java优先队列用法

合集下载

java中队列的方法

java中队列的方法Java中队列是一种常用的数据结构，它遵循先进先出（FIFO）的原则，即最先进队列的元素最先被取出。

在Java中，队列是通过接口Queue和它的实现类来实现的。

本文将介绍Java中队列的常用方法，包括添加元素、删除元素、获取队首元素、判断队列是否为空以及获取队列的大小等。

1. 添加元素：队列的添加元素操作是通过add或offer方法来实现的。

add方法在队列满时，会抛出异常；而offer方法则会返回特殊值来表示添加是否成功。

例如：```javaQueue<String> queue = new LinkedList<>();queue.add("element1");queue.offer("element2");```2. 删除元素：队列的删除元素操作是通过remove或poll方法来实现的。

remove方法在队列为空时，会抛出异常；而poll方法则会返回特殊值来表示删除的元素，如果队列为空则返回null。

例如：```javaQueue<String> queue = new LinkedList<>();queue.add("element1");queue.add("element2");String element = queue.remove();String element = queue.poll();```3. 获取队首元素：队列的获取队首元素操作是通过element或peek方法来实现的。

element方法在队列为空时，会抛出异常；而peek方法则会返回特殊值来表示队首元素，如果队列为空则返回null。

例如：```javaQueue<String> queue = new LinkedList<>();queue.add("element1");queue.add("element2");String element = queue.element();String element = queue.peek();```4. 判断队列是否为空：队列的判断是否为空操作是通过isEmpty方法来实现的。

自己动手实现java数据结构（八）优先级队列

⾃⼰动⼿实现java数据结构（⼋）优先级队列1.优先级队列介绍1.1 优先级队列有时在调度任务时，我们会想要先处理优先级更⾼的任务。

例如，对于同⼀个柜台，在决定队列中下⼀个服务的⽤户时，总是倾向于优先服务VIP⽤户，⽽让普通⽤户等待，即使普通的⽤户是先加⼊队列的。

优先级队列和普通的先进先出FIFO的队列类似，最⼤的不同在于，优先级队列中优先级最⾼的元素总是最先出队的，⽽不是遵循先进先出的顺序。

1.2 堆优先级队列的接⼝要求很简单。

从逻辑上来说，、或者等数据结构都可⽤于实现优先级队列。

但考虑到时间和空间的效率，就必须仔细斟酌和考量了。

⽽⼀种被称为堆的数据结构⾮常适合实现优先级队列。

’ 堆和⼆叉搜索树类似，存储的元素在逻辑上是按照层次排放的，在全局任意地⽅其上层元素优先级⼤于下层元素，这⼀顺序性也被称为堆序性，⽽其中优先级最⼤的元素被放在最⾼的层级(⼤顶堆)。

和⼆叉搜索树的排序⽅式不同的是，堆中元素的顺序并不是完全的排序，⽽只是维护了⼀种偏序关系，被称为堆序性。

在这种偏序关系下，元素之间的顺序性⽐较疏散，维护堆序性的代价⽐较低，因⽽在实现优先级队列时，堆的效率要⾼于平衡⼆叉搜索树。

1.3 完全⼆叉堆完全⼆叉堆是堆的⼀种，其元素在逻辑上是以完全⼆叉树的形式存放的，但实际却是存储在向量（数组）中的。

在这⾥，我们使⽤完全⼆叉堆来实现优先级队列。

2.优先级队列ADT接⼝/*** 优先级队列 ADT接⼝*/public interface PriorityQueue <E>{/*** 插⼊新数据* @param newData 新数据* */void insert(E newData);* @return当前优先级最⼤的数据* */E peekMax();/*** 获得并且删除当前优先级最⼤值* @return被删除的当前优先级最⼤的数据*/E popMax();/*** 获得当前优先级队列元素个数* @return当前优先级队列元素个数* */int size();/*** 是否为空* @return true 队列为空* false 队列不为空* */boolean isEmpty();}3.完全⼆叉堆实现细节3.1 基础属性完全⼆叉堆内部使⽤之前封装好的向量作为基础。

优先队列式分支限界法求单源最短路径java -回复

优先队列式分支限界法求单源最短路径java -回复优先队列式分支限界法（Priority Queue Branch and Bound）是一种用于求解单源最短路径问题的高效算法。

