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wzjs 2025/9/17 16:19:55
网站开发用到的技术,优化网站改版,怎么做才能让网站快速收录,深圳保障性住房多少钱一平米专栏：Java数据结构秘籍 个人主页： 目录 一、优先级队列常用接口 1.1. 优先级队列的特性 1.2. 优先级队列的使用 1.3. 最小K个数 二、堆的应用 2.1. 堆排序 一、优先级队列常用接口 1.1. 优先级队列的特性 Java集合框架中提供了PriorityQueue和Pri…

专栏：Java数据结构秘籍

个人主页：

目录

一、优先级队列常用接口

1.1. 优先级队列的特性

1.2. 优先级队列的使用

1.3. 最小K个数

二、堆的应用

2.1. 堆排序

一、优先级队列常用接口

1.1. 优先级队列的特性

        Java集合框架中提供了PriorityQueue和PriorityBlockingQueue两种类型的优先级队列， PriorityQueue是线程不安全的，PriorityBlockingQueue是线程安全的。注意，使⽤PriorityQueue时必须导⼊PriorityQueue所在的包。

import java.util.PriorityQueue;

        从上图中我们可以看出，PriorityQueue实现了AbstractQueue接口，我们来看一下PriorityQueue的源码里面继承了AbstractQueue类。而AbstractQueue类里面继承AbstractCollection类和实现了Queue接口。

public class PriorityQueue<E> extends AbstractQueue<E>implements java.io.Serializable {

public abstract class AbstractQueue<E>extends AbstractCollection<E>implements Queue<E>

        插入元素：

import java.util.PriorityQueue;public class Test {public static void main(String[] args) {PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>();queue.offer(10);queue.offer(4);queue.offer(7);}
}

        offer的源码如下，从下面的逻辑中可以看出，它的向上调整是一个一个实现的，而不是直接去调整一个数组，所以下面的时间复杂度是O(n) = nlogn。

    public boolean offer(E e) {if (e == null)throw new NullPointerException();modCount++;int i = size;if (i >= queue.length)grow(i + 1);siftUp(i, e);size = i + 1;return true;}

注意事项：

  • PriorityQueue中放置的元素必须要能够⽐较⼤⼩，不能插⼊⽆法⽐较⼤⼩的对象，否则会抛出 ClassCastException异常。要想实现就必须实现Compareble的接口。
class Student{}public class Test {public static void main(String[] args) {PriorityQueue<Student> queue = new PriorityQueue<>();queue.offer(new Student());}
}

  • 不能插⼊null对象，否则会抛出NullPointerException。

        public static void main(String[] args) {PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>();queue.offer(null);}

    • “没有容量限制”，可以插⼊任意多个元素，其内部可以⾃动扩容。
    • 插入和删除的时间复杂度为O(n) = nlogn

    1.2. 优先级队列的使用

    构造器功能
    PriorityQueue()
    		创建一个空的优先级队列，默认容量为11
    PriorityQueue(int initialCapacity)创建一个初始容量为initialCapacity的优先级队列
    PriorityQueue(Collection<? extends E> c)用一个集合来创建优先级队列
    import java.util.ArrayList;
import java.util.PriorityQueue;public class Solution {public static void main(String[] args) {PriorityQueue<Integer> queue1 = new PriorityQueue<>();PriorityQueue<Integer> queue2 = new PriorityQueue<>();ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();list.add(4);list.add(3);list.add(2);list.add(1);PriorityQueue<Integer> queue3 = new PriorityQueue<>(list);System.out.println(queue3);}
}

    //PriorityQueue所实现的成员变量，默认容量为11
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;
    PriorityQueue<Character> queue3 = new PriorityQueue<>(list);

            如果优先级队列里的泛型不匹配，就会出现报错。我们该如何知道这里的类型呢？我们来看一下PriorityQueue构造方法的源码：Collection可以接受任何类型，后面可以继承它本身的类型或者是它的子类。而上面的Collection接收为ArrayList，E接收为Character，就会产生报错。

        public PriorityQueue(Collection<? extends E> c)
    方法名功能
    boolean offer(E e)插入元素，成功返回true。如果插入元素为空，抛出异常
    E peek()获取优先级最高的元素
    E poll()移除优先级最高的元素并返回
    int size()获取有效元素的个数
    void clear()清空
    boolean isEmpty()检查优先级队列是否为空
    public class Solution {public static void main(String[] args) {PriorityQueue<Integer> queue1 = new PriorityQueue<>();queue1.offer(27);queue1.offer(15);queue1.offer(19);queue1.offer(28);queue1.offer(34);queue1.offer(49);System.out.println(queue1);System.out.println(queue1.isEmpty());System.out.println(queue1.size());System.out.println(queue1.peek());System.out.println(queue1.poll());queue1.clear();}
}
    public class Solution {public static void main(String[] args) {PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>();queue.offer(10);queue.offer(5);}
}

