优先级队列讲义

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priorityqueue的参数

priorityqueue的参数摘要：本文将介绍优先队列的基本概念，重点讲解其参数、操作以及常见实现方式。

优先队列是一种特殊的队列，其中的元素具有优先级。

在优先队列中，高优先级的元素总是优先于低优先级的元素出队。

这种数据结构在解决实际问题时具有很高的实用价值。

一、优先队列的基本概念优先队列（Priority Queue，简称PQ）是一种特殊的队列，其中的元素具有优先级。

在优先队列中，高优先级的元素总是优先于低优先级的元素出队。

优先队列可以用数组或链表实现，数组实现的优先队列又称为二叉堆（Binary Heap）。

二、优先队列的参数1. 比较函数（Comparator）：优先队列需要提供一个比较函数来比较元素的优先级。

这个函数接受两个参数（通常表示为a和b），并返回一个整数值。

如果返回值为负，则表示a的优先级低于b；如果返回值为正，则表示a的优先级高于b；如果返回值为零，则表示a和b的优先级相同。

在C++中，可以使用`std::greater`或`std::less`作为比较函数；在Java中，可以使用`Comparator`接口实现比较函数。

2. 初始容量（Initial Capacity）：优先队列在创建时需要指定一个初始容量。

这个参数用于设置存储元素的数组的大小。

初始容量可以根据实际需求设置，但在实际使用过程中，可能需要根据队列的增长情况动态调整数组大小。

3. 增量因子（Growth Factor）：增量因子用于控制优先队列在扩容时数组大小的增长倍数。

当优先队列的容量不足时，需要扩容以容纳更多元素。

扩容后的数组大小为原容量的倍数的增量因子。

增量因子通常是一个大于1的整数，如2或3。

三、优先队列的操作1. 入队（Enqueue）：将一个元素添加到优先队列的尾部。

如果优先队列的容量不足，则需要先执行扩容操作。

2. 出队（Dequeue）：从优先队列的头部移除一个元素并返回。

如果优先队列为空，则不执行任何操作。

H3C交换机优先级重标记和队列调度典型配置指导

H3C交换机优先级重标记和队列调度典型配置指导5.2 优先级重标记和队列调度典型配置指导5.2.1 组网图5.2.2 应用要求公司企业网通过交换机（以 S5500-EI 为例）实现互连。

网络环境描述如下： Host A 和 Host B 通过端口 GigabitEthernet 1/0/1 接入交换机； Host C 通过端口 GigabitEthernet 1/0/2 接入交换机；数据库服务器、邮件服务器和文件服务器通过端口GigabitEthernet 1/0/3 接入交换机。

配置优先级重标记和队列调度，实现如下需求：当 Host A 和 Host B 访问服务器时，交换机优先处理 Host A 和Host B 访问数据库服务器的报文，其次处理 Host A 和 Host B 访问邮件服务器的报文，最后处理 Host A 和 Host B 访问文件服务器的报文；无论Host C 访问Internet 或访问服务器，交换机都优先处理Host C 发出的报文。

5.2.3 配置过程和解释针对 Host A 和 Host B 的配置# 定义高级 ACL 3000，对目的 IP 地址为 192.168.0.1 的报文进行分类。

system-view[Switch] acl number 3000[Switch-acl-adv-3000] rule permit ip destination 192.168.0.1 0 [Switch-acl-adv-3000] quit# 定义高级 ACL 3001，对目的 IP 地址为 192.168.0.2 的报文进行分类。

system-view[Switch] acl number 3001[Switch-acl-adv-3001] rule permit ip destination 192.168.0.2 0 [Switch-acl-adv-3001] quit# 定义高级 ACL 3002，对目的 IP 地址为 192.168.0.3 的报文进行分类。

优先队列的底层原理

优先队列的底层原理
堆是一种完全二叉树，它可以被看作是一种数组的抽象，同时也满足堆的性质，即父节点的优先级不小于（或不大于，具体取决于是最大堆还是最小堆）其子节点的优先级。

