优先级队列用法

优先队列式分支限界法中队列结点类型声明在说优先队列式分支限界法之前，咱们得先弄明白这到底是个啥玩意儿。

你想啊，就像咱们去排队买热腾腾的包子。

大家都知道，包子好吃，但人一多就得慢慢等了。

于是呢，聪明的你决定用一个优先队列来安排这个“买包子”的队伍。

啥意思呢？就是说，排队的顺序不是简单地按时间，而是按照每个人对包子的渴望程度。

渴望得最强的人优先，嘿，这样一来，人人都能快速吃到自己想吃的包子。

优先队列的节点类型到底是啥呢？这就像是咱们队伍里的每个人，每个节点都得有一些属性，让咱们知道谁更有优先权。

你想，每个人的心里都有一把尺子，衡量着“我今天最想吃哪个口味的包子”。

在代码的世界里，这种“尺子”就是优先级。

每个节点包含的内容得包括“包子种类”还有“优先级”。

要是简单点说，一个节点就像是一个小卡片，上面写着“我想要肉包，优先级五颗星”。

这样，咱们就能快速找到谁应该先来买包子。

再说说这个优先队列是怎么运作的。

想象一下，队伍里有人拿着个小喇叭，喊着“我先来，我最想吃肉包！”旁边的人就得让开。

这就是优先队列的魔力了。

你得设计一个好的结构来存储这些节点，比如说用数组、链表或者堆。

就像搭积木，怎么搭才能最牢固，能最快找到优先级最高的节点，这可是个技术活儿。

一般来说，堆是一种很好的选择，它能让你快速找到最高优先级的节点，真是聪明又省事。

别忘了节点之间的关系。

就像你和朋友们一起吃包子，不可能一个人吃完所有吧。

得有个秩序，轮流来。

每个节点的优先级就像是队伍里的身份，身份高的先上，身份低的慢慢等。

这种方法在搜索问题上特别管用，比如说最短路径问题，找出哪条路最好，最短，这都是要依赖优先队列的。

优先队列式的分支限界法可不只是局限于买包子。

想象一下你在策划一个周末的旅行，想去的地方就像节点，优先级代表着你对每个地方的向往程度。

你得好好安排，先去最想去的地方，其他的慢慢来。

这样的思想同样适用于很多算法问题，像旅行商问题、背包问题，统统都可以用上。

在计算机系统中，异步任务队列是一种常见的并发处理方式，它允许多个任务在不同的线程或进程中并行执行，从而提高系统的吞吐量和响应速度。

本文将介绍几种常见的异步任务队列方案，包括阻塞队列、非阻塞队列、优先级队列、延迟队列等。

1. 阻塞队列阻塞队列是最常见的一种异步任务队列方案，它的主要特点是当队列为空时，从队列中获取元素的操作会被阻塞，直到有新的元素加入队列。

这种方案简单易用，但在某些情况下可能会导致线程饥饿问题。

2. 非阻塞队列非阻塞队列与阻塞队列的主要区别在于，当队列为空时，从队列中获取元素的操作不会阻塞，而是立即返回一个特殊值（如null或undefined）。

这种方案可以避免线程饥饿问题，但需要开发者自己处理队列为空的情况。

3. 优先级队列优先级队列是一种支持优先级的异步任务队列方案，它允许开发者为每个任务指定一个优先级，队列会根据优先级对任务进行排序。

优先级高的任务会优先被执行，这种方案适用于需要按照任务重要性进行调度的场景。

4. 延迟队列延迟队列是一种支持延迟执行的异步任务队列方案，它允许开发者为每个任务指定一个延迟时间，任务会在指定的延迟时间后被执行。

这种方案适用于需要按照任务执行时间进行调度的场景。

5. 分布式队列分布式队列是一种支持多节点存储和访问的异步任务队列方案，它允许开发者将任务分布在多个节点上进行处理，从而提高系统的可扩展性和容错性。

这种方案适用于需要处理大量任务的场景。

6. 消息中间件消息中间件是一种基于异步任务队列的分布式系统解决方案，它提供了丰富的消息传输、存储和管理功能，支持多种消息协议和数据格式。

常见的消息中间件包括RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ等。

7. 数据库表数据库表是一种简单的异步任务队列方案，它将任务存储在数据库表中，通过定时器或其他机制触发任务的执行。

这种方案适用于需要与数据库紧密集成的场景。

8. 缓存系统缓存系统是一种高性能的异步任务队列方案，它将任务存储在内存中，通过定时器或其他机制触发任务的执行。