在这篇文章中，我们将详细介绍这个算法的原理和实现步骤。

首先，让我们来了解一下什么是单源最短路径问题。

在一个给定的带权有向图中，单源最短路径问题要求找到一个起始节点到其他所有节点的最短路径。

这个问题在许多实际应用中都非常重要，比如地图导航、网络路由和资源分配等。

要求解单源最短路径问题，通常可以使用著名的Dijkstra算法。

然而，当图中存在负权边时，Dijkstra算法就不再适用。

这时，我们可以使用优先队列式分支限界法，它可以处理负权边，并且有更好的时间复杂度。

优先队列式分支限界法的思想是通过维护一个优先队列（通常使用堆实现），在每一步选择下一个要拓展的节点时，选择当前路径权值最小的节点。

这样，每次拓展节点时，我们都可以保证已经找到的最短路径是全局最优解。

下面，我们将一步一步地介绍如何实现这个算法。

步骤1：初始化数据结构我们首先需要初始化一些数据结构，包括带权有向图的邻接表、一个优先队列和一个距离数组。

其中，邻接表用于存储图的结构信息，优先队列用于选择当前路径权值最小的节点，距离数组用于存储从起始节点到每个其他节点的距离。

步骤2：将起始节点加入到优先队列中我们将起始节点加入到优先队列中，并将起始节点的距离设为0。

步骤3：主循环接下来，我们进入主循环。

在每一次循环中，我们拿出优先队列中权值最小的节点，将其标记为已访问，并更新其周围节点的距离。

步骤4：更新周围节点的距离对于当前节点的每一个相邻节点，我们需要检查是否存在更短的路径。

如果存在更短的路径，则更新该节点的距离，并将其添加到优先队列中，以供下一次循环使用。

步骤5：重复步骤3和步骤4，直到优先队列为空重复执行步骤3和步骤4，直到优先队列为空。

此时，距离数组中存储的就是从起始节点到其他所有节点的最短路径。

优先队列的基本操作

优先队列的基本操作优先队列是一种数据结构，它存储的元素按照优先级进行排序。

在优先队列中，具有最高优先级的元素会首先被取出。

基本操作包括以下几种：1. 插入：向优先队列中添加元素。

这些元素按照优先级排序。

2. 删除：从优先队列中删除具有最高优先级的元素。

3. 查看：查看优先队列中的所有元素，但不删除它们。

4. 获取优先级：获取元素的优先级，但不从队列中删除它。

这些基本操作的时间复杂度通常为 O(log n)，其中 n 是队列中的元素数量。

这是因为优先队列通常使用二叉堆（最小堆或最大堆）来实现，而二叉堆的插入、删除和查找操作的时间复杂度都是 O(log n)。

以下是这些操作的 Python 代码示例：插入（添加元素）:```pythondef insert(queue, item):queue.append(item)```删除（获取最高优先级的元素）:```pythondef delete(queue):if len(queue) > 0:return queue.pop(0)else:return None # 或者你可以返回一个默认值```查看（查看所有元素）:```pythondef view(queue):return queue[:]```获取优先级（获取元素的优先级，但不从队列中删除它）:```pythondef get_priority(item, queue):return queue.index(item) # 返回元素的索引，索引值越小优先级越高```请注意，这些代码示例是基于 Python 的列表实现优先队列。