这种性质保证了在堆中，具有最高（或最低）优先级的元素总是位于根节点。

因此，通过堆来实现优先队列，可以保证在任何时候都能快速找到并取出最高（或最低）优先级的元素。

另一种实现优先队列的方式是使用有序动态数组，即将元素按照优先级顺序存储在数组中。

当需要插入新元素时，可以通过二分查找等方法找到合适的位置将其插入，保持数组的有序性。

这样，在取出元素时，只需直接取出数组的第一个（或最后一个）元素即可得到具有最高（或最低）优先级的元素。

无论是使用堆还是有序动态数组，实现优先队列的底层原理都需要考虑如何维护元素的优先级顺序，并且在插入和删除操作时保持数据结构的特性。

同时，对于不同的应用场景，选择不同的底层实现方式可以根据其特性来提高效率和性能。

总之，优先队列的底层原理可以通过堆和有序动态数组等方式
来实现，通过维护元素的优先级顺序来保证在任何时候都能快速找到并取出具有最高（或最低）优先级的元素。

这样的实现能够满足各种实际应用中对于优先级管理的需求。

QOS各种队列详解(FIFO,FQ,CBWFQ,PQ)

QOS各种队列详解(FIFO,FQ,CBWFQ,PQ) 对于拥塞管理，一般采用队列技术，使用一个队列算法对流量进行分类，之后用某种优先级别算法将这些流量发送出去。

每种队列算法都是用以解决特定的网络流量问题，并对带宽资源的分配、延迟、抖动等有着十分重要的影响。

这里介绍几种常用的队列调度机制。

1. FIFO（先入先出队列，First In First Out Queuing）图9 先入先出队列示意图如上图所示，FIFO按照时间到达的先后决定分组的转发次序。

用户的业务流在某个设备能够获得的资源取决于分组的到达时机及当时的负载情况。

Best-Effort报文转发方式采用的就是FIFO的排队策略。

如果设备的每个端口只有一个基于FIFO的输入或输出队列，那么恶性的应用可能会占用所有的网络资源，严重影响关键业务数据的传送。

每个队列内部报文的发送（次序）关系缺省是FIFO。

2. PQ（优先队列，Priority Queuing）图10 优先队列示意图PQ队列是针对关键业务应用设计的。

关键业务有一个重要的特点，即在拥塞发生时要求优先获得服务以减小响应的延迟。

PQ可以根据网络协议（比如IP，IPX）、数据流入接口、报文长短、源地址/目的地址等灵活地指定优先次序。

优先队列将报文分成4类，分别为高优先队列（top）、中优先队列（middle）、正常优先队列（normal）和低优先队列（bottom），它们的优先级依次降低。

缺省情况下，数据流进入normal队列。

在队列调度时，PQ严格按照优先级从高到低的次序，优先发送较高优先级队列中的分组，当较高优先级队列为空时，再发送较低优先级队列中的分组。

这样，将关键业务的分组放入较高优先级的队列，将非关键业务的分组放入较低优先级的队列，可以保证关键业务的分组被优先传送，非关键业务的分组在处理关键业务数据的空闲间隙被传送。

PQ的缺点是如果较高优先级队列中长时间有分组存在，那么低优先级队列中的报文将一直得不到服务。

priorityqueue原理

priorityqueue原理PriorityQueue(优先级队列)是一种常用的数据结构，它允许用户以指定的优先级顺序来存储和管理元素。

优先级队列里的元素可以是任何可以比较大小的类型，例如 int，float，double，string，object等。

在优先级队列中，元素以“有优先级之分”的方式进行排序，按照从最高优先级到最低优先级的顺序进行排序。

当添加一个新元素的时候，优先级队列会根据元素的优先级来确定在队列中的位置，高优先级的元素总是置于低优先级的元素之前。

优先级队列有几种不同的实现方法，最常用的实现方式是基于堆的实现，即堆作为优先级队列中存储数据的底层数据结构。

堆是一种完全二叉树，它的每个结点都有一个数值对应的优先级，而最优先的元素一定是拥有最大值优先级的结点。

放置元素的时候，优先级队列使用一种名为“插入”的操作，将新的元素插入根节点处。

然后，该元素会被依次比较优先级，并且会和根节点的值进行比较，如果插入的元素优先级高于根节点，就会自动置于根节点处，如果插入的元素优先级低于根节点，就会出现一种特殊的操作，称为“冒泡”，它会让该元素沿着树状结构向上浮游，直到该元素拥有最高优先级为止。

