应用堆实现一个优先队列

沈阳航空航天大学

数据结构课程设计报告题目：应用堆实现一个优先队列

院（系）：理学院

专业：信息与计算科学

班级：

学号：

姓名：

指导教师：

2011年12月

沈阳航空航天大学课程设计报告

目录

1题目介绍和功能要求 (1)

1.1优先队列(PRIORITY QUEUE) (1)

1.2基本功能 (1)

1.3功能要求 (1)

2 系统功能模块结构图 (2)

2.1系统功能结构框图 (2)

2.2系统主要模块的功能说明 (2)

3 使用的数据结构的描述 (3)

3.1数据结构设计 (3)

3.2数据结构用法说明 (3)

4 函数的描述 (5)

5 算法流程图 (7)

5.1H EAP A DJUST函数 (7)

5.2C REATE H EAP 函数 (8)

5.3P RINT 函数 (8)

5.3I NSERT函数 (9)

5.4M INIMUN函数 (9)

5.5E XTRACT_M IN 函数 (10)

6 测试/运行的结果 (11)

参考文献 (15)

附录 (17)

1题目介绍和功能要求

1.1优先队列(priority queue)

是不同于先进先出队列的另一种队列。每次从队列中取出的是具有最高优先权的元素，它可以用于很多场合的数据结构。

1.2 基本功能

1 Insert(S,x)

将元素x插入到集合S（本题为数组A），并且把A调整为小头椎。

2 Minimum(S0

返回S中的最小元素，并且将A调整为小顶椎。

3 Extract_Min(S)

删除S中的最小关键字

1.3 功能要求

可设计要求以堆作为辅助结构实现一个优先队列。要将堆结构嵌入到队列结构中，以作为其数据组织的以部分。此处由于要用堆实现队列，所以堆结构的储存表示要求用数组。

要求：

1. 设计并实现优先队列的数据结构，包括其上的基本操作；

2. 以堆结构为辅助结构实现优先队列的储存表示并实现其上的基本操作；

3. 实现优先队列的出队、入队操作；

4. 给出动态演示过程（选作）；

2 系统功能模块结构图

2.1 系统功能结构框图

图2.1系统的模块图

2.2 系统主要模块的功能说明

1.插入功能模块：

Insert(A,x) 将元素x插入到数组A，并且把A调整为小头椎。

2. 删除功能模块：

Extract_Min(A)，删除数组A中的最小关键字，并且将A调整为小顶椎。

3. 输出功能模块：

Print(A)把集合S中的元素按小头堆输出。

4. 创建队列功能模块：

CreateHeap(A) 对于数组A中元素创建小头椎。

5. 返回最小优先级功能模块：

Minimun(A) 返回集合A中优先级最小的堆

3 使用的数据结构的描述

3.1 数据结构设计

优先队列是不同于先进先出队列的另一种队列。每次从队列中取出的是具有最高优先权的元素，按照题意可知，建立了小顶堆，元素越小优先级越高。 堆的定义：

若含n 个元素的序列 {k1,k2 ,…,kn } ，满足下列关系时称作"小顶堆" 或"大顶

" 。"堆顶" 元素为序列中的"最小值"或"最大值"。

堆举例：

{12,36,24,85,47,30,53,91}

图3.1 小顶堆

可将堆序列看成完全二叉树，则堆顶元素（完全二叉树的根）必为序列中 n 个元素的最小值或最大值 结合题目要求

3.2 数据结构用法说明

从无序序列的第?n/2?个元素（即此无序序列对应的完全二叉树的最后一个非终端结点）起，至第一个元素止，进行反复筛选

)1,2,...n/2(i k k k k 1

2i i 2i

i =??

?<=<=+

例如：无序序列建成一个小顶堆{49，38，65，97，76，13，27，49}

图3.2 小顶堆调整a 图3.3 小顶堆调整b

图3.4 小顶堆调整c 图3.5 小顶堆调整d

图3.6 小顶堆调整e

4 函数的描述

主要函数设计：

（1） void Print(int *a,int t)

作用：输出优先队列

参数表：a 为存储优先队列的数组。

t 为参数，为0是直接输出优先队列；否则对要变换元素进

行标记。如数字6：为与3和7比较。

图4.1例图 （2）void CreateHeap(int *a)

作用：对于数组a 进行调整为有小顶堆。 参数表：a 为存储优先队列的数组。

算法思想：从无序序列的第?n/2?个元素（即此无序序列对应的完

全二叉树的最后一个非终端结点）起，至第一个元素止，进行反复筛选，用递归方法调用HeapAdjust （）；

（3）HeapAdjust(int *a,int s,int m)

作用：为小顶堆。为小顶堆调整后]....[]...1[m s a m s a + 参数表：a 为存储优先队列的数组。 s 为要调整的起始位置。 m 为要调整的末端位置。

算法思想：通过 i 个要满足且（i=s ，2s ，2s+1,3s …m/2）

（4）void Insert(int *a,int x)

作用：将x 插入到优先队列a 中并把a 调整为小顶堆。 参数表：x 要插入的元素

a 为存储优先队列的数组。

{s,...m/2)

(i k k k k 12i i 2i i =<=<=+且

算法思想:先将x插入到a的最后位置，然后判断a(k/2)

a(k) 是否

成立，成立则a(k/2)

a(k)与互换，否则退出函数。

（5）int Minimun(int *a)

作用：返回优先队列中优先级最高的元素（这为最小元素）。

参数表：a 为存储优先队列的数组。

算法思想：由于用的是小顶堆，所以直接返回堆顶就行了。

(6) int Extract_Min(int *a)

