为什么min-heap优于max-heap来实现优先级队列？

Question

在我用来研究算法和数据结构的书中，声明最小堆优于最大堆来实现优先级队列。为什么会这样？

为什么使用堆来实现优先级队列是个好主意？

Answer 1

更多算法需要最小堆，例如Dijkstra。但实际上，如果你只是否定所有元素，那么min-heap和max-heap是等价的。

堆是一种实现优先级队列的简单而有效的方法，因为（根据堆的性质）它保持自身＆＃34;排序＆＃34;当你添加/删除它时，因此可以快速插入和删除最小元素（如果是最小堆）。这些正是优先级队列所需的操作，因此堆非常适合。

Answer 2

您可以使用任何必要的。有时1是“最高优先级”，后跟2,3,4等。在这种情况下，您将使用最小堆作为优先级队列。其他时候，定义“最高优先级”，以便首先处理编号较高的事物。在这种情况下，您将使用max-heap。

min-heap确保最低值的东西位于堆的根处，并且当你从堆中拉出时将首先删除它。 max-heap确保最高值的东西位于堆的根目录。

当然，您可以始终实现最小堆，如果您需要最高价值的东西作为根，只需反转您的比较函数。