另外一种用于优先级队列实现的方法是基于排序数组的实现，这种实现的优先级队列也被称为“线性优先级队列”。

它的基本思想是把元素放入一个已经排序的数组中，把新添加的元素放入合适的位置，保持该数组的排序状态。

将一个元素添加到线性优先级队列中的方法是首先获取该元素的优先级，然后把该元素插入数组，最后根据元素的优先级将数组进行排序。

优先级队列有很多实际应用，比如工作调度、多任务调度、资源分配等，它们能帮助用户有效地管理和调度任务，提高系统效率。

优先级队列应用案例

优先级队列应用案例Priority queues are an essential data structure in computer science and find numerous applications in various fields. In the context of computer algorithms, a priority queue is a data structure that manages a set of elements based on their priorities. The elements with higher priorities are served before those with lower priorities. This feature makes priority queues an ideal choice for scenarios where some tasks need to be executed before others based on certain criteria.优先级队列在计算机科学中是一种重要的数据结构，在各个领域都有许多应用。

在计算算法的背景下，优先级队列是一种根据元素的优先级进行管理的数据结构。

具有较高优先级的元素在具有较低优先级的元素之前得到服务。

这个特性使优先级队列成为理想的选择，在某些任务需要根据特定标准在其他任务之前执行的情况下。

One common application of priority queues is in computer operating systems where processes are managed based on their priority levels. In this scenario, processes with higher priority levels are given more CPU time for execution, ensuring that critical tasks are handledpromptly. This helps in optimizing system performance and ensures that essential operations are completed in a timely manner.优先级队列的一个常见应用是在计算机操作系统中，其中进程根据其优先级级别进行管理。

