數據結構中的優先級隊列：你需要知道的一切

介紹

數據結構中的優先級隊列是 ADT（抽像數據類型）的一種重要形式。 每個元素都被分配了一個優先級，作為定義和排列它們的特徵。

ADTS 是數據科學領域的一部分，其中數據結構用作存儲信息和管理操作（如訪問、添加、搜索和修改數據值）的排列模式。 用於這種數據排列的方法直接影響它們的組織方式。 數據結構還決定了數據流的方向以及系統元素內共享的關係。

專家估計，到 2025 年，全球數據總量可能超過 175 澤字節。 為了管理如此大量的數據，數據結構被用來有效地處理大型數據庫和索引目的。 在編程階段使用各種數據結構，如堆棧、隊列、數組、堆等。 堆棧和隊列是數據結構的線性形式，因為數據是按順序存儲的，一個接一個。 它們沒有分支，每個元素/數據值都必須排列成一條直線。

堆棧和隊列的排列

堆棧遵循 LIFO（後進先出）方法進行存儲安排，而隊列遵循 FIFO（先進先出）安排。 這是區分這兩種線性數據結構的重要因素。 他們的應用程序是根據他們的 LIFO/FIFO 方法決定的，因為他們依賴於他們獨特的計算使用。

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對於隊列，FIFO 確定當向系統添加多個項目時，第一個添加的項目將是第一個被訪問/刪除的項目。

可以在隊列上執行的 5 個基本操作

1.入隊：當我們想將一個元素添加到隊列中時執行此操作。

2. Dequeue：該操作符用於從隊列中移除一個元素。

3. IsEmpty：該操作用於檢查隊列是否為空，不能再出隊。

4. IsFull：該操作符檢查隊列是否已滿並且不能處理任何進一步的入隊添加。

5. Peek： Peek 運算符只是從隊列中調用/顯示預期的數據值/元素，而不會將其從其分配的序列中刪除。

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數據結構中的優先級隊列

優先級隊列具有與其每個元素相關聯的附加優先級。 它們不像傳統隊列那樣遵循 FIFO 方法。 相反，數據結構中的優先級隊列被安排，以便“高優先級”元素在其“低優先級”對應物之前得到服務。

在為其分配優先級值時，通常會考慮元素的值。 優先級隊列與傳統隊列的不同之處在於，當我們嘗試從隊列中刪除下一個元素時，將首先檢索最高優先級的元素。

優先隊列的另一個先決條件是進入這些隊列的數據必須按順序排列。 這意味著各個數據元素必須以某種方式相互比較，以便它們的排列可以按從低到大或從大到低的順序排列。 這是必要的，以基於相互比較來分配具有相對優先級的隊列元素。

優先級隊列在數據結構中的應用通常涉及到它們與其他無序數據結構如堆、數組、鍊錶或 BST 的組合。 由於提供了有效實現優先級隊列的規定，堆提供了最有效的組合形式。

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優先隊列支持的操作

優先隊列中的操作有助於處理輸入、刪除、查看和修改的信息。 這些操作對於在隊列元素之間遍歷也很有用。 它們如下：

1. is_empty : is_empty 操作檢查隊列當前是否包含任何元素。

2. Insert_with_priority：該操作將一個元素連同需要與之關聯的優先級值一起添加到隊列中。

3. Pull_highest_priority_element：該操作從隊列中移除最高優先級元素，同時返回該元素的值。

4. Peek： Peek 操作用於“find-max”或“find-min”，具體取決於預期結果。 此操作不會刪除最大/最小元素，只會返回它。

在數據結構中使用堆作為優先級隊列的好處

當優先級隊列基於堆時，觀察到插入和刪除的 O(log n) 性能。 這提高了性能，並且 O(n) 函數是從“n”組元素構建的。 配對堆和斐波那契堆為優先隊列操作提供了更好的界限。

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優先隊列和排序元素

考慮到計算複雜性，優先級隊列由於其固有屬性而對應於排序算法。 例如，我們必須收集所有需要排序的元素，然後將它們插入優先隊列。

然後，如果我們按順序刪除元素，結果將是元素的排序順序。 堆排序、平滑排序、選擇排序、插入排序和樹排序是一些排序算法的名稱，它們與數據結構中的優先級隊列具有等效的相關性。

優先隊列的應用

數據結構中的優先級隊列通常結合Heap數據結構來實現。 它們用於模擬排序、分類和跟踪未探索的路線。 兩種類型的優先級隊列：升序和降序，有自己的一組利用。 其中一些應用是：

• 帶寬管理
• 離散事件模擬
• Dijkstra 算法
• 霍夫曼編碼
• 最佳優先搜索算法
• ROAM 三角剖分算法
• 最小生成樹的 Prim 算法

結論

截至今天，約有 50 億消費者直接或間接地與數據相關聯。 到 2025 年，將有超過 60 億人連接到大數據。 IDC 預測數據將增長 10 倍，並預測對數據科學家的高要求。 數據結構中的優先級隊列對於程序員和數據科學家來說是一個重要的概念，因為它們與堆數據結構的密切相關和應用。

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