优先队列priority queue)是计算机科学中的一类抽象数据类型。优先队列中的每个元素都有各自的优先级,优先级最高的元素最先得到服务;优先级相同的元素按照其在优先队列中的顺序得到服务。优先队列通常使用“”(heap)实现。

操作

优先队列至少需要支持下述操作:

  • 插入带优先级的元素(insert_with_priority)
  • 取出具有最高优先级的元素(pull_highest_priority_element)
  • 查看最高优先级的元素(peek):O(1) 时间复杂度

其它可选的操作:

  • 检查优先级高的一批元素
  • 清空优先队列
  • 批插入一批元素
  • 合并多个优先队列
  • 调整一个元素的优先级

实现

初级实现

有许多简单低效的实现。如用一个有序的数组;或使用无序数组,在每次取出时搜索全集合,这种方法插入的效率为O(1),但取出时效率为​O(n)。

典型实现

出于性能考虑,优先队列用来实现,具有O(log n)时间复杂度的插入元素性能,O(n)的初始化构造的时间复杂度。如果使用自平衡二叉查找树,插入与删除的时间复杂度为O(log n),构造二叉树的时间复杂度为O(n log n)。

从计算复杂度的角度,优先级队列等价于排序算法

有一些特殊的为优先队列的实现提供了额外的性能:二叉堆的插入与提取操作的时间复杂度为O(log n),并可以常量时间复杂度的peek操作。二项堆提供了几种额外操作。斐波那契堆的插入、提取、修改元素优先级等操作具有分摊常量时间复杂度,[1],但删除操作的时间复杂度为O(log n)。Brodal queue英语Brodal queue具有最糟糕情况下的常量复杂度但算法相当复杂因而不具有实用性。

对于整型、浮点型等具有有限值域的元素的数据类型,优先队列有更快的实现。

库实现

优先队列是计算机科学中的一类"容器数据类型"。

标准模板库(STL)以及1998年的C++标准确定优先队列是标准模板库的容器适配器模板。其实现了一个需要三个参数的最大优先队列:比较函数(缺省情况是小于函数less<T>)、存储数据所用的容器类型(缺省情况是向量vector<T>)以及指向序列开始和结束位置的两个迭代器。和标准模板库中其他的真实容器不同,优先队列不允许使用其元素类型的迭代器,而必须使用优先队列抽象数据类型的迭代器。标准模板库还实现了支持随机访问数据容器的优先队列--二叉最大Boost C++库也在其中实现了堆结构。

Pythonheapq页面存档备份,存于互联网档案馆)模块实现了在链表基础上的二叉最小堆,queue页面存档备份,存于互联网档案馆)模块将heapq模块包装实现了PriorityQueue类。

Java库中的PriorityQueue类实现了最小优先队列。

Go库中的container/heap页面存档备份,存于互联网档案馆)模块实现了一个可以在任何兼容数据结构上构建的最小堆。

PHP标准库包括了一个优先队列SplPriorityQueue页面存档备份,存于互联网档案馆)。

苹果Core Foundation框架包括了一个最小堆结构CFBinaryHeap页面存档备份,存于互联网档案馆)。

应用

优先队列常用于操作系统的任务调度,也是贪心算法的重要组成部分。[2]

参考文献

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