在真实的编程环境中，你可能需要使用专门的库来实现优先队列，比如Python 的 `heapq` 库。

Java中的运算优先级

Java中的运算优先级在Java中，运算优先级是决定表达式中运算符执行顺序的重要规则之一。

了解和正确应用运算符的优先级对于编写Java程序至关重要。

本文将深入探讨Java中的运算符优先级，以帮助读者理解和正确处理表达式中的运算符。

一、引言在编写Java程序时，表达式经常被用来进行计算和逻辑判断。

在表达式中，运算符是用来执行特定操作的符号，如加法、减法等。

运算符可以按照特定的优先级顺序执行，以确保表达式的正确计算。

二、Java中的运算符优先级在Java中，运算符优先级是根据运算符的类型来确定的。

以下是Java中常见运算符按照优先级从高到低的顺序排列：1.（）：括号中的表达式具有最高的优先级，可以用来改变默认的运算顺序。

2.一元运算符：一元运算符只作用于一个操作数，如递增（++）和递减（--）运算符。

3.算术运算符：算术运算符包括加法（+）、减法（-）、乘法（*）、除法（/）和取模（%）等。

4.移位运算符：移位运算符用于对二进制位进行移动操作，包括左移（<<）、右移（>>）和无符号右移（>>>）。

5.关系运算符：关系运算符用于比较两个值的大小关系，如等于（==）、不等于（!=）、大于（>）、小于（<）、大于等于（>=）和小于等于（<=）等。

6.逻辑运算符：逻辑运算符用于对布尔类型的值进行逻辑运算，如与（&&）、或（||）和非（！）等。

7.位运算符：位运算符用于对二进制位进行操作，包括与（&）、或（|）、异或（^）和取反（~）等。

8.赋值运算符：赋值运算符用于给变量赋值，如简单赋值（=）、加法赋值（+=）、减法赋值（-=）等。

9.条件运算符：条件运算符（三元运算符）用于根据条件的真假来选择不同的操作，如条件表达式 ? 表达式1 : 表达式2。

10.逗号运算符：逗号运算符用于在表达式中分隔多个子表达式，返回最后一个子表达式的值。

java优先队列用法

java优先队列用法Java中的优先队列（PriorityQueue）是一种特殊的队列，它的元素按照优先级进行排序。

在优先队列中，元素可以通过自然排序（natural ordering）或者根据自定义的比较器（Comparator）进行排序。

优先队列经常用于解决一些优先级相关的问题，例如任务调度、事件处理等。

下面是一些关于Java优先队列的使用方法和相关参考内容。

创建优先队列：要使用优先队列，首先需要创建一个PriorityQueue对象，例如：```PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>();```上面的代码创建了一个容量为11的优先队列，并通过自然顺序进行元素排序。

可以通过指定Comparator来创建自定义排序的优先队列，例如：```PriorityQueue<Integer> pq = newPriorityQueue<>(Collections.reverseOrder());```上面的代码创建了一个降序排列的优先队列。

添加元素：可以使用add()或offer()方法将元素添加到优先队列中，例如：```pq.add(10);pq.offer(20);```在添加元素时，优先队列会根据元素的优先级进行排序。

获取队首元素：要获取优先队列中的队首元素，可以使用peek()方法，例如：```int firstElement = pq.peek();```peek()方法返回队首元素，但不会删除它。

删除队首元素：要删除优先队列中的队首元素，可以使用poll()方法，例如：```int firstElement = pq.poll();```poll()方法返回队首元素，并将其从优先队列中删除。

判断队列是否为空：要判断优先队列是否为空，可以使用isEmpty()方法，例如：```boolean isEmpty = pq.isEmpty();```isEmpty()方法返回true，表示队列为空；返回false，表示队列不为空。

java 队列方法

java 队列方法
Java中的队列（Queue）是一种先进先出（FIFO）的数据结构。

常用的队列方法有以下几种：
1. add(E e)：将元素添加到队尾，若队列满了则抛出异常；
2. offer(E e)：将元素添加到队尾，若队列满了则返回false；
3. remove()：返回队头元素并将其从队列中移除，若队列为空
则抛出异常；
4. poll()：返回队头元素并将其从队列中移除，若队列为空则
返回null；
5. element()：返回队头元素但不将其从队列中移除，若队列为
空则抛出异常；
6. peek()：返回队头元素但不将其从队列中移除，若队列为空
则返回null。

除了以上方法之外，队列还有一些其他的常用方法，比如
size()方法用于返回队列的大小，isEmpty()方法用于判断队列
是否为空等。

需要注意的是，Java中的Queue接口是一个泛型接口，因此
可以存储任何类型的对象。

常用的实现类有LinkedList和ArrayDeque。

其中，LinkedList的底层实现是一个双向链表，
而ArrayDeque则是一个循环数组。

两者的区别在于
LinkedList的插入和删除操作比较慢，但随机访问元素比ArrayDeque快；而ArrayDeque的插入和删除操作比较快，但
随机访问元素比LinkedList慢。

使用队列可以简化程序设计，使得任务能够按照一定的顺序进行处理。

在Java程序设计中，队列经常被用于异步处理，多线程编程等场景中。

java~优先级队列PriorityQueue

java~优先级队列PriorityQueue概念PriorityQueue是⼀种⽀持排序的优先级队列，你⼊队列的对象需要实现Comparable或Comparator接⼝，或者它本⾝⽀持⾃然排序，如Integer,Long这些类型（这些类型也都实现了Comparable接⼝）。

