우선 대기 열의 밑바닥 실현
14280 단어 데이터 구조
namespace queue{
template <class T>
struct less{
bool operator()(const T& x1, const T& x2)
{
return x1 < x2;
}
};
template <class T>
struct greater{
bool operator()(const T& x1, const T& x2)
{
return x1 > x2;
}
};
template <class T, class Container = vector<T> ,class Compare=less<T>>
class priority_queue{
void ADjustUp(size_t Size)
{
Compare com;
int child = Size - 1;
int parent = (child - 1) / 2;
while (child > 0)
{
//if (_con[child] > _con[parent])
//if (_con[child] < _con[parent])
if (com(_con[parent],_con[child]))
{
swap(_con[child], _con[parent]);
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}
void ADjustDown(size_t start)
{
Compare com;
size_t parent = start;
size_t child = 2 * parent + 1;
while (child < _con.size())
{
//
// if (child + 1 < _con.size() && _con[child + 1] > _con[child])
// (child + 1 < _con.size() && _con[child + 1] < _con[child])
if (child + 1 < _con.size() && com(_con[child] , _con[child+1]))
{
child = child + 1;
}
// if (_con[child]>_con[parent])
// if (_con[child]<_con>
if (com(_con[parent],_con[child]))
{
swap(_con[parent], _con[child]);
parent = child;
child = 2 * parent + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
public:
void push(const T& x)
{
_con.push_back(x);
ADjustUp(_con.size());
}
void pop()
{
swap(_con[0], _con[_con.size() - 1]);
_con.pop_back();
ADjustDown(0);
}
bool empty() const
{
return _con.empty();
}
const T& top() const
{
return _con[0];
}
size_t size() const
{
return _con.size();
}
private:
Container _con;
};
};
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현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
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