            默认情况下，PriorityQueue队列是⼩堆，如果需要大堆需要用户提供比较器。我们来看一下offer里面sifup所实现的源码。当我们传入一个10的时候，通过Comparable进行强转，在传入数组。方法里面的k作为数组的下标，每传入一个元素，进行比较，而里面的k调用了compareTo接口

        public boolean offer(E e) {if (e == null)throw new NullPointerException();modCount++;int i = size;if (i >= queue.length)grow(i + 1);siftUp(i, e);size = i + 1;return true;}
        private void siftUp(int k, E x) {if (comparator != null)siftUpUsingComparator(k, x, queue, comparator);elsesiftUpComparable(k, x, queue);}private static <T> void siftUpComparable(int k, T x, Object[] es) {Comparable<? super T> key = (Comparable<? super T>) x;while (k > 0) {int parent = (k - 1) >>> 1;Object e = es[parent];if (key.compareTo((T) e) >= 0)break;es[k] = e;k = parent;}es[k] = key;}

            我们来看一下Integer里面的源码，在Structure里面找到compare(int ,int)，因为10>5，进不来上面的循环，就可以走下面的代码，再把0下标给到5元素，从而实现小根堆。

        public int compareTo(Integer anotherInteger) {return compare(this.value, anotherInteger.value);}
        public static int compare(int x, int y) {return (x < y) ? -1 : ((x == y) ? 0 : 1);}

            如果没有进入if语句，则相当于进行交换。我们如果想实现大根堆，就要走break这条语句。源码的Integer写死了，我们无法在这里进行修改，此时就需要用到比较器。

    import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;class BigTmp implements Comparator<Integer> {@Overridepublic int compare(Integer o1, Integer o2) {return o2.compareTo(o1);}
}public class Solution {public static void main(String[] args) {PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(new BigTmp());queue.offer(10);queue.offer(5);System.out.println(queue.peek());}
}

    1.3. 最小K个数

            第一种解法，我们可以利用冒泡排序，排完序之后，找前k个数；第二种解法，利用小根堆，找出前k个数。

    class Solution {public int[] smallestK(int[] arr, int k) {PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>();for (int i = 0; i < arr.length; i++) {queue.offer(arr[i]);}int[] ret = new int[k];for (int i = 0; i < k; i++) {ret[i] = queue.poll();}return ret;}
}

            除此之外，还有第三种解法，就是利用大根堆。先建立一个大小为k的大根堆，从数组的第k+1个元素开始遍历数组，如果数组元素比堆顶元素小，则交换，遍历结束之后，大根堆里的元素就是最小k个数。

    import java.util.Arrays;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Scanner;public class Solution {public int[] smallestK(int[] arr, int k){PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>();for (int i = 0; i < arr.length; i++) {queue.offer(arr[i]);}for (int i = k; i < arr.length; i++) {int val = queue.peek();if(val > arr[i]){queue.poll();queue.offer(arr[i]);}}int[] ret = new int[k];for (int i = 0; i < k; i++) {ret[i] = queue.poll();}return ret;}public static void main(String[] args) {Scanner in = new Scanner(System.in);while(in.hasNextInt()){int size = in.nextInt();int[] arr = new int[size];for (int i = 0; i < size; i++) {arr[i] = in.nextInt();}int k = in.nextInt();Solution solution = new Solution();int[] ret = solution.smallestK(arr,k);System.out.println(Arrays.toString(ret));}}
}

    二、堆的应用

    2.1. 堆排序

            如果我们要使用堆排序的思想，是采用大根堆还是小根堆呢？如果采用小根堆，那么栈顶元素就是最小的，只需要弹出依次元素即可，空间复杂度也会变大，因为还需要额外的数组来接收弹出的元素。如果采用大根堆，我们的思路是将堆顶元素与最后一个元素进行交换，再把这棵树调整为大根堆。

            完整代码实现：

    public class MyHeap {public int[] elem;public int usedSize;public MyHeap() {elem = new int[10];}public void Initial(int[] array) {for (int i = 0; i < array.length; i++) {elem[i] = array[i];usedSize++;}}public void CreateHeap() {for (int parent = (usedSize - 1 - 1) / 2; parent >= 0; parent--) {ShiftDown(parent, usedSize);}}private void ShiftDown(int parent, int usedSize) {int child = 2 * parent + 1;while (child < usedSize) {if (child + 1 < usedSize && elem[child] < elem[child + 1]) {child++;}if (elem[child] > elem[parent]) {swap(parent,child);parent = child;child = 2 * parent + 1;} else {break;}}}private void swap(int i, int j) {int tmp = elem[i];elem[i] = elem[j];elem[j] = tmp;}public void HeapSort(){int end = usedSize - 1;while (end > 0) {swap(0,end);ShiftDown(0,end);end--;}}
}
    public class Test {public static void main(String[] args) {int[] array = {27, 15, 19, 18, 28, 34, 65, 49, 25, 37};MyHeap heap = new MyHeap();heap.Initial(array);heap.CreateHeap();heap.HeapSort();System.out.println();}
}

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