что такое приоритетная очередь
Понимание приоритетной очереди в Python с реализацией
Приоритетная очередь в Python или вообще-это тип очереди, в которой каждый элемент связан с приоритетом и обслуживается соответствующим образом.
Понимание приоритетной очереди в Python с реализацией
Вы устали слышать некоторые странные концепции структур данных, такие как priority queue? Больше никаких путаниц, потому что здесь вы узнаете все о приоритетной очереди. И мы будем использовать язык Python для написания некоторого кода, так что давайте скажем более конкретно Python priority queue. Мы будем использовать Python 3. Многие люди, которые только начали изучать такие термины структуры данных, как очередь, стек, куча и приоритетная очередь, обычно путают между кучей и приоритетной очередью. Поэтому мы поговорим об их различиях и сходствах.
Приоритетная очередь в Python или любом другом языке-это особый тип очереди, в которой каждый элемент связан с приоритетом и обслуживается в соответствии с его предпочтениями. Если встречаются элементы с одинаковым приоритетом, то они выполняются в соответствии с их порядком в очереди. Как правило, для присвоения приоритета учитывается значение самого элемента.
Что такое глубокая очередь приоритетов
Проще говоря, приоритетная очередь-это ADT, похожий на очередь в структуре данных (очень важный предмет CS major). Но что отличает его от очереди, так это то, что элементы в приоритетной очереди имеют некоторый приоритет над другими элементами.
Что означает для нас приоритет этих элементов? Действительно ли они стоят моего времени? Да. Важно знать, почему они существуют, если вы готовы изучать и осваивать приоритетную очередь и другие ее аспекты, такие как Python priority queue comparator или priority queue max size в python и т. Д. Они просто существуют, потому что приоритет определяет порядок удаления этих элементов в очереди приоритетов.
Очередь (структура данных) использует FITFLOP, но приоритетная очередь не удаляет свои элементы на основе их прибытия.
Итак, теперь, когда вы изучили основное определение и термины приоритетной очереди. Давайте перейдем глубже и рассмотрим некоторые операции с приоритетной очередью Python. Каковы некоторые из основных или популярных операций, выполняемых в приоритетной очереди? Мы можем перебирать нашу приоритетную очередь или выполнять сортировку по ней. А также можно также изменить приоритет элементов в Pythonn priority queue или мы увидим некоторые операции, такие как Python priority queue, уменьшающие ключ или обновляющие значения.
Как мы можем реализовать Приоритетную очередь в Python
Существует множество способов реализации приоритетной очереди в Python. Но в этом уроке мы поговорим о трех лучших способах реализации приоритетной очереди в Python.
Реализация Приоритетной Очереди С Использованием Отсортированного Списка
Давайте начнем с простого и легкого способа. Таким образом, мы будем использовать стандартный список, но нам нужно сортировать этот список каждый раз, когда добавляется элемент.
Давайте рассмотрим пример приоритетной очереди с использованием списков.
Пример 1:
Предположим, мы хотим создать приоритетную очередь, которая хранит порядок студентов, которые должны быть допущены на семинар первыми. Затем мы можем использовать следующий код для создания приоритетной очереди с помощью списков:
Временная сложность Приоритетной очереди С использованием Отсортированного списка
Поддержание порядка путем добавления в список и повторной сортировки также занимает не менее O(n log n) времени. Таким образом, он эффективен только тогда, когда нам нужно сделать несколько вставок.
Реализация Приоритетной очереди С использованием модуля heapq
Прежде чем приступить к реализации и перейти непосредственно к примерам. Мы должны знать все строительные блоки структуры, то есть кучу, очередь, приоритетную очередь и т. Д.
Что такое куча и приоритетная очередь в Python?
Итак, приоритетная очередь реализована в Python (не только в Python) с использованием двоичной кучи, или вы бы сказали, что это очередь кучи (heapq ниже в этой статье).
Куча-это древовидная структура данных, также известная как приоритет кучи. (Простыми словами, вы можете сказать, что приоритетная очередь в Python использует кучу для классификации элементов)
Очередь людей, представьте себе, что кто-то держит премиальный пропуск, поэтому ему/ей будет предоставлен больший приоритет над другими аналогично в Приоритетной очереди.