作用：从优先队列中删除优先级最高的元素（这为最小元素），并重新调整为小顶堆。

参数表：a 为存储优先队列的数组。

算法思想：由于用的是小顶堆，所以直接返回堆顶，并删除堆顶，然

后将堆的最后一个元素放到堆顶，在调用 HeapAdjust(int

*a,int 1,int m)就行了。

5 算法流程图5.1 HeapAdjust函数

图5.1 HeapAdjust流程图

5.2 CreateHeap 函数

图5.2 CreateHeap 的流程图5.3 Print 函数

图5.3 Print 函数的流程图

5.3 Insert函数

图5.4 Insert函数流程图5.4 Minimun函数

图 5.5 Minimun函数流程图

5.5 Extract_Min 函数

图 5.6 Extract_Min 函数流程图

6 测试/运行的结果例如：输入{49，38，65，97，76，13，27，49}如下：

图 6.1 输入格式图

初始堆为：

图 6.2 初始堆

调整小顶堆过程为：

图6.3 调整图

调整后的小顶堆为：

图 6.4 调整后小顶堆图主函数功能操作如下：

图 6.5 主函数功能操作图

插入时选择功能1其输入如下：

图 6.6插入操作图插入过程如下：

图 6.7 插入过程图返回最小值，选择功能4，结果如下：

图 6.8返回最小值

删除时选择功能2其过程如下：

图 6.9删除过程

删除后结果如下：

图 6.10删除后结果

参考文献

[1] 谭浩强著. C程序设计（第三版）. 北京: 清华大学出版社,2005

[2] 数据结构: C语言版/严蔚敏,吴伟明编著.—北京:清华大学出版社,2007

[3]汪杰. 数据结构经典算法实现［M］. 北京：人民邮电出版社，2004

[4]李春葆. 数据结构解析（C语言版）［M］. 北京：清华大学出版社，2002

附录

#include "stdafx.h"

#include "stdio.h"

#include

#include

#include

#include "stdlib.h "

#include

#define MAX 100

#define INF 0.00001

void Print(int *a,int t)

{

int i,j,k,n,m;

m=int(log(a[0])/log(2)+INF)+1;

n=int(pow(2,m))-1;

for(i=1;i<=m;i++)

{

for(k=int(pow(2,(i-1)));k<=int(pow(2,i))-1;k++)

{

if(k==a[0]+1) break;

for(j=1;j<=n/2;j++)

printf(" ");

if(k==t)

printf("<%d>",a[k]);

else printf("%d",a[k]);

for(j=1;j<=n/2+1;j++)

printf(" ");

}

printf("\n");

n=n/2;

}

}

void HeapAdjust(int *a,int s,int m) //a[s+1...m]为小顶堆，调整后a[s...m]为小顶堆{

int j,ac=a[s];

for(j=2*s;j<=m;j*=2)

{

getchar();

Print(a,j/2);

if(ja[j+1]) j++;

if(ac

a[s]=a[j];

s=j;

a[s]=ac;

}

}

void CreateHeap(int *a)

{

int i,n;

printf("请输入要创建的个数 ");

scanf("%d",&n);

a[0]=n;

printf("请输入的数字\n");

for(i=1;i<=n;i++)

scanf("%d",&a[i]);

printf("当前堆为：\n");

优先级队列

优先级队列（PQ ） 【实验名称】 优先级队列（PQ ） 【实验目的】 掌握优先级队列（PQ ）的原理及配置。 【背景描述】 假设校园网通过一台路由器连接到校园外的另一台路由器上，现要在路由器上做适当配置，实现校园网内部主机与校园网外部主机的相互通信。 该网络存在的问题是：当校园网内部主机与校园网外部主机的相互通信时，内部主机访问外部网络的WWW 服务时，网络响应速度很慢。本实验以2台R2624路由器为例，路由器分别为Router1和Router2，路由器之间通过串口采用V35 DCE/DTE 电缆连接 。PC1的IP 地址和缺省网关分别为172.16.1.11和172.16.1.1，PC2的IP 地址和缺省网关分别为172.16.3.22和172.16.3.2 ，网络掩码都是255.255.255.0 。 【实现功能】 实现网络的互连互通，从而实现信息的共享和传递，并且使内部主机对外部网络WWW 服务的访问得到应有的服务质量。 【实验拓扑】 【实验设备】 R2624（2台）、V35 DTE 线缆（1根）、V35 DCE 线缆（1根） 【实验步骤】 第一步：在路由器Router1上配置接口的IP 地址和串口上的时钟频率 Router1(config)# interface fastethernet 0 ！进入接口F0的配置模式 Router1(config-if)# ip address 172.16.1.1 255.255.255.0 ！配置路由器接口F0的IP 地址 Router1(config)# no shutdown ！开启路由器fastethernet0接口 ! Router1(config)# interface serial 0 ！进入接口S0配置模式 Router1(config-if)# ip address 172.16.2.1 255.255.255.0 ！配置路由器接口S0的IP 地址 Router1(config-if)#clock rate 64000 ！配置Router1的时钟频率（DCE ） 172.16.1.0/24 PC1 PC2 172.16.2.0/24 172.16.3.0/24 .1 .11 .1 .2 .2 .22 Router1 Router2

【坐在马桶上看算法】算法12：堆——神奇的优先队列(下)汇总

接着上一Pa说。就是如何建立这个堆呢。可以从空的堆开始，然后依次往堆中插入每一个元素，直到所有数都被插入（转移到堆中为止）。因为插入第i 个元素的所用的时间是O(log i)，所以插入所有元素的整体时间复杂度是 O(NlogN)，代码如下。 其实我们还有更快得方法来建立堆。它是这样的。 直接把99、5、36、7、22、17、46、12、2、19、25、28、1和92这14个数放入一个完全二叉树中（这里我们还是用一个一维数组来存储完全二叉树）。

在这个棵完全二叉树中，我们从最后一个结点开始依次判断以这个结点为根的子树是否符合最小堆的特性。如果所有的子树都符合最小堆的特性，那么整棵树就是最小堆了。如果这句话没有理解不要着急，继续往下看。 首先我们从叶结点开始。因为叶结点没有儿子，所以所有以叶结点为根结点的子树（其实这个子树只有一个结点）都符合最小堆的特性（即父结点的值比子结点的值小）。这些叶结点压根就没有子节点，当然符合这个特性。因此所有叶结点都不需要处理，直接跳过。从第n/2个结点（n为完全二叉树的结点总数，这里即7号结点）开始处理这棵完全二叉树。注意完全二叉树有一个性质：最后一个非叶结点是第n/2个结点。 以7号结点为根的子树不符合最小堆的特性，因此要向下调整。