Java中数组⾃定义排序与优先级队列笔记今天在⼒扣每⽇⼀题中⼜遇到了需要取出数组前n个元素的，第⼀时间想到使⽤Arrays的sort排序，应该可以⾃定义⽐较器，或者使⽤⼤顶堆（优先级队列），但是⼀下没有写出来，还是去查了下资料，因此在这做个笔记以备⽆患。

Arrays的sort⾃定义⽐较器：Arrays.sort(数组,(a,b)->{return a-b(升序)/b-a(降序)})；或者使⽤匿名类Arrays.sort(数组,new Comparator<>() { public int compare(int[] a,int[]b){return a-b(升序)/b-a(降序)});最后使⽤Arrays.copyOfRange(原数组, 起点, 终点)返回原数组的⼦数组即可。

时间复杂度是nlogn，n为数组元素个数由于⾃定义⽐较器实现快排需要对数组⾥所有元素都进⾏排序，在这种题⽬中只需要取满⾜条件的前k个即可，因此可以使⽤固定k容量的⼤顶堆结构进⾏求解，采⽤的是PriorityQueue的api接⼝。

⾸先定义⼀个优先级队列，定义其⽐较策略，这⾥采⽤的是逆序，因此堆顶元素为最不符合要求的，每次只要和堆顶元素对⽐即可。

PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<int[]>(new Comparator<int[]>() {public int compare(int[] array1, int[] array2) {return array2[0] - array1[0];}});然后将数组前k项加⼊队列，完成初始化for (int i = 0; i < K; ++i)pq.offer(new int[]{points[i][0] * points[i][0] + points[i][1] * points[i][1], i});最后后续项依次和堆顶进⾏⽐较，如果满⾜则抛出堆顶，将该项加⼊，PriorityQueue会按照⽐较策略重新⽣成堆顶。

priorityqueue方法PriorityQueue方法PriorityQueue是Java中的一个常用数据结构，它的作用是维护一个优先级队列，即每次从队列中取出元素时，会先取出优先级最高的元素。

本文将介绍PriorityQueue的使用方法，以及一些常用操作。

1. 声明PriorityQueue在使用PriorityQueue之前，需要先声明一个PriorityQueue。

一个简单的声明方法如下：```PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<Integer>();```这个声明表示，我们创建了一个优先级队列pq，其中的元素是整数。

2. 添加元素添加元素到PriorityQueue的方法是add()。

例如，如果要向一个优先级队列pq中添加值为5的元素，可以使用以下代码：pq.add(5);```3. 取出元素从PriorityQueue中取出元素的方法是poll()。

此方法取出优先级最高的元素，并从队列中删除它。

例如，如果我们要从一个优先级队列pq中取出优先级最高的元素，可以使用以下代码：```int highestPriority = pq.poll();```这个代码表示取出了当前队列中优先级最高的元素，并将其保存在highestPriority变量中。

4. 访问元素我们可以使用peek()方法来查看当前队列中优先级最高的元素，但是它并不会从队列中删除这个元素。

例如，如果我们要查看一个优先级队列pq中优先级最高的元素，可以使用以下代码：```int highestPriority = pq.peek();5. 修改元素PriorityQueue中的元素是按照优先级排序的，因此不能直接修改某个元素的值。

如果需要修改元素，需要先将该元素从队列中删除，然后再将修改后的元素添加回队列中。

6. 遍历元素我们可以使用迭代器来遍历PriorityQueue中的所有元素。

c++中队列的用法队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它按照元素添加和移除元素的顺序访问元素。