优先级队列用法

优先级队列用法优先级队列作为一种重要的数据结构，在实际应用中发挥着重要的作用。

它的使用场景包括任务调度、事件管理、网络路由等领域。

本文将介绍优先级队列的定义、实现方式以及在实际应用中的使用方法。

一、优先级队列的定义优先级队列是一种特殊的队列，每个元素都有一个与之相关的优先级。

与普通队列不同的是，优先级队列在出队操作时会返回具有最高优先级的元素。

优先级队列的基本操作包括插入元素、删除元素和获取队列中的最高优先级元素。

插入操作将一个元素和其对应的优先级加入队列，删除操作将队列中具有最高优先级的元素移出队列，而获取操作则返回当前队列中具有最高优先级的元素而不将其删除。

二、优先级队列的实现方式优先级队列的实现方式包括数组实现、链表实现、堆实现等。

堆是一种非常常见的实现方式，也是效率较高的一种数据结构。

堆分为最大堆和最小堆两种类型。

在最大堆中，父节点的值大于或等于其每个子节点的值，在最小堆中，父节点的值小于或等于其每个子节点的值。

利用堆的特性，可以在O(logn)的时间内进行插入、删除和获取最高优先级元素的操作。

三、优先级队列的使用方法1. 任务调度在操作系统中，任务调度是一个非常重要的功能。

优先级队列可以用来实现不同优先级的任务调度，保证高优先级任务得到优先执行，确保系统的稳定性和性能。

2. 事件管理在事件驱动的系统中，经常需要管理多个事件的执行顺序。

优先级队列可以用来管理事件执行的优先级，确保重要事件能够及时得到处理。

3. 网络路由在网络通信中，路由器需要根据目的地址、服务类型等信息对数据包进行处理并选择合适的路径进行转发。

优先级队列可以用来实现路由器中的数据包队列，确保重要数据包得到优先转发，提高网络通信的效率和稳定性。

四、优先级队列的注意事项1. 选择合适的实现方式在实际应用中，需要根据具体的场景选择合适的优先级队列实现方式。

对于需要频繁的插入、删除和获取操作的场景，堆实现方式是一个较为合适的选择。

优先队列比较函数

优先队列比较函数优先队列是一种特殊的数据结构，它能够维护一组元素，并按照一定的优先级对它们进行排序和访问。

在实际应用中，我们经常需要使用优先队列来解决一些问题，比如：任务调度、事件处理、最短路径问题等。

在优先队列的实现中，比较函数是非常重要的一部分，决定了优先队列中元素的排序方式和访问顺序。

因此，深入理解和掌握优先队列中的比较函数对于编写高效的优先队列代码非常重要。

本文将围绕优先队列的比较函数展开，分析优先队列中的比较函数原理、实现方法以及在实际应用中的一些技巧和注意事项。

一、比较函数原理在优先队列中，比较函数的作用是比较两个元素的优先级大小。

优先级大的元素排在队列的前面，优先级小的元素排在队列的后面。

因此，优先队列中的每个元素都应该可以被比较。

但是，不同的元素之间的比较方式可能不同，因此在实现优先队列时需要针对具体的元素类型定义不同的比较函数。

比较函数通常以函数指针的形式出现，并用作优先队列中的排序依据。

比较函数的定义通常形如：```c++bool cmp(const T& a, const T& b);```其中，T是元素类型。

cmp函数的返回值是一个bool类型的值，表示a和b的优先级大小关系。

当a的优先级大于b时，cmp函数应该返回true；反之，当a的优先级小于等于b时，cmp函数应该返回false。

在实际编写比较函数时，我们需要根据具体需求确定a 和b的优先级大小关系，这也是优先队列中实现比较函数的重要工作。

二、比较函数实现方法在理解了比较函数的原理之后，我们就可以开始编写实际的比较函数了。

下面介绍一些常见的比较函数实现方法。

1.重载运算符对于支持运算符重载的元素类型，可以直接使用运算符来定义比较函数。

例如，对于整数类型int，我们可以定义比较函数如下：这样，就可以将优先队列中的元素按从大到小的顺序排列。

如果需要按从小到大的顺序排列，只需要将return a > b;改为return a < b;即可。

C语言中的堆与优先队列

C语言中的堆与优先队列堆和优先队列是C语言中常用的数据结构，它们在很多算法和程序中发挥着重要的作用。

本文将介绍C语言中的堆和优先队列，包括其定义、操作和应用。

一、堆堆是一种特殊的二叉树结构，常用于实现优先级队列。

在C语言中，我们通常使用数组来表示堆。

堆可以分为最大堆和最小堆两种类型，根据具体的需求选择使用。

1. 定义最大堆：父节点的值大于等于其子节点的值。

最小堆：父节点的值小于等于其子节点的值。

2. 操作堆的常见操作包括：a. 插入元素：将元素插入到堆的最后一个位置，然后进行堆化操作，确保满足堆的性质。

b. 删除堆顶元素：将堆顶元素与最后一个元素交换，然后删除最后一个元素，再进行堆化操作，确保满足堆的性质。

c. 堆化操作：将一个无序的数组调整为一个堆。

可以通过从最后一个非叶子节点开始，依次向前进行比较和交换操作，直到根节点。

堆在C语言中常用于实现优先级队列、排序算法等。

优先级队列：通过堆来实现，可以方便地找到具有最高优先级的元素。

堆排序：使用堆来实现的一种排序算法，具有稳定性和不稳定性两种实现方式。

二、优先队列优先队列是一种特殊的队列数据结构，其中的元素按照优先级进行排序。

C语言中可以使用堆来实现优先队列。

1. 定义优先队列中的元素按照优先级排序，越高优先级的元素越先被处理。

2. 操作优先队列的主要操作包括：a. 插入元素：将元素按照优先级插入到队列中的适当位置。

b. 删除最高优先级元素：删除队列中优先级最高的元素，并返回该元素。

3. 应用优先队列在C语言中常用于任务调度、模拟系统等场景，需要按照特定的优先级进行处理。

堆和优先队列是C语言中常用的数据结构，通过堆可以实现优先队列功能。

堆具有最大堆和最小堆两种类型，可以用于实现排序算法和优先级队列。

优先队列是一种特殊的队列，按照优先级对元素进行排序，常用于任务调度等场景。

通过学习和掌握堆和优先队列的概念、操作和应用，我们能够更加灵活地处理不同场景下的数据和算法问题，提高程序的效率和优化性能。

java优先队列方法

Java中的优先队列（PriorityQueue）是一种数据结构，它类似于常规的队列，但每个元素都有一个与之关联的“优先级”，当访问元素时，具有最高优先级的元素首先被移除。

以下是Java中优先队列的一些常用方法：1. `PriorityQueue()`: 这是默认构造函数，用于创建一个空的优先队列。

2. `PriorityQueue(Comparator<? super E> comparator)`: 这个构造函数用于创建一个优先队列，并使用提供的比较器（Comparator）来定义元素的排序方式。

