priority queue是什么意思，priority queue的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

[计] 优先排队

例句

You create a priority queue with these set of commands

使用下面的命令创建一个优先级队列

However, violating the spirit of the priority queue is necessary in this situation.

然而，在这种情况下，必须违反一下优先级队列的设计思想。

The thread scheduler must dispatch from the head of the highest-priority queue that is not empty.

线程调度程序必须从非空的最高优先级队列的头部开始调度。

In a serious program this priority queue might be based on a heap, as described in Chapter 12, Heaps.

在正式的程序中，优先级队列可能基于堆来实现，正如第12章“堆”所描述的。

This necessitates looking through the priority queue item by item, to see if there's such a duplicate edge.

这使得在优先级队列中逐项查找成为必要的一步操作。

专业解析

优先队列（Priority Queue）是一种特殊的抽象数据类型（ADT），其核心特征在于元素在出队（Dequeue）时总是按照优先级顺序，而非严格的先进先出（FIFO）顺序。可以将它理解为一种“按重要性排队”的机制。

核心概念解释

元素与优先级绑定：每个进入队列的元素都关联有一个“优先级”值。这个优先级通常由元素的某个属性（如数值大小、时间戳、紧急程度等）决定，或在插入时显式指定。优先级高的元素被认为“更重要”。
出队规则：
- 最高优先级先出队（Max-Priority Queue）：最常见的实现。每次从队列中移除并返回的是当前优先级最高的元素。例如，在任务调度中，优先级最高的任务最先执行。
- 最低优先级先出队（Min-Priority Queue）：每次移除并返回优先级最低的元素。例如，在寻找最短路径的算法（如 Dijkstra 算法）中，优先处理距离起点最近的节点（距离值小即优先级高）。
入队规则：元素可以按任意顺序进入队列（入队，Enqueue）。队列内部的结构负责根据元素的优先级值重新组织它们，以确保出队操作能按优先级顺序进行。

关键特性

动态性：优先级队列中的元素及其优先级可以动态变化（插入新元素、删除元素、修改已有元素的优先级）。
高效性：优秀的实现（如基于二叉堆）可以在对数时间复杂度（O(log n)）内完成插入和删除最高/最低优先级元素的操作，在常数时间（O(1)）内获取最高/最低优先级元素（但不移除）。
抽象性：它是一种抽象概念，定义了“按优先级出队”的行为接口，具体实现方式可以多样。

典型实现方式

二叉堆（Binary Heap）：这是实现优先队列最常用、最高效的数据结构。它通常用数组表示一棵完全二叉树，满足堆性质（父节点的优先级总是大于/小于其子节点的优先级）。堆插入和删除操作的时间复杂度为 O(log n)，获取顶部元素为 O(1)。
平衡二叉搜索树（如 AVL 树、红黑树）：也能实现优先队列的所有操作，且支持更丰富的查询（如按排名查找），但实现通常比堆复杂，常数因子较大。
有序动态数组/链表：插入时需要找到正确位置（O(n)），删除顶部元素（O(1)）。效率通常不如堆。

主要应用场景

任务调度：操作系统或实时系统中，根据任务的优先级（如系统进程 > 用户进程，高实时性任务 > 普通任务）决定下一个执行哪个任务。来源：Operating System Concepts (Silberschatz, Galvin, Gagne)
图算法：
- Dijkstra 算法：用于寻找带权图中的单源最短路径。使用最小优先队列来选择当前距离起点最近的未处理节点。来源：Introduction to Algorithms (Cormen, Leiserson, Rivest, Stein)
- Prim 算法：用于寻找无向带权图的最小生成树。使用最小优先队列来选择连接当前生成树的最小权重边。来源：Algorithms (Sedgewick, Wayne)
数据压缩 - 哈夫曼编码：在构建哈夫曼树时，需要反复合并频率（优先级）最低的两个节点。最小优先队列是核心数据结构。来源：The Data Compression Book (Nelson, Gailly)
事件驱动模拟：模拟系统中事件按预定时间（优先级）发生，优先队列用于管理未来事件，确保最早发生的事件最先被处理。来源：Discrete-Event System Simulation (Banks, Carson, Nelson, Nicol)
*人工智能 - A 搜索算法**：使用优先队列（通常是最小优先队列）来管理待探索的节点，优先级由预估的总代价（已知代价 + 启发式预估代价）决定。来源：Artificial Intelligence: A Modern Approach (Russell, Norvig)
负载均衡：将新任务分配给当前负载（优先级低）最轻的服务器。来源：Java Platform Standard Ed. 8 - PriorityQueue

优先队列的核心思想是管理一组元素，确保访问（移除）时总是能拿到当前“最重要”（优先级最高或最低）的那个元素。它通过将元素按优先级组织（通常使用堆），牺牲了部分入队顺序的严格性，换取了高效访问最高/最低优先级元素的能力，是解决许多涉及排序、调度和优化问题的关键工具。

网络扩展资料

优先队列（priority queue）是一种抽象数据结构，其特性与普通队列不同，元素的出队顺序不是由插入时间决定，而是由预先定义的优先级决定。以下是详细解析：

核心特性
- 每个元素关联一个优先级值（数值或可比较对象）
- 出队时总是移除当前队列中优先级最高（或最低）的元素
- 相同优先级的元素可能按先进先出规则处理，具体取决于实现方式
常见实现方式
- 堆（Heap）：最常用的实现结构，二叉堆的插入/删除时间复杂度为O(log n)
- 平衡二叉搜索树：支持O(log n)时间复杂度的插入/删除
- 有序数组：插入时需O(n)时间，适用于小规模数据

关键操作

interface PriorityQueue<T> {
enqueue(item: T, priority: number): void;// 插入元素
dequeue(): T | null; // 移除最高优先级元素
peek(): T | null;// 查看队首元素
isEmpty(): boolean;
}

典型应用场景
- 图算法（Dijkstra最短路径算法、Prim最小生成树算法）
- 操作系统任务调度（实时系统进程调度）
- 数据压缩（哈夫曼编码）
- 离散事件模拟系统
- 合并K个有序链表
复杂度对比 | 操作 | 堆实现| 有序链表 | |----------|-------|-------| | 插入| O(log n) | O(n)| | 删除最高优先级 | O(log n) | O(1)| | 查找最高优先级 | O(1) | O(1)|

数学表达上，优先队列的优先级维护遵循： $$ forall i in [1, lfloor n/2 rfloor], A[parent(i)] geq A[i] $$ （最大堆的堆序性质）

这种数据结构在需要动态维护有序集合的场景中具有重要价值，特别是在处理流式数据时能高效管理元素的优先级关系。

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