Implementierung einer Prioritätswarteschlange in Go mit `container/heap`
Wenhao Wang
Dev Intern · Leapcell

Key Takeaways
- Go hat keine eingebaute Prioritätswarteschlange, aber Sie können eine mit dem Paket
container/heap
implementieren. - Die Priorität wird durch Anpassen der
Less()
-Methode gesteuert, um die Heap-Reihenfolge zu definieren (Min-Heap oder Max-Heap). - Die Heap-Schnittstelle erfordert die Implementierung von Sortier- und Warteschlangenänderungsmethoden (
Push
,Pop
usw.).
Eine Prioritätswarteschlange ist eine abstrakte Datenstruktur, bei der jedem Element eine Priorität zugeordnet ist. Elemente werden basierend auf ihrer Priorität bedient, wobei Elemente mit höherer Priorität vor Elementen mit niedrigerer Priorität aus der Warteschlange entfernt werden. In Go bietet das Paket container/heap
eine Möglichkeit, eine Prioritätswarteschlange mithilfe einer Heap-Schnittstelle zu implementieren.
Die Heap-Schnittstelle verstehen
Das Paket container/heap
arbeitet mit Typen, die das heap.Interface
implementieren. Diese Schnittstelle erfordert die folgenden Methoden:
type Interface interface { sort.Interface Push(x any) // add x as element Len() Pop() any // remove and return element Len() - 1. }
Durch die Implementierung dieser Schnittstelle können Sie benutzerdefiniertes Verhalten für Ihre Prioritätswarteschlange definieren.
Implementieren einer Prioritätswarteschlange
Um eine Prioritätswarteschlange zu erstellen, definieren Sie eine Struktur für die Elemente, die Sie speichern möchten, einschließlich eines Prioritätsfelds. Implementieren Sie dann das heap.Interface
für ein Slice von Zeigern auf diese Elemente.
package main import ( "container/heap" "fmt" ) // Item repräsentiert ein Element in der Prioritätswarteschlange. type Item struct { value string // Der Wert des Elements. priority int // Die Priorität des Elements. index int // Der Index des Elements im Heap. } // PriorityQueue implementiert heap.Interface und enthält Items. type PriorityQueue []*Item func (pq PriorityQueue) Len() int { return len(pq) } // Wir möchten, dass Pop uns die höchste Priorität gibt, daher verwenden wir hier Größer-als. func (pq PriorityQueue) Less(i, j int) bool { return pq[i].priority > pq[j].priority } func (pq PriorityQueue) Swap(i, j int) { pq[i], pq[j] = pq[j], pq[i] pq[i].index = i pq[j].index = j } func (pq *PriorityQueue) Push(x any) { n := len(*pq) item := x.(*Item) item.index = n *pq = append(*pq, item) } func (pq *PriorityQueue) Pop() any { old := *pq n := len(old) item := old[n-1] item.index = -1 // zur Sicherheit *pq = old[0 : n-1] return item } // update ändert die Priorität und den Wert eines Elements in der Warteschlange. func (pq *PriorityQueue) update(item *Item, value string, priority int) { item.value = value item.priority = priority heap.Fix(pq, item.index) } func main() { // Erstellen Sie eine Prioritätswarteschlange und fügen Sie einige Elemente hinzu. pq := make(PriorityQueue, 0) heap.Init(&pq) items := map[string]int{ "banana": 3, "apple": 2, "pear": 4, } for value, priority := range items { heap.Push(&pq, &Item{ value: value, priority: priority, }) } // Aktualisieren Sie die Priorität eines Elements. item := &Item{ value: "orange", priority: 1, } heap.Push(&pq, item) pq.update(item, item.value, 5) // Entfernen Sie Elemente aus der Prioritätswarteschlange. for pq.Len() > 0 { item := heap.Pop(&pq).(*Item) fmt.Printf("%s: %d\n", item.value, item.priority) } }
Dieses Beispiel zeigt, wie Sie eine Prioritätswarteschlange in Go mithilfe des Pakets container/heap
implementieren. Durch Anpassen der Methode Less
können Sie definieren, ob sich Ihre Prioritätswarteschlange als Min-Heap oder Max-Heap verhält. In diesem Fall haben wir einen Max-Heap verwendet, um sicherzustellen, dass Elemente mit höherer Priorität zuerst aus der Warteschlange entfernt werden.
FAQs
Ja, durch Anpassen der Funktion Less()
. Für einen Max-Heap geben Sie i > j
zurück; für einen Min-Heap geben Sie i < j
zurück.
Der index
hilft heap.Fix
, die Position eines Elements effizient zu aktualisieren, wenn sich seine Priorität ändert.
Ja, wenn Less()
entsprechend für einen Max-Heap definiert ist.
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