Во первых давайте реализуем приоритетную очередь с помощью модуля heapq предоставляемого самим Python
Демонстрация Макса кучи
Временная сложность кучи
Реализация heapq имеет O(log n) время для вставки и извлечения наименьшего элемента. Обратите внимание, что heapq имеет только реализацию кучи min, но есть способы использовать ее в качестве кучи max.
Реализация Приоритетной Очереди Через очередь.Класс PriorityQueue
Временная Сложность С Использованием очереди.Класс PriorityQueue
Еще Один Не Очень Популярный Метод Приоритетной очереди
Существует множество методов или способов реализации очередей приоритетов в python. Один из не очень популярных методов-это href=”https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html”>peek реализация, которая показана ниже. href=”https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html”>peek реализация, которая показана ниже.
Peek реализация приоритетной очереди:
Что такое peek in Priority queue? Так что если вы используете java, то peek () – это просто еще один метод в очереди приоритетов, который дает вам 1-й элемент очереди приоритетов. Но в python 3, когда мы изучаем приоритетную очередь в Python 3, у нас нет встроенного метода, такого как peek(). Поэтому мы должны написать его реализацию.
Вот код для peek in Python priority queue (приведенный ниже код является исполняемым на Python 3.
В библиотеке python 3 доступно гораздо больше методов, модулей или классов, на которые вы можете ссылаться. И так много операций, которые вы можете выполнить в очереди приоритетов, таких как итерация по ней, уменьшение ключа, обновление значений и т. Д.
Заявки приоритетной очереди
Давайте рассмотрим приложения приоритетной очереди:
Надо Читать:
Вывод
Если вы дошли до конца, то теперь вы являетесь экспертом по теме приоритетной очереди в структуре данных с помощью Python. Вы можете выполнять над ней все виды операций и использовать ее многие из вышеперечисленных приложений при решении задач. Не забудьте реализовать свои знания в Python 3, а не в других версиях, таких как Python 2.
Попробуйте реализовать программы на вашей стороне и дайте нам знать, если у вас есть какие-либо вопросы в разделе комментариев ниже.
Очередь (queue) в C++: легко и просто!
Всем привет! Для решения задач многие программисты используют структуру данных — очередь. Вы наверно когда-то слышали о ней, а возможно и применяли в своей программе.
Мы попытаемся ответить на несколько вопросов: что такое очередь, принцип работы очереди и какая у нее есть разновидность. Поехали!
Что такое очередь
В очереди, если вы добавите элемент, который вошел самый первый, то он выйдет тоже самым первым. Получается, если вы добавите 4 элемента, то первый добавленный элемент выйдет первым.
Чтобы понять принцип работы очереди вы можете представить себе магазинную очередь. И вы стоите посреди нее, чтобы вы оказались напротив кассы, сначала понадобится всех впереди стоящих людей обслужить. А вот для последнего человека в очереди нужно, чтобы кассир обслужил всех людей кроме него самого.
На рисунке слева находятся 7 чисел: 2, 4, 7, 1, 4, 9, 10. Если нам понадобится их извлечь, то извлекать мы будем в таком же порядке как они находятся на рисунке!
Так например чтобы извлечь число 4 нам понадобится сначала обслужить число 2, а потом уже и само число 4.
Хотя в стеке присутствует функция peek() (она позволяет обратится к элементу по индексу, подробнее вот здесь), в шаблоне очереди невозможно обратится к определенному элементу.
Но если вам нужно иметь доступ ко всем элементам очереди, то можете реализовать очередь через массив. Чуть ниже мы покажем как это сделать.
Как создать очередь в С++
Дальше для объявления очереди нужно воспользоваться конструкцией ниже.
Алгоритм. Очередь с приоритетом
В этой статье я покажу очередь с приоритетом с использованием linked list. Алгоритм простой и позволяет получить приоритетные сообщения раньше, чем остальные сообщения.
Также создаем глобальный указатель на начало очереди, прошу заметить, это всего лишь пример, разумеется в C++ можно создать это в классе, но так как в C будет только одна очередь, то она становиться глобальной как само собой разумеющееся.
теперь создаем функцию и начальные значения.
Теперь можно в бесконечном цикле идти по списку и добавлять в нужную позицию наше число. Начнем с того, если указатель n равен нулю.
Здесь в указываем чтобы root указывал на него как на начало. Отсюда начнется следующий отсчет.
Далее мы смотрим, если добавляемый приоритет выше, чем наше сообщение в очереди, то перед ним установим новый приоритет.
