定义
PriorityQueue类在Java1.5中引入并作为 Java Collections Framework 的一部分。PriorityQueue是基于优先堆的一个无界队列，这个优先队列中的元素可以默认自然排序或者通过提供的Comparator（比较器）在队列实例化的时排序。
优先队列不允许空值，而且不支持non-comparable（不可比较）的对象，比如用户自定义的类。优先队列要求使用Java Comparable和Comparator接口给对象排序，并且在排序时会按照优先级处理其中的元素。
PriorityQueue是非线程安全的，所以Java提供了PriorityBlockingQueue（实现BlockingQueue接口）用于Java多线程环境。
案例代码
- 小根堆
/**
* @Description: 小根堆
* @Author:
* @Date: 2021-12-08
* @Param:
* @return:
**/
public void smallHeap(){
PriorityQueue<Integer> priorityQueue=new PriorityQueue();
priorityQueue.add(1);
priorityQueue.add(2);
priorityQueue.add(9);
priorityQueue.add(4);
priorityQueue.add(8);
priorityQueue.add(0);
while (!priorityQueue.isEmpty()){
System.out.println(priorityQueue.poll());
}
}
//输出
0
1
2
4
8
9
- 大根堆
/**
* @Description: 大根堆
* @Author:
* @Date: 2021-12-08
* @Param:
* @return:
**/
public void bigHeap(){
PriorityQueue<Integer> priorityQueue=new PriorityQueue(new MyComparator());
priorityQueue.add(13);
priorityQueue.add(2);
priorityQueue.add(9);
priorityQueue.add(663);
priorityQueue.add(8);
priorityQueue.add(0);
while (!priorityQueue.isEmpty()){
System.out.println(priorityQueue.poll());
}
}
/**
* @Description: 自定义比较器 实现大根堆
* @Author: zhuyang
* @Date: 2021-12-08
* @Param:
* @return:
**/
public static class MyComparator implements Comparator<Integer>{
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o2-o1;
}
}
//输出
663
13
9
8
2
0
图列
- 小根堆
堆顶元素一定为该完全二叉树所有节点最小元素;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。
- 大根堆
堆顶元素一定为该完全二叉树所有节点最大元素;任意一个非叶子节点的权值，都不小于其左右子节点的权值。
底层原理
- 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不同，前者在插入失败时抛出异常，后则则会返回false。对于PriorityQueue这两个方法其实没什么差别。
新加入的元素可能会破坏小顶堆的性质，因此需要进行必要的调整。
//offer(E e)
public boolean offer(E e) {
if (e == null)//不允许放入null元素
throw new NullPointerException();
modCount++;
int i = size;
if (i >= queue.length)
grow(i + 1);//自动扩容
size = i + 1;
if (i == 0)//队列原来为空，这是插入的第一个元素
queue[0] = e;
else
siftUp(i, e);//调整
return true;
}
上述代码中，扩容函数grow()类似于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，这里不再赘述。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。
//siftUp()
private void siftUp(int k, E x) {
while (k > 0) {
int parent = (k - 1) >>> 1;//parentNo = (nodeNo-1)/2
Object e = queue[parent];
if (comparator.compare(x, (E) e) >= 0)//调用比较器的比较方法
break;
queue[k] = e;
k = parent;
}
queue[k] = x;
}
新加入的元素x可能会破坏小顶堆的性质，因此需要进行调整。调整的过程为：从k指定的位置开始，将x逐层与当前点的parent进行比较并交换，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那个元素，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。根据小顶堆的性质，堆顶那个元素就是全局最小的那个；由于堆用数组表示，根据下标关系，0下标处的那个元素既是堆顶元素。所以直接返回数组0下标处的那个元素即可。
//peek()
public E peek() {
if (size == 0)
return null;
return (E) queue[0];//0下标处的那个元素就是最小的那个
}
- 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。由于删除操作会改变队列的结构，为维护小顶堆的性质，需要进行必要的调整。
public E poll() {
if (size == 0)
return null;
int s = --size;
modCount++;
E result = (E) queue[0];//0下标处的那个元素就是最小的那个
E x = (E) queue[s];
queue[s] = null;
if (s != 0)
siftDown(0, x);//调整
return result;
}
上述代码首先记录0下标处的元素，并用最后一个元素替换0下标位置的元素，之后调用siftDown()方法对堆进行调整，最后返回原来0下标处的那个元素（也就是最小的那个元素）。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那个交换，直到x小于或等于左右孩子中的任何一个为止。
//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那个，记录到c里，并用child记录其下标
int child = (k << 1) + 1;//leftNo = parentNo*2+1
Object c = queue[child];
int right = child + 1;
if (right < size &&
comparator.compare((E) c, (E) queue[right]) > 0)
c = queue[child = right];
if (comparator.compare(x, (E) c) <= 0)
break;
queue[k] = c;//然后用c取代原来的值
k = child;
}
queue[k] = x;
}
转载
https://blog.csdn.net/u010623927/article/details/87179364