优先级队列对于每个条目都有一个优先级值和数据。

因此，当向队列添加新元素时，如果它具有比集合中已有元素更高的优先级值，它就会冒泡到表面。

当调用 pop 时，我们会获取具有最高优先级的元素的数据。

在 Javascript 中，这种优先级队列的有效实现是什么？

有一个名为 PriorityQueue 的新对象，创建两个采用两个参数（数据、优先级）的方法（push 和 pop）是否有意义？作为一名编码员，这对我来说很有意义，但我不确定在底层使用哪种数据结构来允许操纵元素的顺序。或者我们可以将其全部存储在一个数组中，然后每次遍历该数组以获取具有最高优先级的元素吗？

有什么好的方法可以做到这一点？

下面是我认为真正有效的版本PriorityQueue它使用基于数组的二进制堆（其中根位于索引处）0，以及索引处节点的子节点i处于指数2i + 1 and 2i + 2， 分别）。

该实现包括经典的优先级队列方法，例如push, peek, pop, and size，以及便捷的方法isEmpty and replace（后者是更有效的替代品pop紧接着是push）。值的存储方式不是[value, priority]成对，但简单地作为values;这允许对可以使用本机比较的类型进行自动优先级排序>操作员。传递给的自定义比较器函数PriorityQueue但是，构造函数可用于模拟成对语义的行为，如下例所示。

基于堆的实现:

const top = 0;
const parent = i => ((i + 1) >>> 1) - 1;
const left = i => (i << 1) + 1;
const right = i => (i + 1) << 1;

class PriorityQueue {
  constructor(comparator = (a, b) => a > b) {
    this._heap = [];
    this._comparator = comparator;
  }
  size() {
    return this._heap.length;
  }
  isEmpty() {
    return this.size() == 0;
  }
  peek() {
    return this._heap[top];
  }
  push(...values) {
    values.forEach(value => {
      this._heap.push(value);
      this._siftUp();
    });
    return this.size();
  }
  pop() {
    const poppedValue = this.peek();
    const bottom = this.size() - 1;
    if (bottom > top) {
      this._swap(top, bottom);
    }
    this._heap.pop();
    this._siftDown();
    return poppedValue;
  }
  replace(value) {
    const replacedValue = this.peek();
    this._heap[top] = value;
    this._siftDown();
    return replacedValue;
  }
  _greater(i, j) {
    return this._comparator(this._heap[i], this._heap[j]);
  }
  _swap(i, j) {
    [this._heap[i], this._heap[j]] = [this._heap[j], this._heap[i]];
  }
  _siftUp() {
    let node = this.size() - 1;
    while (node > top && this._greater(node, parent(node))) {
      this._swap(node, parent(node));
      node = parent(node);
    }
  }
  _siftDown() {
    let node = top;
    while (
      (left(node) < this.size() && this._greater(left(node), node)) ||
      (right(node) < this.size() && this._greater(right(node), node))
    ) {
      let maxChild = (right(node) < this.size() && this._greater(right(node), left(node))) ? right(node) : left(node);
      this._swap(node, maxChild);
      node = maxChild;
    }
  }
}

Example:

{const top=0,parent=c=>(c+1>>>1)-1,left=c=>(c<<1)+1,right=c=>c+1<<1;class PriorityQueue{constructor(c=(d,e)=>d>e){this._heap=[],this._comparator=c}size(){return this._heap.length}isEmpty(){return 0==this.size()}peek(){return this._heap[top]}push(...c){return c.forEach(d=>{this._heap.push(d),this._siftUp()}),this.size()}pop(){const c=this.peek(),d=this.size()-1;return d>top&&this._swap(top,d),this._heap.pop(),this._siftDown(),c}replace(c){const d=this.peek();return this._heap[top]=c,this._siftDown(),d}_greater(c,d){return this._comparator(this._heap[c],this._heap[d])}_swap(c,d){[this._heap[c],this._heap[d]]=[this._heap[d],this._heap[c]]}_siftUp(){for(let c=this.size()-1;c>top&&this._greater(c,parent(c));)this._swap(c,parent(c)),c=parent(c)}_siftDown(){for(let d,c=top;left(c)<this.size()&&this._greater(left(c),c)||right(c)<this.size()&&this._greater(right(c),c);)d=right(c)<this.size()&&this._greater(right(c),left(c))?right(c):left(c),this._swap(c,d),c=d}}window.PriorityQueue=PriorityQueue}

// Default comparison semantics
const queue = new PriorityQueue();
queue.push(10, 20, 30, 40, 50);
console.log('Top:', queue.peek()); //=> 50
console.log('Size:', queue.size()); //=> 5
console.log('Contents:');
while (!queue.isEmpty()) {
  console.log(queue.pop()); //=> 40, 30, 20, 10
}

// Pairwise comparison semantics
const pairwiseQueue = new PriorityQueue((a, b) => a[1] > b[1]);
pairwiseQueue.push(['low', 0], ['medium', 5], ['high', 10]);
console.log('\nContents:');
while (!pairwiseQueue.isEmpty()) {
  console.log(pairwiseQueue.pop()[0]); //=> 'high', 'medium', 'low'
}

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