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3.1 priority_queue - C++ Reference—文档介绍
4.4 为什么选择deque作为stack和queue的底层默认容器
正文开始——
一、stack的介绍和使用
1.1 stack介绍
1.2 stack的使用
| 函数说明 | 接口说明 |
|---|---|
| stack() | 构造空的栈 |
| empty() | 检测stack是否为空 |
| size() | 返回stack中元素的个数 |
| top() | 返回栈顶元素的引用 |
| push() | 将元素val压入stack中 |
| pop() | 将stack中尾部的元素弹出 |
1.3 stack代码题
【最小栈】
基本思路
代码
class MinStack {
public:
MinStack() {//不自己显示写构造函数，初始化列表会自动调用自定义类型成员变量的构造函数
}
//_st正常插入数据，当_minst为空或者val<=栈顶元素时才插入数据
void push(int val) {
_st.push(val);
if(_minst.empty() || val <= _minst.top())
_minst.push(val);
}
//_st正常删除数据；当两个栈的栈顶数据相等时才删除_minst里面的数据
void pop() {
if(_st.top() == _minst.top())
_minst.pop();
_st.pop();
}
int top() {
return _st.top();
}
//直接返回_minst的栈顶元素即可
int getMin() {
return _minst.top();
}
private:
stack<int> _st;
stack<int> _minst;
};
/**
* Your MinStack object will be instantiated and called as such:
* MinStack* obj = new MinStack();
* obj->push(val);
* obj->pop();
* int param_3 = obj->top();
* int param_4 = obj->getMin();
*/【栈的压入弹出序列】
基本思路
代码
class Solution {
public:
/**
* 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可
*
*
* @param pushV int整型vector
* @param popV int整型vector
* @return bool布尔型
*/
bool IsPopOrder(vector<int>& pushV, vector<int>& popV) {
// write code here
size_t pushi = 0,popi = 0;
stack<int> st;
while(pushi < pushV.size())
{
//1.首先将一个数据push进栈
st.push(pushV[pushi++]);
//2.是否匹配
//2.1 匹配——栈顶数据和popi指向的数据相等并且栈不为空，出栈顶数据，popi++
while(!st.empty() && st.top() == popV[popi])
{
st.pop();
popi++;//这里出数据可能会出现栈为空的情况，栈为空时就继续入栈
}
//2.2 不匹配——继续将pushV数据入栈
}
//当栈最后为空或者popi走到最后，指向最后一个数据的下一个位置时则为正常序列
// return st.empty();
return popi == popV.size();
}//栈出了作用域会自动调用析构函数
};
【逆波兰表达式求值】
基本原理
代码
class Solution {
public:
int evalRPN(vector<string>& tokens) {
stack<int> st;
for(auto& str : tokens)
{
//为操作符
if(str == "+" || str == "-" || str == "*" ||str == "/" )
{
int right = st.top();
st.pop();
int left = st.top();
st.pop();
if(str == "+")
{
st.push(left+right);
}
else if(str == "-")
{
st.push(left-right);
}
else if(str == "*")
{
st.push(left*right);
}
else
{
st.push(left/right);
}
}
//为操作数
else
{
st.push(stoi(str));
}
}
return st.top();
}
};用switch case也OK的
1.4 stack的模拟实现
从栈的接口中可以看出，栈实际是一种特殊的vector，因此使用vector完全可以模拟实现stack。用list也可以模拟实现stack，看你Container传的是什么容器，传的容器要支持需要的接口
#pragma once
#include<iostream>
#include<vector>
#include<list>
#include<deque>
using namespace std;
namespace lrq
{
template<class T, class Container = deque<T>>//这里可以给一个缺省值
class stack
{
public:
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
}
void pop()
{
_con.pop_back();
}
size_t size()const
{
return _con.size();
}
bool empty()const
{
return _con.empty();
}
const T& top()const
{
return _con.back();
}
private:
Container _con;
};
}二、queue的介绍和使用
2.1 queue - C++ Reference
1. 队列是一种容器适配器，专门用于在FIFO上下文(先进先出)中操作，其中从容器一端插入元素，另一端提取元素。
2. 队列作为容器适配器实现，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。元素从队尾入队列，从队头出队列。
