数据结构之优先队列：优先队列的介绍与基础操作实现，Python代码实现—

优先队列(Priority queue)的介绍

优先队列是计算机中一种抽象的数据结构类，它有着一个类似和队列或者堆的结构，但是其中每个元素额外有一个优先级别
在一个优先队列中，一个高优先顺序的元素会先执行与低优先顺序的元素。在它的执行过程中，如果两个元素拥有相同的优先顺序，则会根据他们进入队列的先后顺序来确定执行先后，但是在在其他类型的数据结构中，如果两个元素优先级别相同，则不会定义这两个元素的先后执行顺序
优先队列一般使用堆来进行实现，但他们在概念上与堆是有区别的。一个优先队列它可以是一个“列表”，也可以是一个“字典”，正如一个列表可以使用链表或者数组来实现一样，优先队列可以用堆或者其他各种不同的方法，如无序数组来实现

要实现的两种优先队列

两种优先队列：

最大优先队列(Max priority queue)，最大优先级的元素在队列最前面，可以指定最大元素取出和删除
最小优先队列(Max priority queue)，最小优先级的元素在队列最前面，可以指定最小元素取出和删除

使用堆(数组)实现最大优先队列

定义方法

size()获取队列大小
less(x, y)对传入的两个索引对应当前队列的元素进行大小比较
is_empty()判断队列是否为空
swap(i, j)对传入的两个索引对应当前队列中的元素进行值交换
append(item)在队列末尾添加指定元素
extract_max()取出并删除最大优先级的元素
sink()使用下沉排序操作，对删除元素后的队列进行排序
swim()使用上浮排序操作，对从尾部插入元素的队列进行排序

最大优先队列Python代码实现

class MaxPriorityQueue:def __init__(self):self.heap = [None]self.N = 0def size(self):return self.Ndef less(self, i, j):return self.heap[i] < self.heap[j]def is_empty(self):return self.N == 0def swap(self, i, j):self.heap[i], self.heap[j] = self.heap[j], self.heap[i]def append(self, item):self.heap.append(item)self.N += 1self.swim(self.N)def extract_max(self):if self.N < 1:returnfirst = self.heap[1]# print(f"first: {first}")self.swap(1, self.N)del self.heap[self.N]self.N -= 1self.sink(1, self.N)return firstdef sink(self, index, _range):while 2*index <= _range:max_index = 2*index if 2*index+1 > _range else \(2*index+1 if self.less(2*index, 2*index+1) else 2*index)if self.less(max_index, index):breakself.swap(max_index, index)index = max_indexdef swim(self, index):while index > 1:if self.less(int(index/2), index):self.swap(int(index/2), index)index = int(index/2)if __name__ == '__main__':MPQ = MaxPriorityQueue()MPQ.append('A')MPQ.append('B')MPQ.append('C')MPQ.append('D')MPQ.append('E')MPQ.append('F')MPQ.append('G')while not MPQ.is_empty():_max = MPQ.extract_max()print(_max, end=' ')

Max Priority Queue运行测试结果

G F E D C B A

进行尾部插入元素操作时从小到大附加到队列，依次抽离最大元素是从大到小返回结果

使用堆(数组)实现最小优先队列

核心方法与最大优先队列实习的实现是差不多的，只是在父结点与子结点排序比较时，将两者位置调换，再进行比较和位置移动操作

最小优先队列Python代码实现

import operatorclass MinPriorityQueue:def __init__(self):self.heap = [None]self.N = 0def size(self):return self.Ndef is_empty(self):return self.N == 0def less(self, i, j):return operator.lt(self.heap[i], self.heap[j])def swap(self, i, j):self.heap[i], self.heap[j] = self.heap[j], self.heap[i]def append(self, item):self.heap.append(item)self.N += 1self.swim(self.N)def extract_min(self):if self.N < 1:return_min = self.heap[1]self.swap(1, self.N)del self.heap[self.N]self.N -= 1self.sink(1, self.N)return _mindef swim(self, index):while index > 1:if self.less(index, int(index / 2)):self.swap(index, int(index / 2))index = int(index / 2)def sink(self, index, _range):while 2 * index <= _range:min_index = 2 * index if 2 * index + 1 > _range else \(2 * index if self.less(2 * index, 2 * index + 1) else 2 * index + 1)if self.less(index, min_index):breakself.swap(index, min_index)index = min_indexif __name__ == '__main__':MPQ = MinPriorityQueue()MPQ.append('G')MPQ.append('F')MPQ.append('E')MPQ.append('D')MPQ.append('C')MPQ.append('B')MPQ.append('A')while not MPQ.is_empty():_min = MPQ.extract_min()print(_min, end=' ')

Min Priority Queue运行测试结果

A B C D E F G

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数据结构之优先队列：优先队列的介绍与基础操作实现，Python代码实现——14

优先队列(Priority queue)的介绍

要实现的两种优先队列

使用堆(数组)实现最大优先队列

最大优先队列Python代码实现

Max Priority Queue运行测试结果

使用堆(数组)实现最小优先队列

最小优先队列Python代码实现

Min Priority Queue运行测试结果

数据结构之优先队列：优先队列的介绍与基础操作实现，Python代码实现——14相关推荐

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