STL sort()函数

C++之所以得到这么多人的喜欢,是因为它既具有面向对象的概念,又保持了C语言高效的特点。STL 排序算法同样需要保持高效。因此,对于不同的需求,STL提供的不同的函数,不同的函数,实现的算法又不尽相同。

1.1 所有sort算法介绍

所有的sort算法的参数都需要输入一个范围,[begin, end)。这里使用的迭代器(iterator)都需是随机迭代器(RadomAccessIterator), 也就是说可以随机访问的迭代器,如:it+n什么的。(partition 和stable_partition 除外)

如果你需要自己定义比较函数,你可以把你定义好的仿函数(functor)作为参数传入。每种算法都支持传入比较函数。以下是所有STL sort算法函数的名字列表:

函数名功能描述
sort 对给定区间所有元素进行排序
stable_sort 对给定区间所有元素进行稳定排序
partial_sort 对给定区间所有元素部分排序
partial_sort_copy 对给定区间复制并排序
nth_element 找出给定区间的某个位置对应的元素
is_sorted 判断一个区间是否已经排好序
partition 使得符合某个条件的元素放在前面
stable_partition 相对稳定的使得符合某个条件的元素放在前面

其中nth_element 是最不易理解的,实际上,这个函数是用来找出第几个。例如:找出包含7个元素的数组中排在中间那个数的值,此时,我可能不关心前面,也不关心后面,我只关心排在第四位的元素值是多少。

1.2 sort 中的比较函数

当你需要按照某种特定方式进行排序时,你需要给sort指定比较函数,否则程序会自动提供给你一个比较函数。

vector < int > vect;
//...
sort(vect.begin(), vect.end());
//此时相当于调用
sort(vect.begin(), vect.end(), less<int>() );

上述例子中系统自己为sort提供了less仿函数。在STL中还提供了其他仿函数,以下是仿函数列表:

名称功能描述
equal_to 相等
not_equal_to 不相等
less 小于
greater 大于
less_equal 小于等于
greater_equal 大于等于

需要注意的是,这些函数不是都能适用于你的sort算法,如何选择,决定于你的应用。另外,不能直接写入仿函数的名字,而是要写其重载的()函数:

less<int>()
greater<int>()

当你的容器中元素时一些标准类型(int float char)或者string时,你可以直接使用这些函数模板。但如果你时自己定义的类型或者你需要按照其他方式排序,你可以有两种方法来达到效果:一种是自己写比较函数。另一种是重载类型的'<'操作赋。

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <functional>
#include <vector>
using namespace std;

class myclass {
        public:
        myclass(int a, int b):first(a), second(b){}
        int first;
        int second;
        bool operator < (const myclass &m)const {
                return first < m.first;
        }
};

bool less_second(const myclass & m1, const myclass & m2) {
        return m1.second < m2.second;
}

int main() {
        
        vector< myclass > vect;
        for(int i = 0 ; i < 10 ; i ++){
                myclass my(10-i, i*3);
                vect.push_back(my);
        }
        for(int i = 0 ; i < vect.size(); i ++) 
        cout<<"("<<vect[i].first<<","<<vect[i].second<<")\n";
        sort(vect.begin(), vect.end());
        cout<<"after sorted by first:"<<endl;
        for(int i = 0 ; i < vect.size(); i ++) 
        cout<<"("<<vect[i].first<<","<<vect[i].second<<")\n";
        cout<<"after sorted by second:"<<endl;
        sort(vect.begin(), vect.end(), less_second);
        for(int i = 0 ; i < vect.size(); i ++) 
        cout<<"("<<vect[i].first<<","<<vect[i].second<<")\n";
        
        return 0 ;
}

知道其输出结果是什么了吧:

(10,0)
(9,3)
(8,6)
(7,9)
(6,12)
(5,15)
(4,18)
(3,21)
(2,24)
(1,27)
after sorted by first:
(1,27)
(2,24)
(3,21)
(4,18)
(5,15)
(6,12)
(7,9)
(8,6)
(9,3)
(10,0)
after sorted by second:
(10,0)
(9,3)
(8,6)
(7,9)
(6,12)
(5,15)
(4,18)
(3,21)
(2,24)
(1,27)

1.3 sort 的稳定性

你发现有sort和stable_sort,还有 partition 和stable_partition, 感到奇怪吧。其中的区别是,带有stable的函数可保证相等元素的原本相对次序在排序后保持不变。或许你会问,既然相等,你还管他相对位置呢,也分不清楚谁是谁了?这里需要弄清楚一个问题,这里的相等,是指你提供的函数表示两个元素相等,并不一定是一摸一样的元素。