3. 底层容器可以是标准容器类模板之一，也可以是其他专门设计的容器类。
该底层容器应至少 支持以下操作:
- empty：检测队列是否为空
- size：返回队列中有效元素的个数
- front：返回队头元素的引用
- back：返回队尾元素的引用
- push_back：在队列尾部入队列
- pop_front：在队列头部出队列
4. 标准容器类deque和list满足了这些要求。默认情况下，如果没有为queue实例化指定容器 类，则使用标准容器deque。
2.2 queue的使用
| 函数声明 | 接口说明 |
|---|---|
| queue() | 构造空的队列 |
| empty() | 检测队列是否为空，是返回true，否则返回false |
| size() | 返回队列中有效元素的个数 |
| front() | 返回对头元素的引用 |
| back() | 返回队尾元素的引用 |
| push() | 在队尾将元素val入队列 |
| pop() | 将队头元素出队列 |
2.3 queue的模拟实现
#pragma once
//queue不可以使用vector作为底层来实现，根据队列的特性先进先出，但是vevtor不支持头删
namespace lrq
{
template<class T,class Container = deque<T>>
class queue
{
public:
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
}
void pop()
{
_con.pop_front();
}
size_t size()const
{
return _con.size();
}
const T& front()const
{
return _con.front();
}
bool empty()const
{
return _con.empty();
}
private:
Container _con;
};
}三、priority_queue的介绍和使用
3.1 priority_queue - C++ Reference—文档介绍
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。
3.2 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。
| 函数声明 | 接口声明 |
|---|---|
| priority_queue( )/priority_queue(first,last) | 构造一个空的优先级队列 |
| empty( ) | 检测优先级队列是否为空，是返回true，否 则返回false |
| top( ) | 返回优先级队列中最大(最小元素)，即堆顶元素 |
| push(x) | 在优先级队列中插入元素x |
| pop( ) | 删除优先级队列中最大(最小)元素，即堆顶元素 |
#include<iostream>
#include<queue>//priority_queue和queue共用一个头文件
using namespace std;
int main()
{
//默认是大的优先级高
//priority_queue<int> pq;
//显示着传参数，这里涉及到仿函数，使用greater<int>小的优先级高
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq;
pq.push(1);
pq.push(10);
pq.push(90);
pq.push(4);
while (!pq.empty())
{
cout << pq.top() << " ";
pq.pop();
}
cout << endl;
return 0;
}3.3 在OJ题中的应用
215. 数组中的第K个最大元素 - 力扣（LeetCode）
使用优先级队列解决真是再适合不过了！
class Solution {
public:
int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
//使用优先级队列,底层就是一个大堆
priority_queue<int> pq(nums.begin(),nums.end());
//k--是出k次，也就是循环k次；--k是出k-1次，也就是进入循环k次
while(--k)
{
pq.pop();
}
return pq.top();
}
};3.4 priority_queue的模拟实现
通过对priority_queue的底层结构就是堆，因此此处只需对堆进行通用的封装即可。
数据结构关于二叉树的忘了真得复习了，不然下面看起来费劲
#pragma once
#include<vector>
namespace bit
{
template <class T>
struct less
{
bool operator() (const T& x, const T& y) const
{
return x < y;
}
};
template <class T>
struct greater
{
bool operator() (const T& x, const T& y) const
{
return x > y;
}
};
template<class T, class Container = vector<T>, class Compare = less<T>>
class priority_queue
{
public:
// 强制生成默认构造函数
priority_queue() = default;
template <class InputIterator>
priority_queue(InputIterator first, InputIterator last)
:_con(first, last)
{
// 建堆
for (int i = (_con.size()-1-1)/2; i >= 0; i--)
{
AdjustDown(i);
}
}
void AdjustUp(int child)
{
Compare com;
int parent = (child - 1) / 2;
while (child > 0)
{
//if (_con[parent] < _con[child])
if (com(_con[parent], _con[child]))
{
swap(_con[child], _con[parent]);
child = parent;