同理以6号、5号和4结点为根的子树也不符合最小对的特性，都需要往下调整。 下面是已经对7号、6号、5号和4结点为根结点的子树调整完毕之后的状态。

当然目前这棵树仍然不符合最小堆的特性，我们需要继续调整以3号结点为根的子树，即将3号结点向下调整。 同理继续调整以2号结点为根的子树，最后调整以1号结点为根的子树。调整完毕之后，整棵树就符合最小堆的特性啦。 小结一下这个创建堆的算法。把n个元素建立一个堆，首先我可以将这n 个结点以自顶向下、从左到右的方式从1到n编码。这样就可以把这n个结点转换成为一棵完全二叉树。紧接着从最后一个非叶结点（结点编号为n/2）开

QOS的队列及拥塞管理教学内容

Q O S的队列及拥塞管 理

队列及拥塞管理 队列及拥塞管理 拥塞管理的中心内容是当拥塞发生时如何制定一个策略，用于决定报文转发的处理次序和丢弃原则，一般采用队列技术。 队列指的是在缓存中对报文进行排序的逻辑。当流量的速率超过接口带宽或超过为该流量设置的带宽时，报文就以队列的形式暂存在缓存中。报文离开队列的时间、顺序，以及各个队列之间报文离开的相互关系则由队列调度算法决定。 说明： 路由器转发平面的流量管理器TM（Traffic Manager）上有一些高速缓存，用于报文的缓冲和转发，缓存由所有端口共享，各端口竞争使用。为了避免有的端口长时间抢不到缓存而出现断流，路由器给每个端口分配了一块最小可用缓存，并且分配到端口的各个队列上，保证每个队列均有缓存可用。 当TM收到报文时，将报文放入缓存，网络不拥塞时，报文能被及时转发，不会在缓存中产生堆积。这种情况下报文在缓存中的时间为μs级，延迟时间可以忽略不计。 当网络拥塞时，报文在缓存中产生堆积，被延迟处理，延迟时间会大幅增加。延迟时间的大小主要取决于队列的缓存长度以及该队列获得的输出带宽，可以使用如下公式计算时延： 队列时延 = 队列缓存长度 / 队列输出带宽 华为路由器设备的每个端口上都有8个下行队列，称为CQ（Class Queue）队列，也叫端口队列（Port-queue），分别为BE、AF1、AF2、AF3、AF4、EF、CS6和CS7。 单个队列的报文采用FIFO（First In First Out）原则入队和出队。 图1 报文入队出队方式 队列调度算法 本文介绍几种常见队列调度算法： ?先进先出FIFO（First In First Out）

优先队列与堆

题目：优先队列与堆 问题描述 假设某医生看病人的顺序是由病人的病情严重程度来决定。护士按照所有病人来医院的时间顺序给病人编号ID，依次为1，2，3，…，n；并且根据病人的病情严重程度设置Priority值，病越重，Priority的值越小。当医生开始工作时，护士根据病人的Priority

值，由小到大依次安排病人看病。试为护士编写程序安排病人看病的先后次序。 基本要求 （1）利用最小值堆实现一个优先队列。 （2）对于优先队列应该支持如下操作：初始化队列的init操作；获得队列中元素个数的size操作；判定队列是否为空的empty操作；获得队列中最优先的元素的值的top操作；向队列中插入一个元素的push操作；删除队列中最优先的元素的pop操作。 （3）利用优先队列存入所有病人的信息（编号和病情严重程度）。最后利用优先队列获得病人看病的次序。 测试数据: 输入: 1 15 2 3 3 5 4 20 5 10 －1 －1 输出: 2 3 5

1 4 实现提示 （1）最小值堆采用数组作为物理存储结构，每个元素是一个结构体变量，包含编号ID和病情严重程度Priority值。 （2）用户录入－1 －1表示输入结束。 实验分析： 优先级队列是这样的一种数据结构，对它的访问或者删除操作只能对集合中通过指定优先级方法得出的最高优先级元素进行。 优先级队列是公平的，对于任何两个具有相同优先级的元素，首先被删除的是那个在队列中存在时间最长的元素。如果元素是Int类型且按照其排列的顺序进行比较，那么具有最高优先级的元素就是优先级队列中相应的int值最小的那个元素。如果元素是Int类型，但是比较方法与原排列顺序相反，那么具有最高优先级的元素就是优先级队列中相应的int值最大的元素。到底是最小的还是最大的元素优先。 实质上堆可用来实现优先级队列，或者说堆就是一种优先级队列。由于堆的添加元素与删除元素时都会破坏堆结构，所以添加与删除进都要进行结构调整。一般普通的队列添加是在最后加入，但优先级队列却不一定添加到最后，他会按照优先级算法把它插入到队列当中去，出队时还是从第一个（也即最小元素，优

实验五、优先队列式分支限界法解装载问题

实验五优先队列式分支限界法解装载问题 09电信实验班I09660118 徐振飞 一、实验题目 实现书本P201所描述的优先队列式分支限界法解装载问题 二、实验目的 （1）掌握并运用分支限界法基本思想 （2）运用优先队列式分支限界法实现装载问题 （3）比较队列式分支限界法和优先队列式分支限界法的优缺点三、实验内容和原理 （1）实验内容 有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为c1和c2的轮船， 其中集装箱i的重量为Wi，且∑ = + ≤ n i i c c w 1 2 1 ，要求确定是否有一个合 理的装载方案可将这n个集装箱装上这2艘轮船。如果有，请给出方案。 （2）实验原理 解装载问题的优先队列式分支限界法用最大优先队列存储活结点表。活结点x在优先队列中的优先级定义为从根结点到结点x的路径所相应的载重量再加上剩余集装箱的重量之和。优先队列中优先级最大的活结点成为下一个扩展结点。优先队列中活结点x的优先级为x.uweight。以结点x为根的子树中所有结点相应的路径的载重量不超过x.uweight。子集树中叶结点所相应的载重量与其优先级相同。因此在优先队列式分支限界法中，一旦有一个叶结点成为当前扩展结