3. `PriorityQueue(int initialCapacity)`: 这个构造函数用于创建一个具有指定初始容量的优先队列。

4. `PriorityQueue(int initialCapacity, Comparator<? super E> comparator)`: 这个构造函数用于创建一个具有指定初始容量和排序方式的优先队列。

5. `add(E e)`: 向优先队列中添加一个元素。

6. `offer(E e)`: 与add方法相同，也是向优先队列中添加一个元素。

7. `remove(Object o)`: 从优先队列中移除指定的元素。

8. `poll()`: 移除并返回优先队列的头部元素，如果优先队列为空，则返回null。

9. `element()`: 返回优先队列的头部元素，但不移除它，如果优先队列为空，则抛出EmptyException异常。

10. `peek()`: 返回优先队列的头部元素，但不移除它，如果优先队列为空，则返回null。

注意，以上所有方法都是从`java.util.Collection`接口继承的。

这些是使用Java的PriorityQueue类时可能遇到的一些常见方法。

你可以根据需要选择使用其中的一种或多种方法。

新编讲义对应的章 (5)

另一种存储方式为顺序存储
Q.front
Q.rear
头结点队头
Q.front
Q.rear
∧ 空队列
∧ 队尾
链队列空： Q->front = Q->rear
Q.front
Q.rear
Q.fornt Q.rear
Q.front Q.rear
Q.front Q.rear
∧ 插入x (P62)
x∧
x
y∧
删除x （P62）
x
y∧
x进队列
开始
出队列
New(S)
S↑.data ← x S↑.next ← Λ
(Q↑.R)↑.next ← S
Q↑.R ← S 结束
开始
是 Q↑.F = Q↑.R
否 H←Q↑.F P←H↑.next
H↑.next ← P↑.next
队列已结束空，下溢
Q↑.R = P 是
Q↑.R ← H
否 Top←Top + 1
E(Top)←x 结束
是上溢
出栈
开始 Top = 0
否 y←E(Top)
是下溢
Top←Top - 1 结束
链栈
用动态方式来存储栈可节省空间采用链表存储的栈为链栈
…
top
入栈和出栈就是表头结点的插入和删除操作
链栈为空： S->top=null
? 有链栈为满的情况出现么?
需要一个辅助桩y完成
Void hanoi( int n, char x, char y, char z)
{ if ( n == 1 )
Move(x,1,z)
Else{
hanoi( n-1, x, z, y); //将1到n-1的盘移到y, z为辅助桩

优先队列原理

优先队列原理
优先队列是一种特殊的队列数据结构，每个元素都有一个相应的优先级。

在优先队列中，优先级最高的元素先被处理，而优先级较低的元素则被放置在队列的末尾。

实现优先队列有多种方法，其中一种常见的方法是使用二叉堆（binary heap）。

二叉堆是一种完全二叉树，它满足堆属性：
对于每个节点，它的优先级高于（或等于）其子节点的优先级。

这种树结构可以很方便地实现插入和删除操作。

在二叉堆中，最大堆是一种常见的形式，其中优先级高的元素具有较高的值。

最小堆则是优先级低的元素具有较低的值。

在优先队列中，最大堆常常被使用。

插入操作时，新元素被插入到二叉堆的末尾，并根据其优先级，沿着树向上移动，直到找到一个合适的位置。

删除操作时，根节点（即优先级最高的元素）被删除并返回，然后使用树中的最后一个元素来替换根节点，再根据优先级向下移动，直到满足堆属性。

通过使用二叉堆实现优先队列，可以在插入和删除操作中保持较好的时间复杂度。

插入操作的时间复杂度为O(log n)，删除
操作的时间复杂度也为O(log n)，其中n为元素的数量。

总之，优先队列是一种可以根据元素的优先级立即处理的数据结构。

它可以通过使用二叉堆等方法来实现，保持较好的插入和删除操作的时间复杂度。

priority_queue用法

priority_queue用法
优先级队列是一种特殊的数据结构，它按照优先级的顺序存储和管理元素。

优先级队列可用于多种场景，可以用于处理时间片调度、进行数据分析和实现最小堆，在多线程编程中，优先级队列也可以派上用场。

优先级队列通常使用堆来实现，元素按照优先级顺序储存，例如“最小堆”或“最大堆”。

当插入一个元素时，它将被自动添加到队列中，同时优先级队列会根据插入的元素的优先级来重新调整元素的位置，以保持优先级顺序。

另外，优先级队列的操作一般都可以进行并发操作，其中"push"操作可以在一个线程中安全进行，"pop"操作必须保证在多线程操作时处于互斥状态，以保持优先级队列的一致性和准确性。