parent = (parent - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
AdjustUp(_con.size() - 1);
}
void AdjustDown(int parent)
{
Compare com;
size_t child = parent * 2 + 1;
while (child < _con.size())
{
// 假设法，选出左右孩子中小的那个孩子
//if (child + 1 < _con.size() && _con[child] < _con[child + 1])
if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child], _con[child + 1]))
{
++child;
}
//if (_con[parent] < _con[child])
if (com(_con[parent], _con[child]))
{
swap(_con[child], _con[parent]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
void pop()
{
swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);
_con.pop_back();
AdjustDown(0);
}
bool empty()
{
return _con.empty();
}
const T& top()
{
return _con[0];
}
size_t size()
{
return _con.size();
}
private:
Container _con;
};
}#include"PriorityQueue.h"
//int main()
//{
// //int a[] = { 1,4,2,5,6,3,2 };
// //bit::priority_queue<int> pq1(a, a+sizeof(a)/sizeof(int));
//
// // 默认是大的优先级高
// //bit::priority_queue<int> pq;
//
// // 小的优先级高
priority_queue<int, vector<int>, less<int>> pq;
// pq.push(3);
// pq.push(2);
// pq.push(1);
// pq.push(4);
//
// while (!pq.empty())
// {
// cout << pq.top() << " ";
// pq.pop();
// }
// cout << endl;
//
// return 0;
//}
// 仿函数
//template <class T>
//struct Less
//{
// bool operator() (const T& x, const T& y) const
// {
// return x < y;
// }
//};
//
//template <class T>
//struct Greater
//{
// bool operator() (const T& x, const T& y) const
// {
// return x > y;
// }
//};
//
//int main()
//{
// Less<int> lessFunc;
// cout << lessFunc(1, 2) << endl;
// cout << lessFunc.operator()(1, 2) << endl;
//
//
// return 0;
//}
class Date
{
public:
Date(int year = 1900, int month = 1, int day = 1)
: _year(year)
, _month(month)
, _day(day)
{}
bool operator<(const Date& d)const
{
return (_year < d._year) ||
(_year == d._year && _month < d._month) ||
(_year == d._year && _month == d._month && _day < d._day);
}
bool operator>(const Date& d)const
{
return (_year > d._year) ||
(_year == d._year && _month > d._month) ||
(_year == d._year && _month == d._month && _day > d._day);
}
friend ostream& operator<<(ostream& _cout, const Date& d);
private:
int _year;
int _month;
int _day;
};
ostream& operator<<(ostream& _cout, const Date& d)
{
_cout << d._year << "-" << d._month << "-" << d._day;
return _cout;
}
//struct DateLess
//{
// bool operator()(const Date* d1, const Date* d2)
// {
// return *d1 < *d2;
// }
//};
//struct DateGreater
//{
// bool operator()(const Date* d1, const Date* d2)
// {
// return *d1 > *d2;
// }
//};
namespace bit
{
// 特化
template <>
struct less<Date*>
{
bool operator() (Date* const& x, Date* const& y) const
{
return *x < *y;
}
};
}
四、容器适配器
4.1 什么是适配器
适配器是一种设计模式(设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设 计经验的总结)，该种模式是将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。
4.2 STL标准库中stack和queue的底层结构
虽然stack和queue中也可以存放元素，但在STL中并没有将其划分在容器的行列，而是将其称为 容器适配器，这是因为stack和队列只是对其他容器的接口进行了包装，STL中stack和queue默认 使用deque，比如：
