我正在寻找一种有效的数据结构来表示优先级列表。具体来说，我需要为一组项目分配优先级，并仅返回最高评分项目。我已经查看了优先级排队，但这些队列似乎并不适合我的需求。一旦我从队列中轮询最高评级项目，他们就会重新组织堆结构。
最简单的解决方案当然是链表，在最坏的情况下，插入操作需要很长时间。
有没有人有更好的解决方案？
答案 0 :(得分：4)
嗯。 Skip lists？它们应该有O（log n）插入（作为基于堆的队列）但是获得顶部元素应该是O（1）[包括删除它]。它们甚至可以使用无锁算法实现。
答案 1 :(得分：4)
如果您只需要 k 顶级项目而从不需要查看其他项目，您可以使用仅存储当前顶部的简单链接列表或数组< em> k 项目，加上一个数字（列表中元素的最差分数）。
在Add()操作中，您只需将项目与列表中的最差值进行比较，如果更好，则将当前最差项与添加项进行交换。这会在最坏情况中占用 O（k）时间，因为您需要找到当前得分最低的元素。然而，平均情况是 O（1），因为当你向列表中添加更好的元素时，必须进行交换的概率趋向于0（也就是说，你不是实际上添加任何项目。）
因此，如果您随机生成元素，那么您的表现可能非常好。即使您生成有序的项目（最坏情况），它也可能足够快，您的 k 值。
答案 2 :(得分：4)
堆似乎非常合适，看起来你错了。
假设您想要前x个元素（这个x与n，btw相比如何？）
您正在做的是将所有内容放入最大堆并获得顶部x。
我建议你使用精确x个元素的最小堆。
您插入堆中的第一个x元素。
下一个传入元素，您可以与堆中的min进行比较，这可以非常快速地完成（O（1）时间）。如果更小，则只需忽略传入元素。
如果传入元素大于min，则将min增加到传入元素并在堆中将其向下移动。这应该是最差的logx时间。
完成后（在nlogx时间内），您可以在O（xlogx）时间内按排序顺序从堆中检索元素。
根据数据的方式（以及x的小小），使用这种最小堆解决方案可能非常快。
如果您真的希望插入速度超快且不关心检索，那么您也可以执行以下操作。
按照它们的顺序将元素插入到一个向量（具有分摊的O（1）插入时间的数组中）。
使用Selection算法查找第x个最大元素（在O（n）时间内，但常量可能很大）。假设这个数字是S.
现在遍历数组，将每个元素与S进行比较，并选择与S一样大的元素。
如果x的大小合理且与n相当（如n / 2或其他东西），这可能会很好，但如果x与n相比较小，我建议使用min-heap。
答案 3 :(得分：1)
JDK有一个内置的pqueue类（java.util.PriorityQueue），它基于堆算法。
抱歉，我只是看到了关于堆不符合您需求的信息。你能解释一下原因吗？您可以编写自定义比较器（或使您的商品具有可比性），PriorityQueue将适当地订购您的商品。