Que es la cola de prioridad
La definición en la introducción al algoritmo se muestra en la siguiente figura
Proceso de algoritmo
Las colas de prioridad se implementan usando montones. Da la casualidad de que nuestra clasificación de montones anterior puede lograr un montón máximo para lograr una cola de prioridad con una pequeña modificación :) Con la base de la clasificación de
montones anterior, esta implementación hace que sea fácil de entender MAXIMIUM: siempre y cuando tome el elemento en la parte superior del montón.
ExtractMax: simplemente tome el elemento en la parte superior del montón y expulse el elemento y realice un mantenimiento de la pila.
Aumento: mientras siga comparando con el nodo padre, si es más grande que el nodo principal, posición de intercambio. Si es más pequeño que el nodo principal, la posición es la correcta y el ciclo termina.
insertar: Después de aumentar, simplemente agregue un elemento al final del montón, establezca su prioridad en un número negativo (que representa la prioridad mínima) y luego use el método de aumento para aumentar la prioridad.
Implementación de algoritmos
class PriorityQueue {
constructor(arr) {
this.queue = []
if (arr && arr instanceof Array && arr.length >= 1) {
this.create(arr)
} else {
throw new Error('非法传入值')
}
}
// 实现一个简单的拷贝
copy(input) {
return JSON.parse(JSON.stringify(input))
}
//获取最高优先级的内容
MAXIMIUM() {
return this.copy(this.queue[0])
}
//插入一个新的元素
insert(target) {
if (!target || !target.priority) return false
let temp = target.priority
target.priority = -1
this.queue.push(target)
this.increase(this.queue.length-1,temp)
}
//提升一个元素的优先级
increase(index, newPriority) {
if (newPriority <= this.queue[index].priority) return
this.queue[index].priority = newPriority
const findParent = (index) => {
if (index == 0) {
return null
}
return index % 2 == 0 ? (index - 2) / 2 : (index - 1) / 2
}
let parent = findParent(index)
while (parent != null && this.queue[parent].priority < this.queue[index].priority) {
let box = this.queue[index]
this.queue[index] = this.queue[parent]
this.queue[parent] = box
index = parent
parent = findParent(parent)
}
}
//获取最高优先级的内容 然后踢出队列
extractMax() {
let max = this.copy(this.queue[0])
this.queue.shift()
if (this.queue.length != 1) {
this.MaxHeap(this.queue, 0, this.queue.length)
}
return max
}
//提供一个初始化方法 建堆
create(arr) {
this.queue = this.copy(arr)
this.BuildMaxHeap(this.queue, this.queue.length)
}
MaxHeap(arr, i, length) {
var largest = null;
var node = arr[i]; //保存当前节点
var left = i * 2 + 1; //定位节点左
var right = i * 2 + 2; //定位节点右
//判断当前有这个节点 （这里会存在当前这个的子节点不存在的情况）处理一下边界情况
if (left < length) {
arr[left] && node.priority < arr[left].priority ? largest = left : largest = i
} else {
largest = i;
}
if (right < length) {
arr[right] && arr[largest].priority < arr[right].priority ? largest = right : null
}
//如果不是i是最大节点 以node作为辅助节点 交换位置
if (largest != i) {
arr[i] = arr[largest];
arr[largest] = node;
this.MaxHeap(arr, largest, length);
}
}
//建立最大堆
BuildMaxHeap(arr, len) {
if (len % 2 != 0) {
len = len + 1;
}
for (let i = len / 2; i >= 0; i--) {
this.MaxHeap(arr, i, len)
}
}
}
let pq = new PriorityQueue([
{
priority: 1, todo: '吃饭' },
{
priority: 2, todo: '洗澡' },
{
priority: 3, todo: '睡觉' },
{
priority: 4, todo: '玩手机' },
{
priority: 5, todo: '打篮球' },
{
priority: 6, todo: '打乒乓' },
{
priority: 7, todo: '喝水' }
])
console.log(pq.queue)
pq.increase(6, 8)
console.log(pq.queue)
pq.insert({
priority: 9, todo: '我是新加的'})
console.log(pq.queue)