点，则可以断言该叶结点所相应的解即为最优解，此时终止算法。 上述策略可以用两种不同方式来实现。第一种方式在结点优先队列的每一个活结点中保存从解空间树的根结点到该活结点的路径，在算法确定了达到最优值的叶结点时，就在该叶结点处同时得到相应的最优解。第二种方式在算法的搜索进程中保存当前已构造出的部分解空间树，在算法确定了达到最优值的叶结点时，就可以在解空间树中从该叶结点开始向根结点回溯，构造出相应的最优解。在下面的算法中，采用第二种方式。 四、源程序 import https://www.doczj.com/doc/8410471248.html,parator; import java.util.Iterator; import java.util.PriorityQueue; import java.util.Scanner; public class test5 { public void addLiveNode(PriorityQueue H,bbnode E,int wt,boolean ch,int lev){ bbnode b = new bbnode(E,ch); HeapNode N = new HeapNode(b, wt, lev); H.add(N); } public int maxLoading(int w[],int c,int n,boolean bestx[]){ PriorityQueue H = new PriorityQueue(1000,new comp()); /*生成最大堆*/ int[] r = new int[n+1]; r[n] = 0; for(int j=n-1;j>0;j--){ r[j] = r[j+1] + w[j+1]; } int i = 1; bbnode E = new bbnode(null,false); int Ew = 0; while(i!=n+1){ if(Ew+w[i]<=c){ addLiveNode(H, E, Ew+w[i]+r[i], true, i+1);

优先级调度算法实验报告

优 先 级 调 度 算 法 实 验 报 告 院系:****************学院班级:*********** 姓名:*** 学号:************

一、实验题目：优先级调度算法 二、实验目的 进程调度是处理机管理的核心内容。本实验要求用高级语言编写模拟进程调度程序，以便加深理解有关进程控制快、进程队列等概念，并体会和了解优先级算法的具体实施办法。 三、实验内容 1.设计进程控制块PCB的结构，通常应包括如下信息： 进程名、进程优先数（或轮转时间片数）、进程已占用的CPU时间、进程到完成还需要的时间、进程的状态、当前队列指针等。 2.编写优先级调度算法程序 3.按要求输出结果。 四、实验要求 每个进程可有三种状态；执行状态（RUN）、就绪状态（READY,包括等待状态）和完成状态（FINISH），并假定初始状态为就绪状态。（一）进程控制块结构如下： NAME——进程标示符 PRIO/ROUND——进程优先数 NEEDTIME——进程到完成还需要的时间片数 STATE——进程状态 NEXT——链指针 注： 1.为了便于处理，程序中进程的的运行时间以时间片为单位进行

计算； 2.各进程的优先数或，以及进程运行时间片数的初值，均由用户在程序运行时给定。 （二）进程的就绪态和等待态均为链表结构，共有四个指针如下：RUN——当前运行进程指针 READY——就需队列头指针 TAIL——就需队列尾指针 FINISH——完成队列头指针 五、实验结果：

六、实验总结： 首先这次实验的难度不小，它必须在熟悉掌握数据结构的链表和队列的前提下才能完成，这次实验中用了三个队列，就绪队列，执行队列和完成队列，就绪队列中的优先级数是有序插入的，当进行进程调度的时候，需要先把就绪队列的队首节点（优先级数最大的节点）移入执行队列中，当执行进程结束后，判断该进程是否已经完成，如果已经完成则移入完成队列，如果没有完成，重新有序插入就绪队列中，这就是这次实验算法的思想。 附录（算法代码）：

实验七优先队列与堆实验报告

实验报告部分 HUNAN UNIVERSITY 课程实习报告 题目：优先队列与堆 学生姓名廖嘉琦 学生学号 20090820109 专业班级通信一班 指导老师夏艳 完成日期 2010-11-2

一、需求分析 （1）本程序要求利用最小值堆实现一个优先队列。 （2）对于优先队列应该支持如下操作：初始化队列的init操作；获得队列中元素个数的size操作；判定队列是否为空的empty操作；获得队列中最优先的元素的值的top 操作；向队列中插入一个元素的push操作；删除队列中最优先的元素的pop操作。（3）利用优先队列存入所有病人的信息（编号和病情严重程度）。最后利用优先队列获得病人看病的次序。 （4）堆的数组的ID和和Priority由用户通过键盘输入，其取值范围为（0，216）。不对非法输入做处理，即假设输入都是合法的。 （5）在Dos界面输出病人看病的次序。 （6）测试数据 输入 115 2 3 3 5 420 510 －1 －1 输出 2 3 5 1 4 二、概要设计 抽象数据类型 为实现上述程序的功能，应以整数存储用户的输入，以及计算出的结果。 算法的基本思想 （1）根据题目要求，最小值堆采用数组作为物理存储结构，每个元素是一个结构体变量，包含编号ID和病情严重程度Priority值，以Priority进行排序，最后由优先队列获得病人看病的次序。 。 程序的流程 程序由三个模块组成： （1）输入模块：完成输入结构体数组中每个元素的ID和Priority节点个数，存储在struct patient p[30]中。 （2）处理模块：再定义一个类，将该数组作为参数传给类，使数组变成一个优先队列。 （3）输出模块：屏幕上显示排序后的病人看病次序。 三、详细设计 物理数据类型 题目要求输入的正整数的取值范围在（0，216）之间，为了能够存储，采用C语言中的整型定义变量。在定义一个结构体变量，存储次序和病情程度。

QoS的队列和拥塞控制

QoS的队列和拥塞控制 传统ip网受人诟病的要害一点是其QoS能力，其实经过众多厂商长时间的努力，IP技术的QoS已经有了长足的进步。 一、队列策略 队列调度策略是QOS中针对接收报文和发送报文，按一定优先级策略调度入队和发送， 从而保障特定内容的报文，按需发送的机制。它的特点是只在设备内部实现，没有互通性要 求，不同厂家的设备可能队列调度策略实现不同，但不存在互通问题。 有四种队列机制：FIFO、PQ、CQ、WFQ 1、FIFO是传统的先入先出队列，没有策略。 2、PQ PR eference Queue，优先级队列。共四个优先级：High、Medium、Normal、Low。接口上根据协议类型、报文大小、协议端口号等，划分不同优先级队列，当高优先级队列中有报文时，低优先级队列得不到调度。所以优先级队列适用于应用简单，对某些应用服务要求很高，而其他业务相对不高的应用。它的优势是配置简单，绝对保证高优先级应用的带宽；缺点是不能保证高优先级外的服务得到合理带宽，从而不能公平地保证各种应用的服务质量。