在C语言中，可以使用数组来实现队列。

队列有两个主要的操作：入队（添加元素到队尾）和出队（从队头移除元素）。

一、队列的基本操作在C中，队列通常使用数组来实现。

以下是一些基本的队列操作：1.初始化队列可以使用以下代码来初始化一个空的队列：```cqueue*q=(queue*)malloc(sizeof(int));//初始化一个空的整数队列```2.入队操作入队操作是将元素添加到队列的末尾。

可以使用以下代码来实现：```cq->data[q->head]=x;//将元素x添加到队列的头部q->head=(q->head+1)%MAXSIZE;//将头部指针移动到下一个位置```其中，`MAXSIZE`是队列的最大大小，`data`是队列的数组，`head`是队列的头部指针。

3.出队操作出队操作是从队列的头部移除元素。

可以使用以下代码来实现：```cif(q->tail!=q->head){//如果队列中还有元素x=q->data[q->head];//移除头部元素并保存它q->head=(q->head+1)%MAXSIZE;//将头部指针移动到下一个位置}else{//如果队列为空，则不能执行出队操作x=NULL;//返回一个无效的值来表示队列为空}```其中，`tail`是队列的尾部指针。

二、队列的应用场景队列是一种非常有用的数据结构，它适用于多种场景。

以下是一些常见的队列应用场景：1.任务调度：队列可以用于任务调度，将待执行的任务按照优先级添加到队列中，然后按照优先级顺序从队列中取出任务并执行。

这样可以确保高优先级任务能够优先执行，避免低优先级任务阻塞高优先级任务的执行。

2.生产者-消费者问题：队列可以用于解决生产者-消费者问题。

生产者将数据添加到队列中，消费者从队列中取出数据并处理它们。

c++ 优先级队列自定义比较函数在使用C++优先级队列时，经常需要自定义比较函数，以便根据特定的需求来排序元素。

C++ 中的优先级队列默认使用 less 作为比较函数，即使用小于号来判断元素的优先级。

如果需要使用大于号或自定义比较函数，则需要在定义优先级队列时传入相应的比较函数。

以下是使用大于号作为比较函数的示例代码：```#include <queue>#include <iostream>using namespace std;int main() {priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq;pq.push(3);pq.push(1);pq.push(4);pq.push(1);while (!pq.empty()) {cout << pq.top() << ' ';pq.pop();}return 0;}```输出结果为：1 1 3 4在自定义比较函数时，需要遵循如下规则：1. 传入的比较函数必须是一个可调用对象，可以是函数指针、函数对象或 lambda 表达式等。

2. 比较函数的参数类型必须与优先级队列中的元素类型相同。

3. 比较函数返回值为 bool 类型，表示两个元素的优先级关系，返回 true 表示第一个元素的优先级高于第二个元素。

以下是使用自定义比较函数的示例代码：```#include <queue>#include <iostream>using namespace std;struct mycmp {bool operator()(const int& a, const int& b) const {return a % 10 > b % 10;}};int main() {priority_queue<int, vector<int>, mycmp> pq;pq.push(13);pq.push(12);pq.push(15);pq.push(11);while (!pq.empty()) {cout << pq.top() << ' ';pq.pop();}return 0;}```输出结果为：11 12 13 15在这个示例中，我们定义了一个比较函数 mycmp，它比较两个元素的个位数大小，返回值为 true 表示第一个元素的个位数大于第二个元素的个位数。