总而言之，优先级队列可以方便地实现多种操作，在多线程编程中，它可以让我们更加高效、复杂的操作，并且数据结构的安全性也能够确保良，有效保证多线程编程时的正确性。

多优先级主动队列管理算法研究

杨威，井泉周
（南京邮电大学电子科学与工程学院，江苏南京２００）１０３
摘要：动队列管理算法是区分服务模型能够实现Ｉ务质量的重要技术之一。针对区分服务现有主动队列算法中参主Ｐ服数设置、时延抖动等不足之处，合自适应ＲＤ算法（ｄｐｉ结ＥＡａｔｅ砌）基于优先级和公平性的ＰＲＯ算法（Ｉａｄｏｖ，ＦＩＲＯｂｓｎｅＰｉｉｄＦｉ和Ｇｎｌ—ＲＤ三种算法的优点，出了一种适合区分服务模型的自适应多优先级主动队列管理算法ｒｒｙａａ）ｅｔｏｔｎｒｅＥ提（ｃｖｕｕｎｇｍｎ，ＱＭ）ＡＲＤ—Ｇ。仿真结果表明，ＡｔｅＱｅｅＭａａｅｅｔＡｉ－ＰＥ该算法不但保护了高优先级数据分组同时兼顾了低优
ＱｓｉｄａｅｐｏｌｆｈｔｅｕｕｎｇｍｅｔｎＤｉＳｒｃａａｔｔｎ，ａｅｃ￣ｒｎｋ，ｒｐｓｓｏ．Ａｍｅｔｒｂｅｏｅａｉｅｅｍａａｅｎｆｅｖｓｈａｐｒｍｅｅｓｔｇｌｔｙｔｅｄｔｌｅｐｏｏｅｔｈｍｓｔｃｖｑｉｆｕｓｒｅｉｎｗｉａｈｉｅ
先级数据分组，解决了参数设置敏感和时延稳定问题，降低了平均分组丢失率。而且也
关键词：区分服务；主动队列管理；自适应ＲＤＥ
中图分类号：３３ＴＰ９文献标识码：Ａ文章编号：６３—６９２１）１—０６１７２Ｘ（００１０７—０４

c++ 优先级队列自定义比较函数

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。

简述队列研究的基本原理

简述队列研究的基本原理
队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它的研究基于以
下几个基本原理。

1. 入队和出队：队列可以通过入队和出队操作对元素进行插入和删除。

入队操作将元素添加到队列的末尾，而出队操作则移除队列的首个元素。

这样可以保证队列中的元素按照它们进入队列的顺序被处理，即先进先出。

2. 队头和队尾：队列中有两个重要的位置，一个是队列的队头（head），另一个是队列的队尾（tail）。

队头指向队列中的
第一个元素，队尾指向队列中的最后一个元素。

在队列为空时，队头和队尾指向同一个位置。

3. 空队列和满队列：当队列中没有任何元素时，称之为空队列。

当队列中的元素个数达到了队列的最大容量时，称之为满队列。

队列的容量可以是固定的，也可以是动态增长的。

4. 队列的应用：队列常常用于任务调度、缓冲区、广度优先搜索等场景。

例如，操作系统可以使用队列来调度各个进程的执行顺序；网络通信中的缓冲区也可以通过队列来实现数据的缓存和顺序传输；在图论中，广度优先搜索算法使用队列来遍历图的节点。