3、CQ Customized Queue，用户定制队列。接口上，根据用户预先的定义，最多可配置16个定制队列，加上1个系统队列，共17个队列。用户可根据协议类型、报文大小、协议端口号，以及相应的access List规则，配置各种队列以及分配相应带宽，各个队列按照预先设定的带宽调度发送。CQ的优点是能保证各种应用能分配到一定的带宽，适用于应用相对简单的场合（如金融等专网），并且调度算法相对简单，路由器转发效率较高；缺点是配置相对复杂，并且网络治理员必须事先知道该网络的具体应用，对于治理员要求较高，对于复杂应用网络，16个优先级似乎不够。 4、WFQ

C语言—实现优先队列的基本操作

// 二叉堆实现（最小）优先队列的基本操作 //优先队列的基本操作包括创建一个空的优先队列、返回具有最小优先权的元素、将元素插入队列中和从队列中删除一个元素 #include #include #define MINDATA -32767 // 构造二叉堆 typedef struct HeapStruct { int capacity; // 最大堆容量 int size; // 当前堆大小 int * elements; // 节点指针 } * PriQueue; // 初始化 PriQueue initPriQueue(int capacity){ PriQueue h = (PriQueue)malloc(sizeof (struct HeapStruct)); h->elements = (int *)malloc((capacity + 1) * sizeof (int)); h->capacity = capacity; h->size = 0; // 将堆的顶端存入最小值 h->elements[0] = MINDA TA; return h; } // 入队 int inPriQueue(PriQueue h,int e){ int i; //判断队列是否为空 if (h->size == h->capacity){ printf("队满, 入队失败！\n"); return 0; } for (i = ++h->size; h->elements[i / 2] > e; i = i / 2) h->elements[i] = h->elements[i / 2]; h->elements[i] = e; return 1;

三层交换机19优先级映射与队列调度典型配置举例

H3C S5130-EI 优先级映射与队列调度配置举例

目录 1 简介 (1) 2 配置前提 (1) 3 优先级映射与队列调度典型配置举例 (1) 3.1 组网需求 (1) 3.2 配置思路 (2) 3.3 使用版本 (3) 3.4 配置步骤 (3) 3.5 验证配置 (5) 3.6 配置文件 (5) 4 相关资料 (6)

1 简介 本文档介绍了优先级映射与队列调度的配置举例。 队列调度是指当设备的某个端口发生拥塞时，先通过配置队列调度策略修改各队列的调度参数，然后在该端口应用该策略来实现拥塞管理功能。 2 配置前提 本文档中的配置均是在实验室环境下进行的配置和验证，配置前设备的所有参数均采用出厂时的缺省配置。如果您已经对设备进行了配置，为了保证配置效果，请确认现有配置和以下举例中的配置不冲突。 本文假设您已了解队列调度特性。 3 优先级映射与队列调度典型配置举例 3.1 组网需求 某公司的网络结构如图1所示。现要求通过优先级映射和队列调度功能相结合，对公司内网流量和访问Internet的流量，在各设备上进行一定的调整，达到以下组网需求： ?对内网服务器群的访问：管理部发送的数据要优先于研发部发送的数据进行传输，当拥塞发生时，按照2:1 的比例依次发送管理部和研发部的报文。 ?对Internet 的访问：管理部发送的数据优先于研发部发送的数据进行传输，当拥塞发生时，必须先将管理部的数据发送完成后，再发送研发部的数据。 ?两个部门内访问Internet 的流量均有3 种：HTTP、FTP 和Email，报文中的DSCP 位分别为33，35，27。现要求发送访问Internet 的数据时，传输优先级如下：HTTP>FTP>Email。 当拥塞发生时，按照2:1:1 的比例依次发送三种报文。

QOS的队列及拥塞管理

队列及拥塞管理 队列及拥塞管理 拥塞管理的中心内容是当拥塞发生时如何制定一个策略，用于决定报文转发的处理次序和丢弃原则，一般采用队列技术。 队列指的是在缓存中对报文进行排序的逻辑。当流量的速率超过接口带宽或超过为该流量设置的带宽时，报文就以队列的形式暂存在缓存中。报文离开队列的时间、顺序，以及各个队列之间报文离开的相互关系则由队列调度算法决定。 说明： 路由器转发平面的流量管理器TM（Traffic Manager）上有一些高速缓存，用于报文的缓冲和转发，缓存由所有端口共享，各端口竞争使用。为了避免有的端口长时间抢不到缓存而出现断流，路由器给每个端口分配了一块最小可用缓存，并且分配到端口的各个队列上，保证每个队列均有缓存可用。 当TM收到报文时，将报文放入缓存，网络不拥塞时，报文能被及时转发，不会在缓存中产生堆积。这种情况下报文在缓存中的时间为μs级，延迟时间可以忽略不计。 当网络拥塞时，报文在缓存中产生堆积，被延迟处理，延迟时间会大幅增加。延迟时间的大小主要取决于队列的缓存长度以及该队列获得的输出带宽，可以使用如下公式计算时延： 队列时延 = 队列缓存长度 / 队列输出带宽 华为路由器设备的每个端口上都有8个下行队列，称为CQ（Class Queue）队列，也叫端口队列（Port-queue），分别为BE、AF1、AF2、AF3、AF4、EF、CS6和CS7。 单个队列的报文采用FIFO（First In First Out）原则入队和出队。 图1 报文入队出队方式 队列调度算法 本文介绍几种常见队列调度算法：