例如,如果你写一个比较函数:

bool less_len(const string &str1, const string &str2)
{
        return str1.length() < str2.length();
}

此时,"apple" 和 "winter" 就是相等的,如果在"apple" 出现在"winter"前面,用带stable的函数排序后,他们的次序一定不变,如果你使用的是不带"stable"的函数排序,那么排序完后,"Winter"有可能在"apple"的前面。

 

1.4 全排序

全排序即把所给定范围所有的元素按照大小关系顺序排列。用于全排序的函数有

 

template <class RandomAccessIterator>
void sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last);

template <class RandomAccessIterator, class StrictWeakOrdering>
void sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last,
StrictWeakOrdering comp);

template <class RandomAccessIterator>
void stable_sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last);

template <class RandomAccessIterator, class StrictWeakOrdering>
void stable_sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last, 
StrictWeakOrdering comp);

在第1,3种形式中,sort 和 stable_sort都没有指定比较函数,系统会默认使用operator< 对区间[first,last)内的所有元素进行排序, 因此,如果你使用的类型义军已经重载了operator<函数,那么你可以省心了。第2, 4种形式,你可以随意指定比较函数,应用更为灵活一些。来看看实际应用:

班上有10个学生,我想知道他们的成绩排名。

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <functional>
#include <vector>
#include <string>
using namespace std;

class student{
        public:
        student(const string &a, int b):name(a), score(b){}
        string name;
        int score;
        bool operator < (const student &m)const {
                return score< m.score;
        }
};

int main() {
        vector< student> vect;
        student st1("Tom", 74);
        vect.push_back(st1);
        st1.name="Jimy";
        st1.score=56;
        vect.push_back(st1);
        st1.name="Mary";
        st1.score=92;
        vect.push_back(st1);
        st1.name="Jessy";
        st1.score=85;
        vect.push_back(st1);
        st1.name="Jone";
        st1.score=56;
        vect.push_back(st1);
        st1.name="Bush";
        st1.score=52;
        vect.push_back(st1);
        st1.name="Winter";
        st1.score=77;
        vect.push_back(st1);
        st1.name="Andyer";
        st1.score=63;
        vect.push_back(st1);
        st1.name="Lily";
        st1.score=76;
        vect.push_back(st1);
        st1.name="Maryia";
        st1.score=89;
        vect.push_back(st1);
        cout<<"------before sort..."<<endl;
        for(int i = 0 ; i < vect.size(); i ++) cout<<vect[i].name<<":\t"<<vect[i].score<<endl;
        stable_sort(vect.begin(), vect.end(),less<student>());
        cout <<"-----after sort ...."<<endl;
        for(int i = 0 ; i < vect.size(); i ++) cout<<vect[i].name<<":\t"<<vect[i].score<<endl;
        return 0 ;
}

其输出是:

------before sort...
Tom:    74
Jimy:   56
Mary:   92
Jessy:  85
Jone:   56
Bush:   52
Winter: 77
Andyer: 63
Lily:   76
Maryia: 89
-----after sort ....
Bush:   52
Jimy:   56
Jone:   56
Andyer: 63
Tom:    74
Lily:   76
Winter: 77
Jessy:  85
Maryia: 89
Mary:   92

sort采用的是成熟的"快速排序算法"(目前大部分STL版本已经不是采用简单的快速排序,而是结合内插排序算法)。注1,可以保证很好的平均性能、复杂度为n*log(n),由于单纯的快速排序在理论上有最差的情况,性能很低,其算法复杂度为n*n,但目前大部分的STL版本都已经在这方面做了优化,因此你可以放心使用。stable_sort采用的是"归并排序",分派足够内存是,其算法复杂度为n*log(n), 否则其复杂度为n*log(n)*log(n),其优点是会保持相等元素之间的相对位置在排序前后保持一致。

