简要概括
学习很多算法知识，力争做到最优解的学习过程中，很多时候都会遇到PriorityQueue（优先队列）。一个基于优先级堆的无界优先级队列。优先级队列的元素按照其自然顺序进行排序，或者根据构造队列时提供的 Comparator 进行排序，具体取决于所使用的构造方法。优先级队列不允许使用 null 元素。依靠自然顺序的优先级队列还不允许插入不可比较的对象，这样做可能导致 ClassCastException。
此队列的头是按指定排序方式确定的最小元素。如果多个元素都是最小值，则头是其中一个元素——选择方法是任意的。队列获取操作 poll、remove、peek 和 element 访问处于队列头的元素。优先级队列是无界的，但是有一个内部容量，控制着用于存储队列元素的数组大小。它通常至少等于队列的大小。随着不断向优先级队列添加元素，其容量会自动增加。无需指定容量增加策略的细节。
此类及其迭代器实现了Collection和Iterator接口的所有可选方法。方法 iterator() 中提供的迭代器不保证以任何特定的顺序遍历优先级队列中的元素。如果需要按顺序遍历，请考虑使用 Arrays.sort(pq.toArray())。此实现不是同步的，如果多个线程中的任意线程修改了队列，则这些线程不应同时访问PriorityQueue实例。相反，请使用线程安全的PriorityBlockingQueue 类。
实现构造
1.实现小顶堆，默认容量为11
PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<Integer>();
2.实现大顶堆，容量11
PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(11,new Comparator<Integer>(){
@Override
public int compare(Integer i1,Integer i2){
return i2-i1;
}
});
API文档
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构造方法摘要 |
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|---|---|
PriorityQueue()使用默认的初始容量（11）创建一个 PriorityQueue，并根据其自然顺序对元素进行排序。 |
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PriorityQueue(Collection<? extends E> c)创建包含指定 collection 中元素的 PriorityQueue。 |
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PriorityQueue(int initialCapacity)使用指定的初始容量创建一个 PriorityQueue，并根据其自然顺序对元素进行排序。 |
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PriorityQueue(int initialCapacity, Comparator<? super E> comparator)使用指定的初始容量创建一个 PriorityQueue，并根据指定的比较器对元素进行排序。 |
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PriorityQueue(PriorityQueue<? extends E> c)创建包含指定优先级队列元素的 PriorityQueue。 |
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PriorityQueue(SortedSet<? extends E> c)创建包含指定有序 set 元素的 PriorityQueue。 |
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| 方法摘要 | ||
|---|---|---|
boolean |
add(E e)将指定的元素插入此优先级队列。 |
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void |
clear()从此优先级队列中移除所有元素。 |
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Comparator<? super E> |
comparator()返回用来对此队列中的元素进行排序的比较器；如果此队列根据其元素的自然顺序进行排序，则返回 null。 |
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boolean |
contains(Object o)如果此队列包含指定的元素，则返回 true。 |
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Iterator<E> |
iterator()返回在此队列中的元素上进行迭代的迭代器。 |
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boolean |
offer(E e)将指定的元素插入此优先级队列。 |
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E |
peek()获取但不移除此队列的头；如果此队列为空，则返回 null。 |
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E |
poll()获取并移除此队列的头，如果此队列为空，则返回 null。 |
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boolean |
remove(Object o)从此队列中移除指定元素的单个实例（如果存在）。 |
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int |
size()返回此 collection 中的元素数。 |
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Object[] |
toArray()返回一个包含此队列所有元素的数组。 |
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toArray(T[] a)返回一个包含此队列所有元素的数组；返回数组的运行时类型是指定数组的类型。 |
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示例算法
Leetcode中：选择最大的K个数
用PriorityQueue默认是自然顺序排序，要选择最大的k个数，构造小顶堆，每次取数组中剩余数与堆顶的元素进行比较，如果新数比堆顶元素大，则删除堆顶元素，并添加这个新数到堆中。
public class findTopK {
// 找出前k个最大数，采用小顶堆实现
public static int[] findKMax(int[] nums, int k) {
// 队列默认自然顺序排列，小顶堆，不必重写compare
PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(k);
for (int num : nums) {
if (pq.size() < k) {
pq.offer(num);
} else if (pq.peek() < num) {
// 如果堆顶元素 < 新数，则删除堆顶，加入新数入堆
pq.poll();
pq.offer(num);
}
}
int[] result = new int[k];
for (int i = 0; i < k && !pq.isEmpty(); i++) {
result[i] = pq.poll();
}
return result;
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{1, 6, 3, 2, 5, 4, 8, 9, 7};
System.out.println(Arrays.toString(findKMax(arr, 5)));
}
}
输出结果：
[5, 6, 7, 8, 9]
Leetcode中：选择最小的K个数
要选择最小的K个数使用大顶堆，每次取数组中剩余数与堆顶的元素进行比较，如果新数比堆顶元素小，则删除堆顶元素，并添加这个新数到堆中。
public class findTopK {
// 要找前k个最小数，则构建大顶堆，要重写compare方法
public static int[] findKMin(int[] nums, int k) {
PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(k, new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o2 - o1;
}
});
for (int num : nums) {
if (pq.size() < k) {
pq.offer(num);
} else if (pq.peek() > num) {
// 如果堆顶元素 > 新数，则删除堆顶，加入新数入堆
pq.poll();
pq.offer(num);
}
}
int[] result = new int[k];
for (int i = 0; i < k && !pq.isEmpty(); i++) {
result[i] = pq.poll();
}
return result;
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{1, 6, 3, 2, 5, 4, 8, 9, 7};
System.out.println(Arrays.toString(findKMin(arr, 5)));
}
}
输出结果：
[5, 4, 3, 2, 1]