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标题: 优先级队列PriorityQueue(图文并茂) [打印本页]
作者: 兜兜零元    时间: 2024-9-5 20:05
标题: 优先级队列PriorityQueue(图文并茂)
介绍

优先级队列的作用是能保证每次取出的元素都是队列中权值最小(或最大)的。这里元素巨细的评判可以通过元素自己的自然顺序(natural ordering)，也可以通过构造时传入的比较器(Comparator)。
Java中PriorityQueue实现了Queue接口，不答应放入null元素；其通过堆实现，具体说是通过完全二叉树(complete binary tree)实现的小顶堆(任意一个非叶子节点的权值，都不大于其左右子节点的权值)，也就意味着可以通过数组来作为PriorityQueue的底层实现。

方法剖析

add()和offer()

add(E e)和offer(E e)的语义相同，都是向优先队列中插入元素，只是Queue接口规定二者对插入失败时的处理差别，前者在插入失败时抛出异常，后则则会返回false。对于PriorityQueue这两个方法着实没什么差别。

新参加的元素可能会破坏小顶堆的性子，因此需要举行须要的调解。
  1. //offer(E e)
  2. public boolean offer(E e) {
  3.     if (e == null)//不允许放入null元素
  4.         throw new NullPointerException();
  5.     modCount++;
  6.     int i = size;
  7.     if (i >= queue.length)
  8.         grow(i + 1);//自动扩容
  9.     size = i + 1;
  10.     if (i == 0)//队列原来为空，这是插入的第一个元素
  11.         queue[0] = e;
  12.     else
  13.         siftUp(i, e);//调整
  14.     return true;
  15. }
复制代码
这里扩容函数 grow() 雷同于 ArrayList 里的 grow() 函数，就是再申请一个更大的数组，并将原数组的元素复制过去。需要注意的是siftUp(int k, E x)方法，该方法用于插入元素x并维持堆的特性。
  1. //siftUp()
  2. private void siftUp(int k, E x) {
  3.     while (k > 0) {
  4.         int parent = (k - 1) >>> 1;//parentNo = (nodeNo-1)/2
  5.         Object e = queue[parent];
  6.         if (comparator.compare(x, (E) e) >= 0)//调用比较器的比较方法
  7.             break;
  8.         queue[k] = e;
  9.         k = parent;
  10.     }
  11.     queue[k] = x;
  12. }
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新参加的元素x可能会破坏小顶堆的性子，因此需要举行调解。调解的过程为:
从k指定的位置开始，将x逐层与当前点的parent举行比较并交换，直到满足x >= queue[parent]为止。注意这里的比较可以是元素的自然顺序，也可以是依靠比较器的顺序。
element()和peek()

element()和peek()的语义完全相同，都是获取但不删除队首元素，也就是队列中权值最小的谁人元素，二者唯一的区别是当方法失败时前者抛出异常，后者返回null。根据小顶堆的性子，堆顶谁人元素就是全局最小的谁人；由于堆用数组表示，根据下标关系，0下标处的谁人元素既是堆顶元素。所以直接返回数组0下标处的谁人元素即可。
  1. //peek()
  2. public E peek() {
  3.     if (size == 0)
  4.         return null;
  5.     return (E) queue[0];//0下标处的那个元素就是最小的那个
  6. }
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remove()和poll()

remove()和poll()方法的语义也完全相同，都是获取并删除队首元素，区别是当方法失败时前者抛出异常，后者返回null。由于删除利用会改变队列的布局，为维护小顶堆的性子，需要举行须要的调解。
  1. public E poll() {
  2.     if (size == 0)
  3.         return null;
  4.     int s = --size;
  5.     modCount++;
  6.     E result = (E) queue[0];//0下标处的那个元素就是最小的那个
  7.     E x = (E) queue[s];
  8.     queue[s] = null;
  9.     if (s != 0)
  10.         siftDown(0, x);//调整
  11.     return result;
  12. }
复制代码
上述代码首先记载0下标处的元素，并用末了一个元素替换0下标位置的元素，之后调用siftDown()方法对堆举行调解，末了返回原来0下标处的谁人元素(也就是最小的谁人元素)。重点是siftDown(int k, E x)方法，该方法的作用是从k指定的位置开始，将x逐层向下与当前点的左右孩子中较小的谁人交换，直到x小于或即是左右孩子中的任何一个为止。
[code]//siftDown()private void siftDown(int k, E x) {    int half = size >>> 1;    while (k < half) {        //首先找到左右孩子中较小的谁人，记载到c里，并用child记载其下标        int child = (k  0)            c = queue[child = right];        if (comparator.compare(x, (E) c)



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