;
        }
        //下沉操作
        private void sink(int k) {
            while (2*k<=N){
                int max;
                if (2*k+1<=N){
                    if (less(2*k,2*k+1)){
                        max=2*k+1;
                    }else {
                        max=2*k;
                    }
                }else {
                    max=2*k;
                }
    
                if (!less(k,max)){
                    break;
                }
                exch(k,max);
                k=max;
            }
        }
    }

    2.例:最小优先队列

    public class MinPriorityQueue<T extends Comparable<T>> {
        //存储元素
        private T[] items;
        //元素的个数
        private int N;
        //初始化
        public MinPriorityQueue(int capacity) {
            this.items= (T[]) new Comparable[capacity+1];
            this.N=0;
        }
        //判断队列是否为空
        public boolean isEmpty(){
            return N==0;
        }
        //队列的大小
        public int size(){
            return N;
        }
        //比较索引i和j处的值的大小
        public boolean less(int i,int j){
            return items[i].compareTo(items[j])<0;
        }
        //交换索引i和j处的值
        public void exch(int i,int j){
            T temp =items[i];
            items[i]=items[j];
            items[j]=temp;
        }
        //向队列中插入元素
        public void insert(T t){
            items[++N]=t;
            //上浮调整
            swin(N);
        }
         //上浮操作
        private void swin(int k) {
            while (k>1){
                if (less(k,k/2)){
                    exch(k,k/2);
                }
                k=k/2;
            }
        }
    
        //删除队列中的最小元素,并返回
        public T delete(){
            T min=items[1];
            exch(1,N);
            N--;
            sink(1);
            return min;
        }
    
        private void sink(int k) {
    
            while (2*k<=N){
                int min;
                if (2*k+1<=N){
                    if (less(2*k,2*k+1)){
                        min=2*k;
                    }else {
                        min=2*k+1;
                    }
                }else {
                    min=2*k;
                }
    
                if (less(k,min)){
                    break;
                }
                exch(k,min);
                k=min;
            }
        }
    }
  • 相关阅读:
    kafka 启动失败
    spring boot 集成 hbase
    Spring Boot Restful 乱码
    自动化工具selenium
    spring boot mssqlserver
    pyqt5
    python bytes to string
    jQuery获取Select选择的Text和 Value(转)
    第二周读书笔记《构建之法》
    第三周读书笔记《程序员修炼之道》
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/cqyp/p/12591857.html
Copyright © 2020-2023  润新知