priority queue是什麼意思，priority queue的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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例句

專業解析

優先隊列（Priority Queue）是一種特殊的抽象數據類型（ADT），其核心特征在于元素在出隊（Dequeue）時總是按照優先級順序，而非嚴格的先進先出（FIFO）順序。可以将它理解為一種“按重要性排隊”的機制。

核心概念解釋

1. 元素與優先級綁定： 每個進入隊列的元素都關聯有一個“優先級”值。這個優先級通常由元素的某個屬性（如數值大小、時間戳、緊急程度等）決定，或在插入時顯式指定。優先級高的元素被認為“更重要”。

2. 出隊規則：

   • 最高優先級先出隊（Max-Priority Queue）：最常見的實現。每次從隊列中移除并返回的是當前優先級最高的元素。例如，在任務調度中，優先級最高的任務最先執行。
   • 最低優先級先出隊（Min-Priority Queue）：每次移除并返回優先級最低的元素。例如，在尋找最短路徑的算法（如 Dijkstra 算法）中，優先處理距離起點最近的節點（距離值小即優先級高）。

3. 入隊規則： 元素可以按任意順序進入隊列（入隊，Enqueue）。隊列内部的結構負責根據元素的優先級值重新組織它們，以确保出隊操作能按優先級順序進行。

關鍵特性

• 動态性：優先級隊列中的元素及其優先級可以動态變化（插入新元素、删除元素、修改已有元素的優先級）。
• 高效性：優秀的實現（如基于二叉堆）可以在對數時間複雜度（O(log n)）内完成插入和删除最高/最低優先級元素的操作，在常數時間（O(1)）内獲取最高/最低優先級元素（但不移除）。
• 抽象性：它是一種抽象概念，定義了“按優先級出隊”的行為接口，具體實現方式可以多樣。

典型實現方式

• 二叉堆（Binary Heap）：這是實現優先隊列最常用、最高效的數據結構。它通常用數組表示一棵完全二叉樹，滿足堆性質（父節點的優先級總是大于/小于其子節點的優先級）。堆插入和删除操作的時間複雜度為 O(log n)，獲取頂部元素為 O(1)。
• 平衡二叉搜索樹（如 AVL 樹、紅黑樹）：也能實現優先隊列的所有操作，且支持更豐富的查詢（如按排名查找），但實現通常比堆複雜，常數因子較大。
• 有序動态數組/鍊表：插入時需要找到正确位置（O(n)），删除頂部元素（O(1)）。效率通常不如堆。

主要應用場景

1. 任務調度：操作系統或實時系統中，根據任務的優先級（如系統進程 > 用戶進程，高實時性任務 > 普通任務）決定下一個執行哪個任務。來源：Operating System Concepts (Silberschatz, Galvin, Gagne)
2. 圖算法：
   • Dijkstra 算法：用于尋找帶權圖中的單源最短路徑。使用最小優先隊列來選擇當前距離起點最近的未處理節點。來源：Introduction to Algorithms (Cormen, Leiserson, Rivest, Stein)
   • Prim 算法：用于尋找無向帶權圖的最小生成樹。使用最小優先隊列來選擇連接當前生成樹的最小權重邊。來源：Algorithms (Sedgewick, Wayne)
3. 數據壓縮 - 哈夫曼編碼：在構建哈夫曼樹時，需要反複合并頻率（優先級）最低的兩個節點。最小優先隊列是核心數據結構。來源：The Data Compression Book (Nelson, Gailly)
4. 事件驅動模拟：模拟系統中事件按預定時間（優先級）發生，優先隊列用于管理未來事件，确保最早發生的事件最先被處理。來源：Discrete-Event System Simulation (Banks, Carson, Nelson, Nicol)
5. *人工智能 - A 搜索算法**：使用優先隊列（通常是最小優先隊列）來管理待探索的節點，優先級由預估的總代價（已知代價 + 啟發式預估代價）決定。來源：Artificial Intelligence: A Modern Approach (Russell, Norvig)
6. 負載均衡：将新任務分配給當前負載（優先級低）最輕的服務器。來源：Java Platform Standard Ed. 8 - PriorityQueue

優先隊列的核心思想是管理一組元素，确保訪問（移除）時總是能拿到當前“最重要”（優先級最高或最低）的那個元素。它通過将元素按優先級組織（通常使用堆），犧牲了部分入隊順序的嚴格性，換取了高效訪問最高/最低優先級元素的能力，是解決許多涉及排序、調度和優化問題的關鍵工具。

網絡擴展資料

優先隊列（priority queue）是一種抽象數據結構，其特性與普通隊列不同，元素的出隊順序不是由插入時間決定，而是由預先定義的優先級決定。以下是詳細解析：

1. 核心特性

   • 每個元素關聯一個優先級值（數值或可比較對象）
   • 出隊時總是移除當前隊列中優先級最高（或最低）的元素
   • 相同優先級的元素可能按先進先出規則處理，具體取決于實現方式

2. 常見實現方式

   • 堆（Heap）：最常用的實現結構，二叉堆的插入/删除時間複雜度為O(log n)
   • 平衡二叉搜索樹：支持O(log n)時間複雜度的插入/删除
   • 有序數組：插入時需O(n)時間，適用于小規模數據

3. 關鍵操作

   interface PriorityQueue<T> {
   enqueue(item: T, priority: number): void;// 插入元素
   dequeue(): T | null; // 移除最高優先級元素
   peek(): T | null;// 查看隊首元素
   isEmpty(): boolean;
   }

4. 典型應用場景

   • 圖算法（Dijkstra最短路徑算法、Prim最小生成樹算法）
   • 操作系統任務調度（實時系統進程調度）
   • 數據壓縮（哈夫曼編碼）
   • 離散事件模拟系統
   • 合并K個有序鍊表

5. 複雜度對比 | 操作 | 堆實現| 有序鍊表 | |----------|-------|-------| | 插入| O(log n) | O(n)| | 删除最高優先級 | O(log n) | O(1)| | 查找最高優先級 | O(1) | O(1)|

數學表達上，優先隊列的優先級維護遵循： $$ forall i in [1, lfloor n/2 rfloor], A[parent(i)] geq A[i] $$ （最大堆的堆序性質）

這種數據結構在需要動态維護有序集合的場景中具有重要價值，特别是在處理流式數據時能高效管理元素的優先級關系。

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