c++优先队列实现原理
C++的优先队列是通过堆（heap）实现的。

堆是一种特殊的二
叉树结构，它满足以下两个条件：
1. 完全二叉树：除最后一层外，每一层都是满的，并且最后一层的节点都尽量靠左排列。

2. 堆序性：对于每个节点X，X的父节点的值（如果存在）必须大于或等于X的值。

C++的优先队列会根据元素的优先级自动进行排序，并且每次
取出最高优先级的元素。

它使用一个二叉堆（通常是最大堆）来实现。

在C++的STL库中，优先队列的实现是通过
std::priority_queue模板类来实现的。

这个类内部使用一个std::vector容器来存储元素，并且使用一个比较函数（默认是std::less）来确定元素的优先级。

当元素插入到优先队列中时，它会根据比较函数的规则将元素插入到正确的位置，以保证最高优先级的元素在队列的最前面。

当从优先队列中取出元素时，它会取出队列的第一个元素，并将其移出队列。

然后，它会重新调整剩余元素的顺序，以确保下一个元素仍然是最高优先级的元素。

总的来说，C++的优先队列使用二叉堆来存储和维护元素的顺序，并且根据比较函数来确定元素的优先级。

这使得插入和删
除操作的时间复杂度都是O(logN)，其中N是队列中元素的个数。

Python队列（Queue）⽤法⼀、队列（Queue）Python的Queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先⼊先出)队列Queue，LIFO（后⼊先出）队列LifoQueue，和优先级队列PriorityQueue。

这些队列都实现了锁原语，能够在多线程中直接使⽤。

可以使⽤队列来实现线程间的同步。

常⽤⽅法：Queue.qsize() 返回队列的⼤⼩Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之FalseQueue.full() 如果队列满了，返回True,反之False，Queue.full 与 maxsize ⼤⼩对应Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间Queue.get_nowait() 相当于Queue.get(False)，⾮阻塞⽅法Queue.put(item) 写⼊队列，timeout等待时间Queue.task_done() 在完成⼀项⼯作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送⼀个信号。

每个get()调⽤得到⼀个任务，接下来task_done()调⽤告诉队列该任务已经处理完毕。

Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执⾏别的操作⽰例代码如下：1.from Queue import Queue,LifoQueue,PriorityQueue2.#先进先出队列3.q=Queue(maxsize=5)4.#后进先出队列5.lq=LifoQueue(maxsize=6)6.#优先级队列7.pq=PriorityQueue(maxsize=5)8.9.for i in range(5):10.q.put(i)11.lq.put(i)12.pq.put(i)13.14.print "先进先出队列：%s;是否为空：%s；多⼤,%s;是否满,%s" %(q.queue,q.empty(),q.qsize(),q.full())15.print "后进先出队列：%s;是否为空：%s;多⼤,%s;是否满,%s" %(lq.queue,lq.empty(),lq.qsize(),lq.full())16.print "优先级队列：%s;是否为空：%s,多⼤,%s;是否满,%s" %(pq.queue,pq.empty(),pq.qsize(),pq.full())17.18.print q.get(),lq.get(),pq.get()19.20.print "先进先出队列：%s;是否为空：%s；多⼤,%s;是否满,%s" %(q.queue,q.empty(),q.qsize(),q.full())21.print "后进先出队列：%s;是否为空：%s;多⼤,%s;是否满,%s" %(lq.queue,lq.empty(),lq.qsize(),lq.full())22.print "优先级队列：%s;是否为空：%s,多⼤,%s;是否满,%s" %(pq.queue,pq.empty(),pq.qsize(),pq.full())1.先进先出队列：deque([0, 1, 2, 3, 4]);是否为空：False；多⼤,5;是否满,True2.后进先出队列：[0, 1, 2, 3, 4];是否为空：False;多⼤,5;是否满,False3.优先级队列：[0, 1, 2, 3, 4];是否为空：False,多⼤,5;是否满,True4.0 4 05.先进先出队列：deque([1, 2, 3, 4]);是否为空：False；多⼤,4;是否满,False6.后进先出队列：[0, 1, 2, 3];是否为空：False;多⼤,4;是否满,False7.优先级队列：[1, 3, 2, 4];是否为空：False,多⼤,4;是否满,False还有⼀种队列是双边队列，⽰例代码如下：1.from Queue import deque2.dq=deque(['a','b'])3.dq.append('c')4.print dq5.print dq.pop()6.print dq7.print dq.popleft()8.print dq9.dq.appendleft('d')10.print dq11.print len(dq)1.deque(['a', 'b', 'c'])2.c3.deque(['a', 'b'])4.a5.deque(['b'])6.deque(['d', 'b'])7.2⼆、⽣产者消费者模式⽣产者消费者模式并不是提出的众多模式之⼀，但它依然是开发同学编程过程中最常⽤的⼀种模式⽣产者模块⼉负责产⽣数据，放⼊缓冲区，这些数据由另⼀个消费者模块⼉来从缓冲区取出并进⾏消费者相应的处理。

priority_queue 遍历方法priority_queue 遍历方法介绍priority_queue是 C++ 标准库中的一个容器适配器，它基于堆排序算法实现了一个优先级队列。

