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  • Java数据结构之优先级队列(PriorityQueue)


    文章目录

    • 一、基本概念
    • 二、实现优先级队列
    • 三、java.util.PriorityQueue
    • 四、TopK问题


    提示:以下是本篇文章正文内容,Java系列学习将会持续更新

    一、基本概念

    看似是队列,底层是基于堆实现的。按照元素间的优先级大小,进行动态的出入队。

    在这里插入图片描述

    二、实现优先级队列

    import myQueue.Queue;
    import myheap.MaxHeap;
    /**
     * 基于最大堆实现的优先级队列
     */
    public class PriorityQueue implements Queue<Integer> {
    
        private MaxHeap heap;
    
        //构造方法中创建一个最大堆对象
        public PriorityQueue() {
            heap = new MaxHeap();
        }
    
        //入队
        @Override
        public void offer(Integer val) {
            heap.add(val);
        }
    
        //出队
        @Override
        public Integer poll() {
            return heap.extractMax();
        }
    
        //返回队首元素
        @Override
        public Integer peek() {
            return heap.peekMax();
        }
    
        //判断队列是否为空
        @Override
        public boolean isEmpty() {
            return heap.isEmpty();
        }
    }
    
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    三、java.util.PriorityQueue

    // JDK下的优先级队列是基于最小堆实现的
    Queue<Integer> queue1 = new PriorityQueue<>();
    // 元素操作
    queue1.offer(1); // 入队
    queue1.poll(); // 出队
    queue1.peek(); // 返回队首元素(最小值)
    
    // 改造:如果想使用基于最大堆的优先级队列可以这样改
    Queue<Integer> queue2 = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {
        @Override
        public int compare(Integer o1, Integer o2) {
            return o2 - o1;
        }
    });
    
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    四、TopK问题

    优先级队列的应用场景:

    最小或最大的k个元素 =》都是优先级队列 (堆的应用)
     找最小的k个数,就构造最大堆。
     找最大的k个数,就构造最小堆。
    原因:
     当你需要找k个较小的数时,你的最大堆顶部一定是堆中最大的元素。当遍历完所有元素时,堆顶的元素相比其它元素已经算是较小的元素了,那么堆中的其它元素一定更小。这样就有效地筛选出k个小值了。

    leetCode题:

    • 面试题17.14.最小K个数
    • 347.前k个高频元素
    • 373.查找和最小的K对数字

    面试题17.14.最小K个数

    class Solution {
        public int[] smallestK(int[] arr, int k) {
            if(arr.length == 0 || k == 0) {
                return new int[0];
            }
            int[] ret = new int[k];
            Queue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {
                @Override
                public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                    return o2 - o1;
                }
            });
            for(int i = 0; i < arr.length; i ++) {
                if(queue.size() < k){
                    queue.offer(arr[i]);
                } else if(arr[i] < queue.peek()){
                    queue.poll();
                    queue.offer(arr[i]);
                }
            }
            // 此时队列中存着的就是最小的k个数
            for(int i = ret.length - 1; i >= 0; i --){
                ret[i] = queue.poll();
            }
            return ret;
        }
    }
    
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    总结:
    提示:这里对文章进行总结:
    以上就是今天的学习内容,本文是Java数据结构的学习,认识了优先级队列,如何自己实现,JDK下的优先级队列用法,以及在TopK问题中的应用。之后的学习内容将持续更新!!!

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