?先进先出FIFO（First In First Out） ?严格优先级SP（Strict Priority） ?轮询RR（Round Robin） ?加权轮询WRR（Weighted Round Robin） ?差分轮询DRR（Deficit Round Robin） ?差分加权轮询DWRR（Deficit Weighted Round Robin） ?加权公平队列WFQ（Weighted Fair Queuing） FIFO FIFO不对报文进行分类。FIFO按报文到达接口的先后顺序让报文进入队列，在队列的出口让 报文按进队的顺序出队，先进的报文将先出队，后进的报文将后出队，如图1。 SP SP（Strict Priority）调度就是严格按照队列优先级的高低顺序进行调度。只有高优先级队列中 的报文全部调度完毕后，低优先级队列才有调度机会。 假设端口有3个采用SP调度算法的队列，分别为高优先（High）队列、中优先（Medium）队列、和低优先（Low）队列，它们的优先级依次降低。如图2，其中报文编号表示报文到达顺序。图2 SP调度 在报文出队的时候，首先让高优先队列中的报文出队并发送，直到高优先队列中的报文发送完，然后发送中优先队列中的报文，直到发送完，接着是低优先队列。在调度低优先级队列时，如 果高优先级队列又有报文到来，则会优先调度高优先级队列。这样，较高优先级队列的报文将 会得到优先发送，而较低优先级的报文后发送。 SP调度的缺点是：拥塞发生时，如果较高优先级队列中长时间有报文存在，那么低优先级队 列中的报文就会由于得不到服务而“饿死”。 RR RR调度采用轮询的方式，对多个队列进行调度。RR以环形的方式轮询多个队列。如果轮询的 队列不为空，则从该队列取走一个报文；如果该队列为空，则直接跳过该队列，调度器不等待。

堆与优先权队列的设计与实现

一、课题名称 堆与优先权队列的设计与实现 二、课题内容和要求 设计要求：理解掌握堆与优先权队列的含义，编程动态实现： （1）给定一组数据（可以教材为例），构造最小堆； （2）利用同一组数据为输入序列，实现优先权队列。 三、需求分析 要求构造最小堆，所以需要一个创建堆的CreateHeap(T heap[],int n)函数，用以创建堆，函数中又要调用到向下调整AdjustDown函数，实现最小堆的生成。这两个函数包含在头文件Heap.h中。另外还要求实现优先权队列，需要一个优先权队列类PrioQueue，类中实现优先权队列的构造、调整、插入等功能。该类包含在头文件PrioQueue.h 中。要求要动态实现，故需要有输出函数实现特定形式的动态演示，包含在out.h和Out2.h中。 四、概要设计 建立工程B09040121.dsw，含五个文件，包括main.cpp，Heap.h，Prioqueue.h，out.h，Out2.h。文件Heap.h中包含创建堆的CreateHeap(T heap[],int n)函数和向下调整AdjustDown函数，文件PrioQueue.h包含优先权队列类PrioQueue，类中实现优先权队列的构造、调整、插入等功能。文件out.h和Out2.h各自定义两个输出函数，分别对应堆的输出和优先权队列的输出。 五、详细设计 上面已经介绍工程共含main.cpp，Heap.h，Prioqueue.h，out.h，Out2.h五个文件，下面列出各个文件的程序代码： Heap.h： template void AdjustDown (T heap[],int r,int j)//向下调整 { int child=2*r+1; T temp=heap[r];

4.QoS队列调度算法概述

QoS队列调度算法概述 作者：上传时间：2011-04-22 关键字：网络大爬虫4-QoS专题 文常慧锋 【摘要】本文概述了常用队列调度算法的实现机制，并在此基础上对比了基于理想流模型的WFQ队列算法与其他队列调度算法的公平性能。 【关键字】服务质量队列调度通用处理器共享加权公平队列 1. 引言 队列调度算法是实现网络QoS(Quality of Service，服务质量)控制的核心机制之一，是网络资源管理的重要内容，通过控制不同类型的分组对链路带宽的使用，使不同的数据流得到不同等级的服务。 通常调度算法的工作模式可以分为两种：工作保留模式(work-conserving)和非工作保留模式(non-work-conserving)。如果队列中有数据包等待发送服务器就工作的调度算法称为工作保留调度算法；如果队列中有数据包等待发送但服务器仍然处于空闲状态的调度算法称为非工作保留调度算法，例如，即使服务器处于空闲状态同时队列中有数据包等待发送，但是为了等待下一个高优先级的数据包服务器也会推迟当前数据包的传输，这种调度算法就属于非工作保留调度算法。当数据包的传输时间很短时，非工作保留调度算法几乎是不公平的。 调度算法的另一种分类方法是根据调度算法的内部结构来划分的，主要有两种：基于优先级分类的调度算法和基于帧结构的调度算法。在基于优先级的调度算法中有一个称为虚拟时间(virtual time)的全局变量。调度算法根据该变量为每个数据包计算一个时间戳，然后根据时间戳对数据包排序和调度。虚拟时钟，加权公平队列都属于这种结构。基于优先级的调度算法的实现复杂度取决于两个因素：更新优先级列表算法和选择最高优先级数据包算法的复杂度(至少是，其中是共享输出链路的队列数)和计算时间戳算法的复杂度(这主要取决于所采用的调度算法，加权公平队列(WFQ)的时间戳的计算复杂度为，虚拟时钟的计算复杂度只为O(1))。 在基于帧结构的调度算法中，时间被分为固定长度或可变长度的帧。每个数据流所能使用的带宽资源就是每一帧中所允许传输业务量的最大值。存储转发队列是帧长度固定的基于帧结构的调度算法，在这种结构中，如果一帧中数据流的业务量小于预留带宽，服务器就会空闲。加权循环队列，差额循环队列允许帧长度可变，同时，如果一个数据流的业务量小于预留带宽时，下一个数据流就可以提前被调度。基于帧结构的调度算法最大的优点是实现简单，成本低，最大的缺点是缺乏灵活性和扩展性。 2. 典型的调度算法简介 2.1先进先出队列(FIFO) FIFO队列是最简单的基于优先级的调度算法。在FIFO队列中数据包的时间戳就是数据包的到达时间。FIFO队列提供了基本的存储转发功能，也是目前因特网中使用最广泛的一种方式，它采用默认的排队方法，不需要配置。其优点是实现简单，成本低，缺点是不能提供

c#利用消息队列解决进程间信息交互(带优先级)

