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前面介绍过队列,队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,但有些情况下,操作的数据可能带有优
先级,一般出队 列时,可能需要优先级高的元素先出队列,该中场景下,使用队列显然不合适,
比如:在手机上玩游戏的时候,如 果有来电,那么系统应该优先处理打进来的电话;初中那会班
主任排座位时可能会让成绩好的同学先挑座位。
在这种情况下,数据结构应该提供两个最基本的操作,一个是返回最高优先级对象,一个是添加新
的对象。这种数据结构就是优先级队列(Priority Queue)。
PriorityQueue底层使用了堆这种数据结构,而堆实际就是在完全二叉树的基础上进行了一些调整
如果有一个关键码的集合K = {k0,k1, k2,…,kn-1},把它的所有元素按完全二叉树的顺序存储
方式存储 在一个一维数组中,并满足:Ki <= K2i+1 且 Ki<= K2i+2 (Ki >= K2i+1 且 Ki >= K2i+2) i
= 0,1,2…,则称为 小堆(或大堆)。将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆,根节点最小的堆叫
做最小堆或小根堆
从堆的概念可知,堆是一棵完全二叉树,因此可以层序的规则采用顺序的方式来高效存储,

注意:对于非完全二叉树,则不适合使用顺序方式进行存储,因为为了能够还原二叉树,空间中必须要存储空节点,就会导致空间利用率比较低。
将元素存储到数组中后,可以根据二叉树章节的性质5对树进行还原。假设i为节点在数组中的下标,则有:
如果i为0,则i表示的节点为根节点,否则i节点的双亲节点为 (i - 1)/2
如果2 * i + 1 小于节点个数,则节点i的左孩子下标为2 * i + 1,否则没有左孩子
如果2 * i + 2 小于节点个数,则节点i的右孩子下标为2 * i + 2,否则没有右孩子
图解

代码例子:
- public void shiftDown(int[] array, int parent) {
- // child先标记parent的左孩子,因为parent可能右左没有右
- int child = 2 * parent + 1;
- int size = array.length;
- while (child < size) {
- // 如果右孩子存在,找到左右孩子中较小的孩子,用child进行标记
- if(child+1 < size && array[child+1] < array[child]){
- child += 1;
- }
- // 如果双亲比其最小的孩子还小,说明该结构已经满足堆的特性了
- if (array[parent] <= array[child]) {
- break;
- }else{
- // 将双亲与较小的孩子交换
- int t = array[parent];
- array[parent] = array[child];
- array[child] = t;
- // parent中大的元素往下移动,可能会造成子树不满足堆的性质,因此需要继续向下调整
- parent = child;
- child = parent * 2 + 1;
- }
- }
- }
注意:在调整以parent为根的二叉树时,必须要满足parent的左子树和右子树已经是堆了才可以向下调整
堆的插入总共需要两个步骤:
1. 先将元素放入到底层空间中(注意:空间不够时需要扩容)
2. 将最后新插入的节点向上调整,直到满足堆的性质

做法:
- public void shiftUp(int child) {
- // 找到child的双亲
- int parent = (child - 1) / 2;
- while (child > 0) {
- // 如果双亲比孩子大,parent满足堆的性质,调整结束
- if (array[parent] > array[child]) {
- break;
- }
- else{
- // 将双亲与孩子节点进行交换
- int t = array[parent];
- array[parent] = array[child];
- array[child] = t;
- // 小的元素向下移动,可能到值子树不满足对的性质,因此需要继续向上调增
- child = parent;
- parent = (child - 1) / 1;
- }
- }
- }
注意:堆的删除一定删除的是堆顶元素。具体如下:
1. 将堆顶元素对堆中最后一个元素交换
2. 将堆中有效数据个数减少一个
3. 对堆顶元素进行向下调整

做法:
- //删除
- public int poll(int index) {
- if (empty()) {
- return -1;
- }
- int oldVal = elem[index];
- //先把要删除的元素的下标跟最后一个下标元素进行交换
- swap(index, usdSize - 1);
- //然后长度--
- usdSize--;
- //然后向下调整
- siftDown(index, usdSize);
- return oldVal;
- }
做法:
- public class MyPriorityQueue {
- // 演示作用,不再考虑扩容部分的代码
- private int[] array = new int[100];
- private int size = 0;
- public void offer(int e) {
- array[size++] = e;
- shiftUp(size - 1);
- }
- public int poll() {
- int oldValue = array[0];
- array[0] = array[--size];
- shiftDown(0);
- return oldValue;
- }
- public int peek() {
- return array[0];
- }
- }
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

关于PriorityQueue的使用要注意:
1. 使用时必须导入PriorityQueue所在的包,即:
import java.util.PriorityQueue;
2. 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
3. 不能插入null对象,否则会抛出NullPointerException
4. 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
5. 插入和删除元素的时间复杂度为
6. PriorityQueue底层使用了堆数据结构
7. PriorityQueue默认情况下是小堆---即每次获取到的元素都是最小的元素
1. 优先级队列的构造

代码例子:
- static void TestPriorityQueue(){
- // 创建一个空的优先级队列,底层默认容量是11
- PriorityQueue<Integer> q1 = new PriorityQueue<>();
- // 创建一个空的优先级队列,底层的容量为initialCapacity
- PriorityQueue<Integer> q2 = new PriorityQueue<>(100);
- ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
- list.add(4);
- list.add(3);
- list.add(2);
- list.add(1);
- // 用ArrayList对象来构造一个优先级队列的对象
- // q3中已经包含了三个元素
- PriorityQueue<Integer> q3 = new PriorityQueue<>(list);
- System.out.println(q3.size());
- System.out.println(q3.peek());
- }
例子:
- // 用户自己定义的比较器:直接实现Comparator接口,然后重写该接口中的compare方法即可
- class IntCmp implements Comparator<Integer>{
- @Override
- public int compare(Integer o1, Integer o2) {
- return o2-o1;
- }
- }
- public class TestPriorityQueue {
- public static void main(String[] args) {
- PriorityQueue<Integer> p = new PriorityQueue<>(new IntCmp());
- p.offer(4);
- p.offer(3);
- p.offer(2);
- p.offer(1);
- p.offer(5);
- System.out.println(p.peek());
- }
- }
堆排序即利用堆的思想来进行排序,总共分为两个步骤:
1. 建堆
升序:建大堆
降序:建小堆
2. 利用堆删除思想来进行排序
建堆和堆删除中都用到了向下调整,因此掌握了向下调整,就可以完成堆排序

这里利用大根堆进行堆的排序
从小到大排序,我们需要建立大根堆
思路:创建大根堆,每次让下标为0的元素跟最后一个元素交换,然后调整,调整完,下标--
- //堆排序
- public void heapSort() {
- //下标最后一个的元素
- int end = usdSize - 1;
- //调整到下标为0的元素的时候结束
- while (end > 0) {
- //跟下标为0的元素进行交换
- swap(0, end);
- //向下调整
- siftDown(0, end);
- //然后倒数第二个换,以此类推
- end--;
- }
- }