在实际应用中，我们经常需要对priority_queue进行遍历操作。

本文将详细介绍priority_queue 的遍历方法。

方法一：基于top()函数的遍历1.priority_queue中的元素是按照优先级从高到低排序的，而top()函数用于获取队列中的最高优先级元素。

2.我们可以通过循环不断调用top()函数，然后将取出的元素进行处理，直到priority_queue变为空。

while (!()) {// 取出最高优先级元素进行处理cout << () << endl;(); // 弹出最高优先级元素}方法二：基于迭代器的遍历1.priority_queue并没有提供标准的迭代器接口，但我们可以使用一个临时队列来辅助进行遍历操作。

2.将priority_queue中的元素逐个取出并放入临时队列，然后再将元素从临时队列中取出，实现遍历的效果。

priority_queue<int> temp_pq = pq;while (!temp_()) {// 取出临时队列中的元素进行处理cout << temp_() << endl;temp_(); // 弹出最高优先级元素}方法三：使用STL算法库的遍历1.通过使用STL算法库中的for_each()函数，我们可以方便地遍历priority_queue中的元素。

2.在for_each()函数中，我们使用一个函数对象作为参数，对priority_queue中的每个元素进行处理。

struct PrintElement {void operator()(int element) {cout << element << endl;}};priority_queue<int> temp_pq = pq;for_each(temp_(), temp_(), PrintElement());方法四：将priority_queue转换为vector进行遍历1.我们可以将priority_queue转换为vector，然后使用for循环遍历vector中的元素。

python各种queue总结⼀、队列介绍定义：队列是⼀种特殊的线性表，是⼀种先进先出（FIFO）的数据结构。⽤途：⽤于线程之间或进程之间的数据共享。队列的五种基本操作：1. 初始化队列2. ⼊队3. 出队4. 判断队列是否为空5. 判断队列是否为满

python内置有四种队列：1. 先进先出队列 Queue.Queue2. 先进后出队列 Queue.LifoQueue3. 优先级队列 Queue.ProorityQueue4. 双端队列 collections.deque

⼆、使⽤Queue模块封装了先进先出队列Queue.Queue()、先进后出队列Queue.LifoQueue()、优先级队列Queue.PriorityQueue()以及队列为空和满的异常。

三种队列的通⽤⽤法：1. que = Queue.Queue(maxsize=xx) or Queue.Lifoqueue(maxsize=xx) or Queue.Priorityqueue(maxsize=xx)，实例化xx长度的队列。不指定maxsize时，默认队列⽆限长2. que.get(block=True, timeout=xx) xx秒阻塞出队，超过xx秒⽆数据出队则抛出Queue.Empty异常。que.get()，相当于que.get(block=True, timeout=None)，默认阻塞出队，且阻塞时间⽆限长3. que.get_nowait() 相当于que.get(block=False, timeout=None) ⾮阻塞即刻出队，当队⾥为空时抛出Queue.Empty异常4. que.put(item, block=True, timeout=xx) xx秒阻塞⼊队，超过xx秒数据⽆法⼊队则抛出Queue.Full异常。que.put(item)，相当于为que.put(item, block=True, timeout=None), 默认阻塞⼊队，且阻塞时间⽆限长5. que.put_nowait(item) 相当于que.put(item, block=False, timeout=None) ⾮阻塞即刻⼊队，当队⾥已满时抛出Queue.Full异常6. que.empty() 判断队列是否为空，为空返回True7. que.full() 判断队列是否已满，已满返回True8. que.qsize() 获取当前队列的长度9. que.join() 阻塞队列直到所有⼊队的数据都完成出队10. que.task_done() 告诉其它阻塞获取数据的线程队列已被当前队列⽤完