一.理解优先队列
标准模板库（Standard Template Library,STL)
C++功能强大，为开发者提供了标准模板库，其中封装了很多实用的容器。容器可以理解成能够实现很多功能的系统函数，或者说用来存放数据的对象，开发者可以根据接口规范(调用格式)直接调用，而不用关心其内部实现的原理和具体代码，十分方便快捷。
常见的容器有vector、stack、queue、map、set等。
优先队列(priority_queue)
STL 的容器中还有两种容器与队列有关，分别是双端队列(deque)和优先队列(priority_queue)。
priority_queue翻译为优先队列，一般用来解决一些贪心问题，其底层是用“堆”来实现的。
在优先队列中，任何时刻，队首元素一定是当前队列中优先级最高(优先值最大)的那一个(大根堆)，也可以是最小的那一个(小根堆)。
可以不断往优先队列中添加某个优先级的元素，也可以不断弹出优先级最高的那个元素，每次操作其会自动调整结构，始终保证队首元素的优先级最高。
二.优先队列定义
定义和使用priority_queue前，也只要添加queue头文件(#include<queue>)。定义一个priority_queue的方法为：
priority_queue<typename> name;
其中，typename可以是任何基本类型或者容器，name为优先队列的名字。通过top()或pop()访问队首元素(也称堆顶元素)，也就是优先级最高的元素。对于可以直接使用的基本数据类型(int等)，优先队列对它们的优先级设置一般是数字越大的优先级越高(对于char，则是字典序最大的)。
三.prtority_queue的常用函数
(1)push()
push(x)是将x加入优先队列，时间复杂度为O(logn)，n为当前优先队列中的元素个数。加入后会自动调整priority_queue的内部结构，以保证队首元素(堆顶元素)的优先级最高。
(2)top()
top)是获得队首元素(堆顶元素)，时间复杂度为O(1)。
(3)pop()
popO是让队首元素(堆顶元素)出队，时间复杂度为O(logn)，n为当前优先队列中的元素个数。出队后会自动调整priority_queue的内部结构，以保证队首元素(堆顶元素)的优先级最高。
四.定义排列方式
默认优先队列中的元素按照从大到小的顺序排列；若想从小到大排列有三种方法
输出元素乘以-1
利用C++funtional函数
与sort()函数类似，自己定义函数指针/函数对象/函数类模版对象
priority_queue <int> q1; //定义heap为一个int类型的优先队
priority_queue <double> q2; //定义k为一个double类型的优先队列
这两种定义方式都是大根堆，想要使其变成小根堆，可以将每个数据都乘以-1,输出再乘回-1
priority_queue<int,vector<int>,greater<int> >que3;//注意“>>”会被认为错误，所以中间要加上空格
priority_queue<int,vector<int>,less<int> >que4;最大值优先
五.greater<int>与less<int>
很多人greater和less会混淆，其实虽然greater有更大的意思，但构建的是小顶堆，可我们换个角度想，这个小顶堆弹出去的都是小的，留下来的就是更大的了！
这有个例题方便理解
题目
问题描述：给定n个正整数，删除最大的n1个数和最小的n2个数，并计算其余正整数的平均值。
·输入：输入由多组测试用例组成。每组测试用例由两行组成。
第一行包含三个整数n1，n2和n(1<=n1,n2<=10，n1+n2<n<=5000000)由一个空格隔开。第二行包含n个正整数（对于所有的ai,1<=i<=n,1<=ai<=10^8)由一个空格隔开。最后输出测试用例为三个0。
输出：对于每组测试用例，输出删除相关元素后的平均值，并将其四舍五入到小数点后6位。
分析
·本题的数据规模很大，如果通过排序获取相关区间的元素，计算累加和，肯定会因为时间效率太低而超时。
可以采用这样的方法：引入一个大根堆和一个小根堆，输入给定的数，使大根堆保存最大的n1个数，小根堆保存最小的n2个数，再算出所有的数的总和sum。随后，将sum减去大根堆里的元素和小根堆里的元素，再计算平均数。
代码
int main(){
int n1, n2, n, x;
while (scanf("%d %d %d", &n1, &n2, &n) && n > 0){
priority_queue<int, vector<int>, greater<int> >qsmall;//小根堆，保存最大的n1个数
priority_queue<int, vector<int>, less<int> >qbig;//大根堆，保存最小的n2个数
double sum = 0.0;
for (int i = 0; i < n; i++){ //遍历所有的元素
scanf("%d", &x);
sum += x;
qsmall.push(x);
qbig.push(x);
if (qsmall.size() > n2)qsmall.pop();//保存最大的n1个数
if (qbig.size()>n2)qbig.pop();//保存最小的n2个数
}
}
//n1+n2<n，后面直接让总数sum减去qsmall中保存的最大的n1个数和qbig中保存的最大的n2个数即可
}
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