1.5 局部排序

局部排序其实是为了减少不必要的操作而提供的排序方式。其函数原型为:

template <class RandomAccessIterator>
void partial_sort(RandomAccessIterator first, 
RandomAccessIterator middle,
RandomAccessIterator last);

template <class RandomAccessIterator, class StrictWeakOrdering>
void partial_sort(RandomAccessIterator first,
RandomAccessIterator middle,
RandomAccessIterator last, 
StrictWeakOrdering comp);

template <class InputIterator, class RandomAccessIterator>
RandomAccessIterator partial_sort_copy(InputIterator first, InputIterator last,
RandomAccessIterator result_first,
RandomAccessIterator result_last);

template <class InputIterator, class RandomAccessIterator, 
class StrictWeakOrdering>
RandomAccessIterator partial_sort_copy(InputIterator first, InputIterator last,
RandomAccessIterator result_first,
RandomAccessIterator result_last, Compare comp);

理解了sort 和stable_sort后,再来理解partial_sort 就比较容易了。先看看其用途: 班上有10个学生,我想知道分数最低的5名是哪些人。如果没有partial_sort,你就需要用sort把所有人排好序,然后再取前5个。现在你只需要对分数最低5名排序,把上面的程序做如下修改:

stable_sort(vect.begin(), vect.end(),less<student>());
替换为:
partial_sort(vect.begin(), vect.begin()+5, vect.end(),less<student>());

输出结果为:

------before sort...
Tom:    74
Jimy:   56
Mary:   92
Jessy:  85
Jone:   56
Bush:   52
Winter: 77
Andyer: 63
Lily:   76
Maryia: 89
-----after sort ....
Bush:   52
Jimy:   56
Jone:   56
Andyer: 63
Tom:    74
Mary:   92
Jessy:  85
Winter: 77
Lily:   76
Maryia: 89

这样的好处知道了吗?当数据量小的时候可能看不出优势,如果是100万学生,我想找分数最少的5个人......

partial_sort采用的堆排序(heapsort),它在任何情况下的复杂度都是n*log(n). 如果你希望用partial_sort来实现全排序,你只要让middle=last就可以了。

partial_sort_copy其实是copy和partial_sort的组合。被排序(被复制)的数量是[first, last)和[result_first, result_last)中区间较小的那个。如果[result_first, result_last)区间大于[first, last)区间,那么partial_sort相当于copy和sort的组合。

1.6 nth_element 指定元素排序

nth_element一个容易看懂但解释比较麻烦的排序。用例子说会更方便:
班上有10个学生,我想知道分数排在倒数第4名的学生。
如果要满足上述需求,可以用sort排好序,然后取第4位(因为是由小到大排), 更聪明的朋友会用partial_sort, 只排前4位,然后得到第4位。其实这是你还是浪费,因为前两位你根本没有必要排序,此时,你就需要nth_element:

template <class RandomAccessIterator>
void nth_element(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator nth,
RandomAccessIterator last);

template <class RandomAccessIterator, class StrictWeakOrdering>
void nth_element(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator nth,
RandomAccessIterator last, StrictWeakOrdering comp);

对于上述实例需求,你只需要按下面要求修改1.4中的程序:

stable_sort(vect.begin(), vect.end(),less<student>());
替换为:
nth_element(vect.begin(), vect.begin()+3, vect.end(),less<student>());

运行结果为:

------before sort...
Tom:    74
Jimy:   56
Mary:   92
Jessy:  85
Jone:   56
Bush:   52
Winter: 77
Andyer: 63
Lily:   76
Maryia: 89
-----after sort ....
Jone:   56
Bush:   52
Jimy:   56
Andyer: 63
Jessy:  85
Mary:   92
Winter: 77
Tom:    74
Lily:   76
Maryia: 89

第四个是谁?Andyer,这个倒霉的家伙。为什么是begin()+3而不是+4? 我开始写这篇文章的时候也没有在意,后来在ilovevc 的提醒下,发现了这个问题。begin()是第一个,begin()+1是第二个,... begin()+3当然就是第四个了。

1.7 partition 和stable_partition

好像这两个函数并不是用来排序的,'分类'算法,会更加贴切一些。partition就是把一个区间中的元素按照某个条件分成两类。其函数原型为:

template <class ForwardIterator, class Predicate>
ForwardIterator partition(ForwardIterator first,
ForwardIterator last, Predicate pred)
template <class ForwardIterator, class Predicate>
ForwardIterator stable_partition(ForwardIterator first, ForwardIterator last, 
Predicate pred);

看看应用吧:班上10个学生,计算所有没有及格(低于60分)的学生。你只需要按照下面格式替换1.4中的程序:

stable_sort(vect.begin(), vect.end(),less<student>());
替换为:
student exam("pass", 60);
stable_partition(vect.begin(), vect.end(), bind2nd(less<student>(), exam));

其输出结果为:

------before sort...
Tom:    74
Jimy:   56
Mary:   92
Jessy:  85
Jone:   56
Bush:   52
Winter: 77
Andyer: 63
Lily:   76
Maryia: 89
-----after sort ....
Jimy:   56
Jone:   56
Bush:   52
Tom:    74
Mary:   92
Jessy:  85
Winter: 77
Andyer: 63
Lily:   76
Maryia: 89

看见了吗,Jimy,Jone, Bush(难怪说美国总统比较笨 smile )都没有及格。而且使用的是stable_partition, 元素之间的相对次序是没有变.