Также можно заметить, что в этом случае root опять меняет свою позицию, указав себя как начало в списке.
Далее смотрим если добавляемый приоритет ниже чем текущий приоритет.
Здесь всё должно быть понятно, что мы добавляем наше число куда нужно.
И осталось последнее.
Здесь мы смотрим, если он равен нашему приоритету, то дадим сначала выйти из очереди первому добавленному с таким приоритетом, а этот добавим за ним.
Теперь создадим функцию по выдачи из очереди нашего числа.
Всё, здесь мы выдаем номер и смещаем наш root. Так как это без много поточности, то здесь я не использовал мьютексы, но по хорошему, нужно поставить мьютекс на смену root и всё.
Теперь создадим остальное.
Чтобы было удобней проверить код, то выкладываю полный код.
Очередь с приоритетом
В этой статье вы познакомитесь с очередями с приоритетом и узнаете, как их реализовать в Python, Java, C и C++.
Очереди с приоритетом — разновидность очередей, в которой у каждого элемента есть свой приоритет. Обслуживаются они в соответствии со своими приоритетом. Если у элементов одинаковый приоритет, то обслуживаются они по их порядку в очереди.
Значение элемента, как правило, и определяет его приоритет.
То есть, у элемента с самым большим значением самый высокий приоритет. Правда, это не всегда так. Самый высокий приоритет может быть у элемента и с самым малым значением. В остальных случаях мы можем задавать приоритеты элементам по своему усмотрению.
Разница между очередью с приоритетом и обычной очередью
Обычная очередь подчиняется принципу FIFO «первый вошел — первый вышел». В очередях с приоритетом элементы удаляются в соответствии с их приоритетом. То есть, элемент с самым высоким приоритетом удаляется из очереди в первую очередь.
Реализация очереди с приоритетом
Очереди с приоритетом можно реализовать с помощью следующих структур данных: массив, связный список, куча и двоичное дерево поиска. Среди всех этих структур выделяется куча — это самый эффективный способ реализации очереди с приоритетом.мы
Именно поэтому в этом руководстве мы будем использовать кучи. Конкретно — max-кучи.
Ниже представлена сравнительная характеристика различных реализаций очередей с приоритетом.
СОДЕРЖАНИЕ
Операции
Очередь с приоритетом должна поддерживать как минимум следующие операции:
Реализация
Наивные реализации
Существует множество простых, обычно неэффективных способов реализации очереди с приоритетами. Они предоставляют аналогию, чтобы помочь понять, что такое приоритетная очередь.
Например, можно сохранить все элементы в несортированном списке ( время вставки O (1)). Всякий раз, когда запрашивается элемент с наивысшим приоритетом, ищите среди всех элементов элемент с наивысшим приоритетом. ( O ( n ) время вытягивания),
В другом случае можно сохранить все элементы в списке с сортировкой по приоритету ( время сортировки вставки O (n)), всякий раз, когда запрашивается элемент с наивысшим приоритетом, может быть возвращен первый в списке. ( O (1) время вытягивания)
Обычная реализация
С точки зрения вычислительной сложности очереди с приоритетами соответствуют алгоритмам сортировки. В разделе об эквивалентности очередей приоритетов и алгоритмов сортировки ниже описывается, как эффективные алгоритмы сортировки могут создавать эффективные очереди приоритетов.
Специализированные отвалы
Для приложений, которые выполняют множество операций « просмотра » для каждой операции «extract-min», временная сложность действий просмотра может быть уменьшена до O (1) во всех реализациях дерева и кучи путем кэширования элемента с наивысшим приоритетом после каждой вставки и удаления. Для вставки это добавляет максимум постоянную стоимость, поскольку вновь вставленный элемент сравнивается только с ранее кэшированным минимальным элементом. Для удаления это не более чем добавляет дополнительные затраты на «просмотр», которые обычно дешевле, чем затраты на удаление, поэтому общая временная сложность существенно не влияет.