数据结构优先级队列底层的数据结构其实是⼀颗⼆叉堆，什么是⼆叉堆呢？我们来看看下⾯的图（a为⼤顶堆，b为⼩顶堆）在这⾥我们会发现以下特征：⼆叉堆是⼀个完全⼆叉树根节点总是⼤于左右⼦节点（⼤顶堆），或者是⼩于左右⼦节点（⼩顶堆）。

java代码例⼦定义⼀个对象，实现Comparable接⼝@Datastatic class Customer implements Comparable<Customer> {private int id;private String name;public Customer(int i, String n) {this.id = i; = n;}public int getId() {return id;}public String getName() {return name;}@Overridepublic int compareTo(Customer o) {if (this.id < o.id) return -1; // ⼩于⽬标值，返回-1表⽰升序，即-1表⽰数值由⼩到⼤的排序else if (this.id == o.id) return 0;else return 1;}}添加测试⽤例@Testpublic void test() {Queue<Customer> priorityQueue = new PriorityQueue<>();priorityQueue.add(new Customer(1, "zhansan"));priorityQueue.add(new Customer(2, "lisi"));priorityQueue.add(new Customer(4, "wangwu"));while (!priorityQueue.isEmpty()) {Customer cust = priorityQueue.poll();System.out.println("Processing Customer =" + cust.toString());}}测试结果，按着id的升序出队列Processing Customer =PriorityQueueTest.Customer(id=1, name=zhansan)Processing Customer =PriorityQueueTest.Customer(id=2, name=lisi)Processing Customer =PriorityQueueTest.Customer(id=4, name=wangwu)。

JAVA队列之优先队列

JAVA队列之优先队列最近在项目开发中开发了全双工异步长连接的通讯组件，内部用到了延迟队列。

而延迟队列的内部实现的存储是用到了优先队列，当时看C++的数据结构时，了解过优先队列，用的存储是二叉树的逻辑，应该叫完全二叉树，也可以叫做最大堆。

下面看一下二叉树的算法，主要看插入和删除。

二叉树顾名思义就像一棵树，每个节点下最多可以挂两个节点，如图在优先队列中存储的方式就是 queue = {A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P,Q};若当前节点下标为i 那么它的子节点左侧 = 2*i+1 右侧 = 2*i +2。

优先队列顾名思义，就是优先权最大的排在队列的头部，而优先权的判断是根据对象的compare方法比较获取的，保证根节点的优先级一定比子节点的优先级大。

所以放入到优先队列的元素要么实现了Comparable接口，要么在创造这个优先队列时，指定一个比较器。

下面我们来看一下优先队列的构造函数[java] view plain copyprint?1.private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;2.private final Comparator<? super E> comparator;3.public PriorityQueue() {4.this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);5.}6.public PriorityQueue(int initialCapacity,parator<? super E> comparator) {8.// Note: This restriction of at least one is not actually nee ded,9.// but continues for 1.5 compatibility10.if (initialCapacity < 1)11.throw new IllegalArgumentException();12.this.queue = new Object[initialCapacity];parator = comparator;14.}在空构造器初始化时，数组队列的大小为11，比较器为null。

java优先队列方法

Java中的优先队列（PriorityQueue）是一种数据结构，它类似于常规的队列，但每个元素都有一个与之关联的“优先级”，当访问元素时，具有最高优先级的元素首先被移除。

以下是Java中优先队列的一些常用方法：1. `PriorityQueue()`: 这是默认构造函数，用于创建一个空的优先队列。

2. `PriorityQueue(Comparator<? super E> comparator)`: 这个构造函数用于创建一个优先队列，并使用提供的比较器（Comparator）来定义元素的排序方式。

3. `PriorityQueue(int initialCapacity)`: 这个构造函数用于创建一个具有指定初始容量的优先队列。

4. `PriorityQueue(int initialCapacity, Comparator<? super E> comparator)`: 这个构造函数用于创建一个具有指定初始容量和排序方式的优先队列。

5. `add(E e)`: 向优先队列中添加一个元素。

6. `offer(E e)`: 与add方法相同，也是向优先队列中添加一个元素。

7. `remove(Object o)`: 从优先队列中移除指定的元素。

8. `poll()`: 移除并返回优先队列的头部元素，如果优先队列为空，则返回null。

9. `element()`: 返回优先队列的头部元素，但不移除它，如果优先队列为空，则抛出EmptyException异常。

10. `peek()`: 返回优先队列的头部元素，但不移除它，如果优先队列为空，则返回null。

注意，以上所有方法都是从`java.util.Collection`接口继承的。

这些是使用Java的PriorityQueue类时可能遇到的一些常见方法。

你可以根据需要选择使用其中的一种或多种方法。

java 优先队列用法

在Java 中，优先队列是一种基于堆的数据结构，通常用于实现具有优先级的队列。

在优先队列中，元素按照它们的优先级被处理，而不是按照它们被插入的顺序。

Java 中的PriorityQueue 类是一个标准的优先队列实现，它可以存储可比较的元素，并根据它们的比较顺序进行排列。

以下是Java 中PriorityQueue 的基本用法：导入PriorityQueue 类：import java.util.PriorityQueue;创建一个优先队列：PriorityQueue<T> priorityQueue = new PriorityQueue<>();其中，T 是要存储在队列中的元素类型。

