前引： 在算法竞赛中，选手们常常能在0.01秒内分出胜负；在实时交易系统中，毫秒级的延迟可能意味着数百万的盈亏；在高并发服务器中，每秒需要处理数万条不同优先级的请求——这些系统背后，都隐藏着同一种强大的数据结构：优先队列（priority_queue）作为C++标准库中最优雅的数据结构适配器，priority_queue完美封装了堆算法的高效性，却只需几行代码即可实现复杂优先级管理。本文将深入剖析：

（1）堆原理与优先队列的机械美学

（2）定制化优先级策略的高级技巧

（3）实战性能对比与编译器级优化

（4）在万亿级数据处理中的独特优势

优先队列介绍

优先队列的渊源

实例化

插入元素

访问元素

获取元素个数

判断优先队列是否为空

删除堆顶元素

优先队列的模拟实现

类模板

插入元素

访问元素

获取元素个数

判断优先队列是否为空

删除堆顶元素

效果展示

优先队列介绍

优先队列priority_queue 是 C++ 标准模板库（STL）中的一个容器适配器，提供了堆数据结构的实现（默认为最大堆）。它在需要高效访问最大/最小元素的场景下非常有用！

如果需要使用小顶堆，可以这样传参 priority_queue< int , vector<int> , greater<int> >

它是默认基于（大顶）堆实现的，例如一颗用数组存储的完全二叉树：

特点总结：

（1）采用数组形式存储

（2）默认基于最大堆实现

（3）适配器容器底层为 vector （使用需要包含#include<queue>）

（4）每次只能访问队列顶部的元素，即优先级最高的元素

（5）复杂度：访问O（1）、插入O（log n）、删除顶部元素O（log n）

优先队列的渊源

我们通过优先队列的容器结构应该猜到，它的底层容器是 vector ，为什么不取名叫优先维克托呢

问：为什么底层容器是vector？

连续内存结构适合堆的随机访问需求，缓存友好，且动态数组支持高效尾部操作

问：为什么头文件是queue？

作为容器适配器，优先队列在概念上属于队列的一种，与queue共用同一头文件，体现了接口的一致性，比如队列的各种接口刚好吻合它的访问、插入、删除行为：

priority_queue --> "<queue>头文件" : 声明接口

问：为什么叫优先队列而不是优先维克托？

名称语义分解：

优先(Priority)：元素按内在重要性排序，而非插入顺序

队列(Queue)：仅允许特定端点访问的操作模型（队尾插入，队首访问）

行为本质：

插入操作：push()，时间复杂度 O(log n)

访问操作：top()，总是获取优先级最高的元素

删除操作：pop()，移除当前最高优先级元素

实例化

采用：priority_queue<数据类型> 变量名;

我们可以选择默认初始化：

priority_queue<int> V1;

也可以选择范围初始化：

priority_queue<int> V2(arr,arr+n);
//或者用另一个容器去初始化
priority_queue<int> V3(V1.begin(),V1.end());

效果展示：

插入元素

V.push(val);

访问元素

遵循堆的性质，只能访问堆顶元素

V.top();

获取元素个数

V.size();

判断优先队列是否为空

V.empty();

为空返回 true ；不为空返回 false

删除堆顶元素

V.pop();

优先队列的模拟实现

类模板

template<class T, class contain = vector<T>>
class priority_queue
{
public://构造可以不写，因为可以直接使用vector//函数实现
private:contain x;
}

既然底层是 vector，我们用缺省参数直接实例化出一个 vector 类型的变量就可以作为底层实现了

插入元素

插入元素调用vector的接口就行了，这里由于需要满足优先队列的性质（大顶堆），我们还需要在插入之后使用向上调整，保证堆顶（首元素）是最大的

插入元素：

//插入数据
void push(const T& date)
{x.push_back(date);//向上调整Upgrade(size() - 1);
}

向上调整：

//向上调整
void Upgrade(int child)
{//父节点int parent = (child - 1) / 2;//如果孩子节点大于父节点，就向上调整交换（根节点可能也需要调整）while (parent >= 0){//只要进入循环，那么节点下标一定是在合法范围if (x[child] > x[parent]){//交换swap(x[child], x[parent]);//更新孩子、父节点child = parent;parent = (child - 1) / 2;}elsebreak;}
}

这样经过向上调整就可以达到下面的效果：

访问元素

访问第一个元素即可（堆顶元素）

//访问元素
T top()
{return x[0];
}

获取元素个数

//计算元素个数
T size()
{return x.size();
}

判断优先队列是否为空

//判断是否为空
bool empty()
{return x.empty();
}

删除堆顶元素

这里的删除调用 vector的尾删即可。

删除的方法：先交换堆顶和尾部元素，再删除，再使用向下调整保证大顶堆的性质

//删除堆顶元素
void pop()
{Eliminate(size() - 1);
}

向下调整：

//向下调整
void Eliminate(int child)
{//交换堆顶和末尾元素swap(x[child], x[0]);//去尾x.pop_back();//父子节点int parent = 0;child = 2 * parent + 1;//开始调整（子节点不能超过范围）while (child < x.size()){//如果右节点大于左节点if (x[child] < x[child + 1]){child++;}//如果父节点小于子节点if (x[parent] < x[child]){swap(x[parent], x[child]);//更新parent = child;child = 2 * parent + 1;}elsebreak;}
}

效果展示

void text1_t()
{priority_queue<int> V1;//插入元素V1.push(10);V1.push(15);V1.push(5);V1.push(20);V1.push(0);V1.push(25);//元素个数cout << V1.size() << endl;//访问堆顶元素cout << V1.top() << endl;//出堆顶元素V1.pop();//访问堆顶元素cout << V1.top() << endl;//判断是否为空cout << V1.empty() << endl;
}