使用微软消息队列实现C#进程间通信 2008-07-25 来源:网络 顾名思义，微软消息队列（MSMQ）是一种给队列发送消息以便稍后进行处理的方法。消息由一个“Producer”（生产者）应用程序发送出去，再由一个“Consumer”（消费者）应用程序返回。 这两个应用程序可以在同一台机器上，在整个网络中，或甚至是位于并不总是连接在一起的不同机器上。MSMQ具有故障保险特性，因为如果第一次传送失败，它会重新发送消息。这样可保证你的应用程序消息到达它们的目的地。 我将应用一个叫做“TechRepublic”的队列。当你运行本文下载版本中的样本实例时，如果这个队列不存在，它会自动建立。 在前面的一篇文章中，Zach Smith说明了如何使用IPC通道在同一台机器上的两个进程间通信。他将在本文中说明如何在同一台机器或网络上的应用程序间实现进程间通信。 访问MSMQ 通过.NET访问队列由System.Messaging.MessageQueue对象完成。列表A说明了如何在一台名为“SRV-MESSAGING”的计算机上访问TechRepublic队列。 列表A 注：要应用这个对象，你必须在你的项目中添加一个参考。 现在我们有了一个MessageQueue对象，这个对象为你提供与队列交互需要的所有功能。 如果队列不存在，你可以调用MessageQueue对象的静态Create方法编程建立队列。列表B中的代码说明如何检查队列是否存在，建立队列或给队列添加一个参考。 列表B

改写队列 改写队列时，用到MessageQueue.Send方法。列表C举例说明如何向TechRepublic队列发送一条消息。 列表C 在这个例子中，我们给TechRepublic队列发送一条正文为“My message body”的消息，并对这个消息应用了一个“Message Label”标签。消息标签允许你不需阅读消息正文就可以分割消息。如果从计算机管理控制台中查看队列，还可在“队列消息”部分看到这些标签。 读取队列 可以使用几种方法从队列中读取消息。最常见的情况是从队列中取出所有消息，然后一次性处理它们。这时要调用MessageQueue.GetAllMessages方法。列表D举例说明如何应用这个方法。 列表D

STL优先队列的使用方法_进阶篇

// 如果这个会了，那优先队列就全部OK了 // 优先队列在堆里放指针时候的运用 // 即用stl来构建最大堆最小堆 // 但是不同于一般的堆这里讲的是堆中放的是指针是指针！！！！！！ // 简单易懂浅显但不深刻，能迅速应用，后面的要自己在实际操作中理解 //#include #include //注意这里的头文件定义写成上面的那个是不行的 #include using namespace std; //这句话一定不能忘记 //STL在这里的操作类似JAVA的类的概念,需要重新定义一下类的操作优先队列的模板里面放的是某各class 所以我们要定义类 //重写 struct bb{ int num;//这里你可以放任意你愿意放的类但是这个class 要有自己的比大小操作符bb(int n=0){num=n;}//初始化 }; // 重点！！！！！！！！！ // //运用指针来比较类实例大小的时候要注意存在模板中的第三个类，重载的东西是操作符（） //为此，我们要重写优先级别的定义优先队列模板中的最后一个运算类相当于运算符class op{ public: bool operator()(bb* a,bb* b){return a->numnum;} //这里放进来的就是class bb 的指针了而这个我们自己定义的op运算就是比较指针所指向的bb类的实例的大小注意返回为bool //大顶堆小于大顶堆大于小顶堆 }; //测试 int main(){ priority_queue,op>Q;//这里用的是一个类模板

队列调度

今天先讲队列，因为中间两个知识点会用到队列的知识。 上图的三种延迟：进程延迟（路由器处理IP包、查找路由表）、队列延迟、传输延迟（与传输线路有关）。 思科路由器转发数据包的三种方式：Process Switching(进程交换)、Fash Switching（快速交换，也叫cache交换）、CEF(Cisco Express Forwarding)。 对于网络单元，当数据包到达的速度大于该接口传送数据包的速度时，在该接口处就会产生拥塞。如果没有足够的存储空间来保存这些数据包，它们其中的一部分就会丢失。数据包的丢失又可能会导致发送该数据包的主机或路由器因超时而重传此数据包，这将导致恶性循环。 对拥塞的管理，一般采用队列机制。当拥塞发生时，报文在路由器出口处按一定的策略入队；在调度时，再按照一定的策略决定报文出队发送的次序。 以下两张图是出现congestion的两种情况举例：

Transient：临时的；短暂的。Persistent：持续的。

在思科路由器上有软件队列和硬件队列之分。一个队列调度器调度下一个被转发的包的时候

不是直接移到出接口，而是把包从软件Q移到另外一个更小的FIFO队列中去，思科称为transimit Q（TX Q）或者transimit ring（TX Ring），这个更小的FIFO队列叫做hardware queue 硬件队列满的时候，有一些队列在软件Q中。此时硬件Q长度为4，不能被队列工具所控制。而软件Q中有之后的5、6、7个包，这三个包是可以被队列调度的，也就是我们通常说的软件队列调度机制是我们最经常操控的，而硬件Q不能被操控，即硬件队列先进先出。 加队也称插入，完成两项工作：1. 决定Queue能容纳多少包（即停车位容量）；2. Queue 满了之后，采取何种丢弃技术将后续的包丢弃。 调度也称服务策略，采用何种技术将包送入出接口的硬件队列。 注意：

优先队列变优先级

优先队列默认情况下是按从大到小排列的： ////默认情况，按从大到小排列 #include #include using namespace std; int main() { int num[10]={14,10,56,7,83,22,36,91,3,47}; priority_queue q; for(int i=0;i<=9;i++) { q.push(num[i]); } cout<<"默认情况:"<