默认情况下，它会根据元素的自然顺序进行排序。

如果要使用自定义的比较规则，可以提供一个Comparator 对象作为参数。

添加元素到优先队列：priorityQueue.add(element); // 或priorityQueue.offer(element);这将把元素插入到优先队列中，并根据优先级对其进行排序。

获取队列中的最高优先级元素（头元素）：T highestPriorityElement = priorityQueue.peek();如果队列为空，peek 方法将返回null。

移除并返回队列中的最高优先级元素（头元素）：T highestPriorityElement = priorityQueue.poll();如果队列为空，poll 方法将返回null。

检查队列是否为空：boolean isEmpty = priorityQueue.isEmpty();获取队列中的元素数量：int size = priorityQueue.size();使用自定义比较器：如果要使用自定义的比较器，可以在创建优先队列时传递一个Comparator 对象，或者使用具有自定义比较器的构造函数：PriorityQueue<T> customPriorityQueue = new PriorityQueue<>(customComparator);自定义比较器的示例：Comparator<Integer> customComparator = new Comparator<Integer>() { @Overridepublic int compare(Integer num1, Integer num2) {// 返回正数表示num1 的优先级高，返回负数表示num2 的优先级高return num1 - num2;}};优先队列在许多算法和数据结构中都有广泛应用，例如最小堆、Dijkstra算法、Prim算法等。

Java中PriorityQueue实现最小堆和最大堆的用法

Java中PriorityQueue实现最⼩堆和最⼤堆的⽤法⽬录⼀、基本介绍1、介绍2、⽤法3、最⼩堆4、最⼤堆5、其他优先级⼆、常⽤⽅法三、相关练习题⼀、基本介绍1、介绍学习很多算法知识，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。

PriorityQueue翻译为优先队列，“优先”指元素在队列中按⼀定的顺序（优先级）进⾏存放，“队列”指⼀种先进先出的数据结构。

因此PriorityQueue可以实现按照⼀定的优先级存取元素。

2、⽤法从源码来看PriorityQueue的构造⽅法：//默认容量为 11private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;//1、⽆参构造，默认容量和默认排序⽅法public PriorityQueue() {this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);}//2、指定容量public PriorityQueue(int initialCapacity) {this(initialCapacity, null);}//3、指定排序⽅法public PriorityQueue(Comparator<? super E> comparator) {this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, comparator);}//4、指定容量和排序⽅法public PriorityQueue(int initialCapacity,Comparator<? super E> comparator) {// Note: This restriction of at least one is not actually needed,// but continues for 1.5 compatibilityif (initialCapacity < 1)throw new IllegalArgumentException();this.queue = new Object[initialCapacity];parator = comparator;}由上可知，在构造PriorityQueue时我们可以指定初始容量和元素在队列中的排序⽅法，若不指定，则默认初始容量为11，默认排序⽅法为将元素从⼩到⼤进⾏排序。

java优先级队列用法

java优先级队列用法如何使用Java的优先级队列？Java的优先级队列是一种基于优先级排序的队列，它能够根据元素的优先级进行排序并按照优先级取出元素。

使用优先级队列可以方便地实现一些优先级相关的操作，比如任务调度、事件处理等。

本文将一步一步地介绍如何使用Java的优先级队列。

第一步：导入Java的优先级队列类库Java的优先级队列类库位于`java.util`包下，首先需要导入该包。

javaimport java.util.PriorityQueue;第二步：初始化优先级队列使用Java的优先级队列之前，需要先初始化一个优先级队列对象。

javaPriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>();上述代码初始化了一个存储整数类型的优先级队列。

你也可以根据具体的需要选择其他数据类型。

第三步：添加元素到优先级队列接下来，可以向优先级队列中添加元素。

javapriorityQueue.add(5);priorityQueue.add(9);priorityQueue.add(2);上述代码向优先级队列中依次添加了三个整数。