2 Sort 和容器


STL中标准容器主要vector, list, deque, string, set, multiset, map, multimay, 其中set, multiset, map, multimap都是以树结构的方式存储其元素详细内容请参看:学习STL map, STL set之数据结构基础. 因此在这些容器中,元素一直是有序的。

这些容器的迭代器类型并不是随机型迭代器,因此,上述的那些排序函数,对于这些容器是不可用的。上述sort函数对于下列容器是可用的:

  • vector
  • string
  • deque

如果你自己定义的容器也支持随机型迭代器,那么使用排序算法是没有任何问题的。

对于list容器,list自带一个sort成员函数list::sort(). 它和算法函数中的sort差不多,但是list::sort是基于指针的方式排序,也就是说,所有的数据移动和比较都是此用指针的方式实现,因此排序后的迭代器一直保持有效(vector中sort后的迭代器会失效).

 

3 选择合适的排序函数


为什么要选择合适的排序函数?可能你并不关心效率(这里的效率指的是程序运行时间), 或者说你的数据量很小, 因此你觉得随便用哪个函数都无关紧要。

其实不然,即使你不关心效率,如果你选择合适的排序函数,你会让你的代码更容易让人明白,你会让你的代码更有扩充性,逐渐养成一个良好的习惯,很重要吧 smile 。

如果你以前有用过C语言中的qsort, 想知道qsort和他们的比较,那我告诉你,qsort和sort是一样的,因为他们采用的都是快速排序。从效率上看,以下几种sort算法的是一个排序,效率由高到低(耗时由小变大):

  1. partion
  2. stable_partition
  3. nth_element
  4. partial_sort
  5. sort
  6. stable_sort

记得,以前翻译过Effective STL的文章,其中对如何选择排序函数总结的很好:

  • 若需对vector, string, deque, 或 array容器进行全排序,你可选择sort或stable_sort;
  • 若只需对vector, string, deque, 或 array容器中取得top n的元素,部分排序partial_sort是首选.
  • 若对于vector, string, deque, 或array容器,你需要找到第n个位置的元素或者你需要得到top n且不关系top n中的内部顺序,nth_element是最理想的;
  • 若你需要从标准序列容器或者array中把满足某个条件或者不满足某个条件的元素分开,你最好使用partition或stable_partition;
  • 若使用的list容器,你可以直接使用partition和stable_partition算法,你可以使用list::sort代替sort和stable_sort排序。若你需要得到partial_sort或nth_element的排序效果,你必须间接使用。正如上面介绍的有几种方式可以选择。

总之记住一句话: 如果你想节约时间,不要走弯路, 也不要走多余的路!

4 小结


讨论技术就像个无底洞,经常容易由一点可以引申另外无数个技术点。因此需要从全局的角度来观察问题,就像观察STL中的sort算法一样。其实在STL还有make_heap, sort_heap等排序算法。本文章没有提到。本文以实例的方式,解释了STL中排序算法的特性,并总结了在实际情况下应如何选择合适的算法。


队列中取最大值操作

假设有这样一个拥有3个操作的队列:

    1.EnQueue(v):将v加入队列
    2.DeQueue:使队列中的队首元素删除并返回元素
    3.MaxElement:返回队列中的最大元素
请设计一种数据结构和算法,让MaxElement操作的时间复杂度尽可能低
 
研究这个问题之前,先研究两个子问题:
    1、设计一个包含min操作的栈
    2、用栈实现队列
 
一、设计一个包含min操作的栈
    考虑给栈增加一个成员变量MinValue,有元素入栈的时候,将入栈元素与MinValue相比,如果小于MinValue,用入栈元素的值,更新MinValue,但是效率低的地方在于,如果出栈元素等于MinValue,则需要重新查找整个栈,找出MinValue。
    解决这个问题的方法是采用一个辅助栈,将一个元素入栈的时候,在辅助栈中相同的位置记录它入栈之前栈中最小元素的位置。出栈的时候,若出栈元素等于MinValue,则查找这个辅助栈对应项的元素,直接按位置取出最小值。
如图:
    