4.3 deque的简单介绍(了解)
【deque的原理介绍】
deque(双端队列)：是一种双开口的"连续"空间的数据结构，双开口的含义是：可以在头尾两端 进行插入和删除操作，且时间复杂度为O(1)，与vector比较，头插效率高，不需要搬移元素；与 list比较，空间利用率比较高。
deque并不是真正连续的空间，而是由一段段连续的小空间拼接而成的，实际deque类似于一个 动态的二维数组，其底层结构如下图所示
双端队列底层是一段假象的连续空间，实际是分段连续的，为了维护其“整体连续”以及随机访问 的假象，落在了deque的迭代器身上，因此deque的迭代器设计就比较复杂，如下图所示：
那deque是如何借助其迭代器维护其假想连续的结构呢？
【deque的缺陷】
与vector比较，deque的优势是：头部插入和删除时，不需要搬移元素，效率特别高，而且在扩 容时，也不需要搬移大量的元素，因此其效率是必vector高的。
与list比较，其底层是连续空间，空间利用率比较高，不需要存储额外字段。
但是，deque有一个致命缺陷：不适合遍历，因为在遍历时，deque的迭代器要频繁的去检测其 是否移动到某段小空间的边界，导致效率低下，而序列式场景中，可能需要经常遍历，因此在实 际中，需要线性结构时，大多数情况下优先考虑vector和list，deque的应用并不多，而目前能看 到的一个应用就是，STL用其作为stack和queue的底层数据结构。
4.4 为什么选择deque作为stack和queue的底层默认容器
stack是一种后进先出的特殊线性数据结构，因此只要具有push_back()和pop_back()操作的线性 结构，都可以作为stack的底层容器，比如vector和list都可以；queue是先进先出的特殊线性数据 结构，只要具有push_back和pop_front操作的线性结构，都可以作为queue的底层容器，比如 list。但是STL中对stack和queue默认选择deque作为其底层容器，主要是因为：
- stack和queue不需要遍历(因此stack和queue没有迭代器)，只需要在固定的一端或者两端进行操作。
- 在stack中元素增长时，deque比vector的效率高(扩容时不需要搬移大量数据)；queue中的 元素增长时，deque不仅效率高，而且内存使用率高。 结合了deque的优点，而完美的避开了其缺陷。
STL标准库中对于stack和queue的模拟实现见上面一开始介绍的stack和queue
下面是本节课对STL库里面实现的stack和queue进行测试以及对vector和deque排序效率的测试
#include"stack.h"
#include"queue.h"
#include<vector>
#include<deque>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
//int main()
//{
// lrq::stack<int,vector<int>> st;
// st.push(1);
// st.push(2);
// st.push(3);
// st.push(4);
//
// while (!st.empty())
// {
// cout << st.top()<<" ";
// st.pop();
// }
//
// //自动调用析构函数
//
// lrq::queue<int, list<int>> qu;
// //lrq::queue<int, vector<int>> qu;会报错
// qu.push(1);
// qu.push(1);
// qu.push(1);
// qu.push(1);
//
// while (!qu.empty())
// {
// cout<<qu.front()<<" ";
// qu.pop();
// }
//
// return 0;
//}
////同样的排序，vector比deque要快
void test_op1()
{
srand(time(0));
const int N = 1000000;
deque<int> dq;
vector<int> v;
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
auto e = rand() + i;
v.push_back(e);
dq.push_back(e);
}
int begin1 = clock();
sort(v.begin(), v.end());
int end1 = clock();
int begin2 = clock();
sort(dq.begin(), dq.end());
int end2 = clock();
printf("vector:%d\n", end1 - begin1);
printf("deque:%d\n", end2 - begin2);
}
void test_op2()
{
srand(time(0));
const int N = 1000000;
deque<int> dq1;
deque<int> dq2;
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
auto e = rand() + i;
dq1.push_back(e);
dq2.push_back(e);
}
int begin1 = clock();
sort(dq1.begin(), dq1.end());
int end1 = clock();
int begin2 = clock();
// 拷贝到vector
vector<int> v(dq2.begin(), dq2.end());
sort(v.begin(), v.end());
dq2.assign(v.begin(), v.end());
int end2 = clock();
printf("deque sort:%d\n", end1 - begin1);
printf("deque copy vector sort, copy back deque:%d\n", end2 - begin2);
}
int main()
{
//test_op1();
test_op2();
return 0;
}
完——
（2025,7,2，挑战日更！敲代码思考枯燥，费脑子，啥时候能轻舟已过万重山呀。好饿，去吃拉面，博主不想当懒狗了）
比起剧终，更喜欢未完待续......
至此结束——
我是云边有个稻草人
期待与你的下一次相遇！