自定义排序方法： 1：用系统比较函数 ////采用优先队列自带的比较函数，greater代表的是按从小到大顺序 //less代表的是从大到小的顺序 #include #include #include //#include using namespace std; int main() { int num[10]={14,10,56,7,83,22,36,91,3,47}; priority_queue,greater > que;/////采取最小优先策略，即按从小到大的顺序排列 priority_queue,less > que1; ////采取最大优先策略，即按从大到小的顺序排列 for(int i=0;i<=9;i++) { que.push(num[i]); que1.push(num[i]); } cout<<"greater:"<:"<

优先队列实验报告

优先队列实验报告 一、使用说明 1.开始编译后，因为优先队列未创建，要求输入队列元素个数与各元素值，以此新建并初始化优先队列。 2.优先队列创建成功后，出现选择菜单，有查找、插入、删除、显示四个功能。 3.查找是查找值最大的元素，并询问是否删除此元素；删除操作用来删除该元素；插入是通过输入一个元素值来将它加在队列底端；显示操作显示自动排列后的各个元素值。 二、算法实现 1.本实验构造静态顺序存储结构来存储优先队列的元素，此静态顺序存储结构有两个结构成员：ElemType *elem; int length; 一个为数据元素存储空间基址，另一个为表长。 2.新建并初始化优先队列后，会调整优先队列的元素排列。执行插入后，也会如此做。 3.所谓调整排列，就是利用大顶堆，将元素值较大的元素不断上调，直到元素值最大的元素调至大顶堆顶部。 4.选择删除后，返回队头第一个元素后，静态顺序表元素从第二个开始依次前移，覆盖第一个元素。若队列清空，会给与提示。 5.插入操作是将新元素先插入队列底端，再进行调整。 6.查找最大值：因为优先队列中队头就是最大值，返回此值即可。 三、总结 1.优先队列实质是堆，堆通过模拟二叉树的结构（实质是静态顺寻表）来进行调整。 2.优先队列可通过定义的不同决定成为最小或最大优先队列。 3.优先队列只允许在底端加入元素，并从顶端取出元素，除此之外别无其它存取元素的途径。 4.新添加的元素并非依照被推入的次序排列，而是自动依照元素的权值排列。 源代码： #include"malloc.h" /* malloc()等*/ #include"stdio.h" #include"stdlib.h" typedef int ElemType; typedef struct /*静态查找表的顺序存储结构*/ { ElemType *elem; /* 数据元素存储空间基址，建表时按实际长度分配，0号单元留空*/ int length; /* 表长度*/ }SSTable; void Creat_Seq(SSTable &ST,int n) { /* 操作结果: 构造一个含n个数据元素的静态顺序查找表ST(数据来自数组r) */ int i,temp; ST.elem=(ElemType *)malloc((n+1) * sizeof(ElemType)); /* 动态生成n个数据元素空间(0号单元不用) */ if(!(ST).elem) { printf("ERROR\n");

就绪队列

就绪队列 raw os 总是运行就绪队列中最高优先级的任务。就绪队列实质上是一个hash table, 也就是说有一个链表数组，每一个数组元素代表一个优先级的就绪队列，raw os最多支持256优先级的就绪队列，也就是说数组下标0到255. typedef struct RAW_RUN_QUEUE { RAW_U8 highest_priority; (1) LIST task_ready_list[CONFIG_RAW_PRIO_MAX]; (2) RAW_U32 task_bit_map[NUM_WORDS]; (3) } RAW_RUN_QUEUE; RAW_RUN_QUEUE 这个数据结构代表了整个系统的就绪队列，(2)处代码说明了有多少个优先级就有多少个就绪队列。(3)处代码是一个位图，一个bit代表一个优先级。(1)处代码中的highest_priority维护了系统中最高的优先级是多少。(2)处代码中的LIST结构体定义如下: typedef struct LIST { struct LIST *next; struct LIST *previous; } LIST; 可以看到LIST是一个双向链表，raw os的就绪队列采用了双向链表，而不是采用了传统的单向链表是为了加快插入到尾部的速度，虽然比起单链表浪费了一个指针的大小，实则是明智的做法。 可以看到上图中，就绪队列Y是一个双链表(LIST)，任务1，任务2，任务3，都

是包含一个双链表(LIST),就绪的任务与任务之间也是用双链表连接在一起。需要注意的是任务2和优先级Y的链表也是首尾相连的。 如果一个优先级对应的就绪队列中有多个任务的话，raw os调度时总是会选择链表打头指向的的那个任务做为最高优先级任务去运行，比如上图中最高优先级的任务就是任务1。 raw os 找到最高优先级的方法，实质上去查找task_bit_map第一个bit为1的位置。 raw os 查找task_bit_map第一个bit为1的位置的API是bit_search_first_one。bit_search_first_one这个API有两套版本一个是给32位的cpu用的，另外一个是给8位和16位单片机使用的。 raw os 涉及到内部就绪队列的api有以下几个: 1 add_ready_list_head 假设当前的就绪队列为： 加入任务2到队列头部后就变为: 可以看到任务2变到前面去了。

C++优先队列的基本使用方法

C++优先队列的基本使用方法 #include #include #include using namespace std; struct node { friend bool operator< (node n1, node n2) { return n1.priority < n2.priority;//"<"为从大到小排列，">"为从小打到排列 } int priority; int value; }; int main() { const int len = 5; int i; int a[len] = {3,5,9,6,2}; //示例1 priority_queue qi;//普通的优先级队列，按从大到小排序 for(i = 0; i < len; i++) qi.push(a[i]); for(i = 0; i < len; i++) { cout<, greater > qi2;//从小到大的优先级队列，可将greater 改为less，即为从大到小 for(i = 0; i < len; i++) qi2.push(a[i]); for(i = 0; i < len; i++) { cout<

//示例3 priority_queue qn;//必须要重载运算符 node b[len]; b[0].priority = 6; b[0].value = 1; b[1].priority = 9; b[1].value = 5; b[2].priority = 2; b[2].value = 3; b[3].priority = 8; b[3].value = 2; b[4].priority = 1; b[4].value = 4; for(i = 0; i < len; i++) qn.push(b[i]); cout<<"优先级"<<'\t'<<"值"< qn; node n1; n1.a = 9; node n2; n2.a = 2; node n3; n3.a = 50; qn.push(n1); qn.push(n2); qn.push(n3); int size = qn.size();