队列中取最大值操作


最左边的数字代表元素在栈中的位置。当3入栈时,它就是最小元素,因此在辅助栈中与它位置相同的地方,保存它之前的最大位置(-1或0皆可),4入栈的时候,考虑到3和help[0]相等,因此4对应的辅助栈元素是0,2入栈时,考虑到4大于stack[help[1]],因此2对应的辅助栈元素仍然是0,1入栈时,由于2比stack[help[2]]小,因此1对应的辅助栈元素是2的位置,即2.依次类推。

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template<typename T> class MinStack {
private:
    T *stack;
    T *min;
    size_t top;
    T MinValue;
    size_t MaxElement;
public:
    MinStack();
    ~MinStack();
    void push(T t);
    void pop();
    T GetTop();
    T GetMin();
};
template<typename T> MinStack<T>::MinStack()
{
    MaxElement = 20;
    stack = new T[MaxElement];
    min = new T[MaxElement];
    top = -1;
}
  
template<typename T> MinStack<T>::~MinStack()
{
    delete[] stack;
    delete[] min;
}
  
template<typename T> void MinStack<T>::push(T t)
{
    if(top == MaxElement)
    {
        cout<<"It's full";
        return;
    }
    if(top == -1)
    {
        stack[++top] = t;
        min[top] = 0;
        MinValue = t;
    }
    else
    {
        stack[++top] = t;
        min[top] = stack[top-1]>stack[min[top-1]]?min[top-1]:top-1;
        MinValue = t>stack[min[top]]?stack[min[top]]:t;
    }
}
  
template<typename T> void MinStack<T>::pop()
{
    if(top==-1)
    {
        cout<<"It's empty";
        return;
    }
    if(top == 0)
    {
        --top;
    }
    else
    {
        --top;
        MinValue = stack[min[top+1]];
    }
}
  
template<typename T> T MinStack<T>::GetTop()
{
    if(top==-1)
    {
        cout<<"It's empty stack";
        exit(0);
    }
    return stack[top];
}
  
template<typename T> T MinStack<T>::GetMin()
{
    if(top==-1)
    {
        cout<<"It's empty stack";
        exit(0);
    }
    return MinValue;
}
二、用两个栈实现队列
这个问题的关键是,设置一个栈用来入队,另一个栈用来出队。一开始出栈队为空,当有出队动作的时候,就将入队栈全部出栈,进栈到出队栈,这样顺序就正好反过来了,下一次出队就直接从出队栈取元素,入队则继续入入队栈。总结一下就是:
    入队一直是在入队栈入栈。
    出队的时候,如果出队栈为空,就把入队栈全部出栈入栈到出队栈,再取栈顶元素,移动栈顶指针,如果出队栈不空,直接取元素,移指针。
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template<typename T> class Stack
{
public:
    T *s;
    size_t top;
    size_t Max;
    Stack();
    ~Stack();
    void push(T t);
    void pop();
    T GetTop();
};
  
template<typename T> class Queue
{
private:
    Stack<T> En;
    Stack<T> De;
public:   
    void EnQueue(T t);
    T DeQueue();
};
template<typename T> Stack<T>::Stack()
{
    Max = 20;
    s = new T[Max];
    top = -1;
}
  
template<typename T> Stack<T>::~Stack()
{
    delete[] s;
}
  
template<typename T> void Stack<T>::push(T t)
{
    if(top==Max)
    {
        cout<<"It's full stack";
        return;
    }
    s[++top] = t;
}
  
template<typename T> void Stack<T>::pop()
{
    if(top == -1)
    {
        cout<<"It's empty stack";
        return;
    }
    --top;
}
  
template<typename T> T Stack<T>::GetTop()
{
    return s[top];
}
  
template<typename T> void Queue<T>::EnQueue(T t)
{
    En.push(t);
}
  
template<typename T> T Queue<T>::DeQueue()
{
    if(De.top==-1)
    {
        while(En.top+1>0)
        {
            De.push(En.GetTop());
            En.pop();
        }
    }
    if(De.top==-1)
    {
        cout<<"It's empty queue";
    }
    T temp = De.GetTop();
    De.pop();
    return temp;
}
解决了这两个子问题之后,队列中取最大值操作便迎刃而解。
修改Queue的定义,用MinStack代替Stack,并加入一个MinValue()函数。
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template<typename T> class Queue
{
private:
    MinStack<T> En;
    MinStack<T> De;
public:
    void EnQueue(T t);
    T DeQueue();
    T MinValue();
};
  