5. 队列的实现方式：队列可以使用数组或链表来实现。

数组实现的队列需要预先分配一定大小的空间，而链表实现的队列可以根据需要动态分配空间，但额外消耗了更多的空间。

具体的
实现方式还涉及到如何处理队列的扩容和缩容，以及如何处理队列的边界条件等。

总之，队列是一种常用的数据结构，通过遵循先进先出的原则，它可以在各种场景中起到重要的作用。

对队列的研究包括其基本的入队和出队操作，队列的空满状态，队头和队尾的位置，以及队列的应用和实现方式等方面的内容。

c++优先级队列用法

c++优先级队列用法在C++中，优先级队列（priority_queue）是一种容器适配器，用于存储一组元素，并按照一定的顺序对它们进行排序。

优先级队列的元素总是按照从大到小的顺序排列，其中默认情况下是按照元素的大小进行排序。

要使用优先级队列，需要包含头文件<queue>，并使用priority_queue类型。

下面是一个简单的示例：cpp#include <iostream>#include <queue>int main() {// 创建一个空的优先级队列std::priority_queue<int> pq;// 向优先级队列中添加元素pq.push(3);pq.push(1);pq.push(4);pq.push(2);// 输出优先级队列中的最大元素（即堆顶元素）std::cout << "最大元素是：" << pq.top() << std::endl;// 弹出优先级队列中的最大元素pq.pop();// 再次输出堆顶元素，此时应该为4std::cout << "最大元素是：" << pq.top() << std::endl;return 0;}在上面的示例中，我们创建了一个空的优先级队列pq，并向其中添加了四个整数元素。

由于优先级队列默认是按照从大到小的顺序排序元素，因此堆顶元素（即最大元素）是4。

我们使用top()函数来获取堆顶元素，并使用pop()函数将其弹出。

最后再次输出堆顶元素，此时应该为3。

priorityqueue方法

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。

Java中PriorityQueue实现最小堆和最大堆的用法

Java中PriorityQueue实现最⼩堆和最⼤堆的⽤法⽬录⼀、基本介绍1、介绍2、⽤法3、最⼩堆4、最⼤堆5、其他优先级⼆、常⽤⽅法三、相关练习题⼀、基本介绍1、介绍学习很多算法知识，⼒争做到最优解的学习过程中，很多时候都会遇到PriorityQueue（优先队列）。

⼀个基于优先级堆的⽆界优先级队列。

优先级队列的元素按照其⾃然顺序进⾏排序，或者根据构造队列时提供的 Comparator 进⾏排序，具体取决于所使⽤的构造⽅法。

优先级队列不允许使⽤ null 元素。

依靠⾃然顺序的优先级队列还不允许插⼊不可⽐较的对象，这样做可能导致 ClassCastException。

此队列的头是按指定排序⽅式确定的最⼩元素。

如果多个元素都是最⼩值，则头是其中⼀个元素——选择⽅法是任意的。

队列获取操作 poll、remove、peek 和 element 访问处于队列头的元素。

优先级队列是⽆界的，但是有⼀个内部容量，控制着⽤于存储队列元素的数组⼤⼩。

它通常⾄少等于队列的⼤⼩。

随着不断向优先级队列添加元素，其容量会⾃动增加。

⽆需指定容量增加策略的细节。

此类及其迭代器实现了Collection和Iterator接⼝的所有可选⽅法。

⽅法 iterator() 中提供的迭代器不保证以任何特定的顺序遍历优先级队列中的元素。

如果需要按顺序遍历，请考虑使⽤ Arrays.sort(pq.toArray())。

此实现不是同步的，如果多个线程中的任意线程修改了队列，则这些线程不应同时访问PriorityQueue实例。

相反，请使⽤线程安全的PriorityBlockingQueue 类。

PriorityQueue翻译为优先队列，“优先”指元素在队列中按⼀定的顺序（优先级）进⾏存放，“队列”指⼀种先进先出的数据结构。

因此PriorityQueue可以实现按照⼀定的优先级存取元素。

2、⽤法从源码来看PriorityQueue的构造⽅法：//默认容量为 11private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;//1、⽆参构造，默认容量和默认排序⽅法public PriorityQueue() {this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);}//2、指定容量public PriorityQueue(int initialCapacity) {this(initialCapacity, null);}//3、指定排序⽅法public PriorityQueue(Comparator<? super E> comparator) {this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, comparator);}//4、指定容量和排序⽅法public PriorityQueue(int initialCapacity,Comparator<? super E> comparator) {// Note: This restriction of at least one is not actually needed,// but continues for 1.5 compatibilityif (initialCapacity < 1)throw new IllegalArgumentException();this.queue = new Object[initialCapacity];parator = comparator;}由上可知，在构造PriorityQueue时我们可以指定初始容量和元素在队列中的排序⽅法，若不指定，则默认初始容量为11，默认排序⽅法为将元素从⼩到⼤进⾏排序。