Сводка времени работы
| Операция | find-min | delete-min | вставлять | клавиша уменьшения | объединить |
|---|---|---|---|---|---|
| Двоичный | Θ (1) | Θ (журнал n ) | O (журнал n ) | O (журнал n ) | Θ ( п ) |
| Левый | Θ (1) | Θ (журнал n ) | Θ (журнал n ) | O (журнал n ) | Θ (журнал n ) |
| Биномиальный | Θ (1) | Θ (журнал n ) | Θ (1) | Θ (журнал n ) | O (журнал n ) |
| Фибоначчи | Θ (1) | O (журнал n ) | Θ (1) | Θ (1) | Θ (1) |
| Сопряжение | Θ (1) | O (журнал n ) | Θ (1) | o (войти n ) | Θ (1) |
| Brodal | Θ (1) | O (журнал n ) | Θ (1) | Θ (1) | Θ (1) |
| Ранговые пары | Θ (1) | O (журнал n ) | Θ (1) | Θ (1) | Θ (1) |
| Строгий Фибоначчи | Θ (1) | O (журнал n ) | Θ (1) | Θ (1) | Θ (1) |
| 2–3 кучи | O (журнал n ) | O (журнал n ) | O (журнал n ) | Θ (1) | ? |
Эквивалентность приоритетных очередей и алгоритмов сортировки
Использование очереди приоритетов для сортировки
В Семантике приоритетных очередей естественно предложить метод сортировки: вставить все элементы должны быть отсортированы в приоритетную очередь, и последовательно удалить их; они появятся в отсортированном порядке. Фактически это процедура, используемая несколькими алгоритмами сортировки после удаления уровня абстракции, обеспечиваемого очередью приоритетов. Этот метод сортировки эквивалентен следующим алгоритмам сортировки:
Использование алгоритма сортировки для создания очереди с приоритетом
Алгоритм сортировки также может использоваться для реализации очереди с приоритетами. В частности, Торуп говорит:
Мы представляем общее детерминированное линейное сокращение пространства от приоритетных очередей до сортировки, подразумевая, что если мы можем отсортировать до n ключей за S ( n ) раз на каждый ключ, тогда будет приоритетная очередь, поддерживающая удаление и вставку в O ( S ( n )) time и find-min в постоянное время.
Библиотеки
Очередь с приоритетом часто считается « структурой данных контейнера ».
Модуль Python heapq реализует двоичную минимальную кучу поверх списка.
Библиотека Java содержит PriorityQueue класс, который реализует очередь с минимальным приоритетом.
Приложения
Управление пропускной способностью
Дискретное моделирование событий
Алгоритм Дейкстры
Кодирование Хаффмана
Алгоритмы поиска лучшего первого
Алгоритм триангуляции ROAM
Алгоритм оптимальной адаптации сетки в реальном времени ( ROAM ) вычисляет динамически изменяющуюся триангуляцию местности. Он работает, разделяя треугольники там, где требуется больше деталей, и объединяя их там, где требуется меньше деталей. Алгоритм назначает каждому треугольнику на местности приоритет, обычно связанный с уменьшением ошибки, если этот треугольник будет разделен. Алгоритм использует две приоритетные очереди: одну для треугольников, которые можно разделить, а другую для треугольников, которые можно объединить. На каждом шаге треугольник из очереди разделения с наивысшим приоритетом разделяется, или треугольник из очереди слияния с самым низким приоритетом объединяется со своими соседями.
Алгоритм Прима для минимального остовного дерева
Очередь с параллельным приоритетом
Параллельный параллельный доступ
Если приоритетная очередь разрешает одновременный доступ, несколько процессов могут одновременно выполнять операции с этой приоритетной очередью. Однако здесь возникают две проблемы. Во-первых, определение семантики отдельных операций перестало быть очевидным. Например, если два процесса хотят извлечь элемент с наивысшим приоритетом, должны ли они получить один и тот же элемент или разные? Это ограничивает параллелизм на уровне программы, использующей очередь приоритетов. Кроме того, поскольку несколько процессов имеют доступ к одному и тому же элементу, это приводит к конфликту.
Если разрешен одновременный доступ к приоритетной очереди, между двумя процессами могут возникнуть конфликты. Например, конфликт возникает, если один процесс пытается вставить новый узел, но в то же время другой процесс собирается удалить предшественника этого узла. Существует риск того, что новый узел будет добавлен в список пропуска, но недоступен. ( См. Изображение )
K-элементные операции
В оставшейся части этого раздела обсуждается алгоритм распределенной памяти на основе очередей. Мы предполагаем, что каждый процессор имеет свою собственную локальную память и локальную (последовательную) очередь приоритетов. Элементы очереди с глобальным (параллельным) приоритетом распределяются по всем процессорам.