template<typename T> T Queue<T>::MinValue()
{
    if(De.top==-1&&En.top==-1)
    {
        cout<<"It's a empty queue";
        exit(0);
    }
    else if(De.top == -1)
    {
        return En.MinValue;
    }
    else if(En.top == -1)
    {
        return De.MinValue;
    }
    else
    {
        return En.MinValue<De.MinValue?En.MinValue:De.MinValue;
    }
}
如果不用模板,直接用int或者float,则可以将MinStack中的MinValue值初始化为INT_MAX,并且如果队空就将MinValue置为INT_MIN,这样可以省略En空,De不空或者En不空De空的讨论。
 
 
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//问题:设计一个队列能够在O(1)时间内取得队列的最大值
 
#include <stdio.h>
#include <queue>
#include <stack>
 
//O(1)的速度取出栈中的最大值
template<typename T>
class MaxStack
{
public:
    //入栈
    void Push(const T& value)
    {
        data_.push(value);
        if (max_element_.empty())
        {
            max_element_.push(value);
        }
        else if (value >= max_element_.top())
        {
            max_element_.push(value);
        }
    }
    //返回栈顶元素
    T Top()
    {
        return data_.top();
    }
    //出栈
    void Pop()
    {
        if (data_.top() == max_element_.top())
        {
            max_element_.pop();
        }
        data_.pop();   
     }
    //判断是否为空
     bool Empty()
     {
         return data_.empty();
     }
     //取出最大值
     T Max()
     {
         if (!max_element_.empty())
         {
             return max_element_.top();
         }
     }
private:
    std::stack<T> data_;
    std::stack<T> max_element_;
};
 
//O(1)的速度取出队列中的最大值
template<typename T>
class MaxQueue
{
public:
     
    //入队操作!!!!
    void Push(const T& value)
    {
        push_stack_.Push(value);
    }
 
    //取队首元素
    T Front()
    {
        if (pop_stack_.empty())
        {
            while (!push_stack_.Empty())
            {
                pop_stack_.Push(push_stack_.Top());
                push_stack_.Pop();
            }
        }
        return pop_stack_.Top();
    }
 
    //出队操作!!!!
    void Pop()
    {
        if (pop_stack_.Empty())
        {
            while (!push_stack_.Empty())
            {
                pop_stack_.Push(push_stack_.Top());
                push_stack_.Pop();
            }
        }
        pop_stack_.Pop();
    }
 
    //判空操作!!!!!
    bool IsEmpty()
    {
        return push_stack_.Empty() && pop_stack_.Empty();
    }
 
    //取出最大值
    T Max()
    {
        if (!push_stack_.Empty() && !pop_stack_.Empty())
        {
            return push_stack_.Max() > pop_stack_.Max() ? push_stack_.Max() : pop_stack_.Max();
        }
        else if (push_stack_.Empty() && !pop_stack_.Empty())
        {
            return pop_stack_.Max();
        }
        else if (!push_stack_.Empty() && pop_stack_.Empty())
        {
            return push_stack_.Max();
        }
        else   
        {
              throw RUNTIME_ERROR;
        }
    }
private:
    MaxStack<T> push_stack_;
    MaxStack<T> pop_stack_;
};
//测试用例
int main(int argc, char** argv)
{
    MaxQueue<int> max_queue;
    max_queue.Push(1);
    max_queue.Push(2);
    max_queue.Push(6);
    max_queue.Push(4);
    max_queue.Push(5);
    max_queue.Push(2);
    printf("max %d\n", max_queue.Max());
    max_queue.Pop();
    printf("max %d\n", max_queue.Max());
    max_queue.Pop();
    printf("max %d\n", max_queue.Max());
    max_queue.Pop();
    printf("max %d\n", max_queue.Max());
    max_queue.Pop();
    printf("max %d\n", max_queue.Max());
    max_queue.Pop();
    printf("max %d\n", max_queue.Max());
}

  

posted @ 2015-05-12 12:13 Vae永Silence 阅读(1) 评论(0编辑 收藏

 

posted @ 2015-11-04 18:16  走在大牛的路上  阅读(321)  评论(0编辑  收藏  举报