堆排序的应用 Priority queues 优先级排序

堆排序很多时候的实际应用并不如快速排序(quick sort)那么快，但是也有很多实际的应用，例如优先级排序就是其中之一。

优先级排序可以应用到系统的调度算法中，人工智能中也经常要用到，熟悉这个算法很有好处。

不要让名字误导我们，优先级队列其实数据结构不一定就是一个普通的队列数据结构，这里的底层数据结构反而是堆，当然也可以使用其他数据结构实现。

Priority Queues应该是偏重于概念性的数据结构。

下面给出利用堆操作构建优先级排序的基本算法：

#include<iostream>#include<vector>#include"heapSort.h"//包含了堆排序的操作,可以参照我博客的堆排序using namespace std;template<typename T>T heapMax(const vector<T>& heap){return heap[0];}template<typename T>T heapExtractMax(vector<T>& heap){if(heap.size()<1){cerr<<"Error: heap underflow!"<<endl;return T(0);}T max = heapMax(heap);heap[0]=heap[heap.size()-1];heap.pop_back();maxHeapify(heap,0,heap.size());return max;}template<typename T>void heapIncreaseKey(vector<T>& heap, int i, T key)//i为C下标从0开始{if(i>=heap.size() || i<0) return;if(key<heap[i]) {cerr<<"New key is smaller than current key"<<endl;return;}heap[i] = key;while (i>0 && heapParent(i)<heap[i]){swap(heap[i],heap[heapParent(i)]);i=heapParent(i);}}template<typename T>void heapDelete(vector<T>& heap, int i)//i为C下标从0开始{if(i>=heap.size() || i<0) return;heap[i] = heap[heap.size()-1];heap.pop_back();maxHeapify(heap,i,heap.size());}template<typename T>void heapPrint(const vector<T>& heap){for(auto x:heap){cout<<x<<" ";}cout<<endl;}void test(){//初始化数组int a[8] = {2,4,7,1,4,8,9,31};vector<int> heap(a, a+8);//序列输出heapPrint(heap);//testing operationbuildMaxHeap(heap, heap.size());//建立大顶堆后输出heapPrint(heap);//最大值测试cout<<"Max = "<<heapMax(heap)<<endl;//抽去最大值后heapExtractMax(heap);cout<<"After extract max:\n";heapPrint(heap);//增加其中一个值为100heapIncreaseKey(heap, 3, 100);cout<<"After increase a key to 100:\n";heapPrint(heap);//删除刚增加的值100一个值heapDelete(heap, 3);cout<<"After delete one key:\n";heapPrint(heap);}int main(){test();return 0;}

总结：

熟悉堆操作的话，这个算法实现没有难度。

reference:

Introduction to Algorithm