优先级队列会根据元素的大小自动进行排序。

第四步：获取优先级队列的头元素优先级队列中的元素是按照优先级排列的，因此可以通过以下方式获取队列中的头元素。

javaint head = priorityQueue.peek();System.out.println("Head element: " + head);上述代码使用`peek()`方法获取了优先级队列的头部元素，并打印输出。

第五步：删除优先级队列的头元素如果希望删除队列中的头元素，可以使用`poll()`方法。

javaint removed = priorityQueue.poll();System.out.println("Removed element: " + removed);上述代码使用`poll()`方法删除了优先级队列的头部元素，并打印输出删除的元素。

Java的优先队列PriorityQueue详解

Java的优先队列PriorityQueue详解⼀、优先队列概述优先队列PriorityQueue是Queue接⼝的实现，可以对其中元素进⾏排序，可以放基本数据类型的包装类（如：Integer，Long等）或⾃定义的类对于基本数据类型的包装器类，优先队列中元素默认排列顺序是升序排列但对于⾃⼰定义的类来说，需要⾃⼰定义⽐较器⼆、常⽤⽅法peek()//返回队⾸元素poll()//返回队⾸元素，队⾸元素出队列add()//添加元素size()//返回队列元素个数isEmpty()//判断队列是否为空，为空返回true,不空返回false三、优先队列的使⽤1.队列保存的是基本数据类型的包装类//⾃定义⽐较器，降序排列static Comparator<Integer> cmp = new Comparator<Integer>() {public int compare(Integer e1, Integer e2) {return e2 - e1;}};public static void main(String[] args) {//不⽤⽐较器，默认升序排列Queue<Integer> q = new PriorityQueue<>();q.add(3);q.add(2);q.add(4);while(!q.isEmpty()){System.out.print(q.poll()+" ");}/*** 输出结果* 2 3 4*///使⽤⾃定义⽐较器，降序排列Queue<Integer> qq = new PriorityQueue<>(cmp);qq.add(3);qq.add(2);qq.add(4);while(!qq.isEmpty()){System.out.print(qq.poll()+" ");}/*** 输出结果* 4 3 2*/}2.队列保存的是⾃定义类//矩形类class Node{public Node(int chang,int kuan){this.chang=chang;this.kuan=kuan;}int chang;int kuan;}public class Test { //⾃定义⽐较类，先⽐较长，长升序排列，若长相等再⽐较宽，宽降序static Comparator<Node> cNode=new Comparator<Node>() {public int compare(Node o1, Node o2) {if(o1.chang!=o2.chang)return o1.chang-o2.chang;elsereturn o2.kuan-o1.kuan;}};public static void main(String[] args) {Queue<Node> q=new PriorityQueue<>(cNode);Node n1=new Node(1, 2);Node n2=new Node(2, 5);Node n3=new Node(2, 3);Node n4=new Node(1, 2);q.add(n1);q.add(n2);q.add(n3);Node n;while(!q.isEmpty()){n=q.poll();System.out.println("长: "+n.chang+" 宽：" +n.kuan);} /** * 输出结果 * 长: 1 宽：2 * 长: 2 宽：5 * 长: 2 宽：3 */}}3.优先队列遍历 PriorityQueue的iterator（）不保证以任何特定顺序遍历队列元素。

Java优先级队列实现

public int peek() throws Exception{ if(this.size == 0) throw new Exception("Queue is empty!"); return data[size-1]; }
public int size(){ return this.size; }
public boolean isEmpty(){ return (size == 0); }
public boolean isFull(){ return (size == data.length); } }
由于插入操作有可能需要移动数组中的数据项，故插入操作的时间复杂度为(0+N)/2，即O(N) 删除操作的时间复杂度为O(1)
由于插入操作有可能需要移动数组中的数据项故插入操作的时间复杂度为0n2即on
Java优先级队列实现
优先级队列数组实现：
public class PriorityQueue { private int[] data; private int size;
public PriorityQueue(int size){ data = new int[size]; this.size = 0; }
public void push(int toInsert) throws Exception{ if(size == data.length) throw new Exception("Queue is full!"); if(size == 0){ data[0] = toInsert; }else{ int i = size -1; for( ; i >= 0 ; i--){
if(data[i] < toInsert){ data[i+1] = data[i]; }else{ break; } } data[i+1] = toInsert; } size++; }

【Java基础】JAVA中优先队列详解

【Java基础】JAVA中优先队列详解总体介绍优先队列的作⽤是能保证每次取出的元素都是队列中权值最⼩的（Java的优先队列每次取最⼩元素，C++的优先队列每次取最⼤元素）。

这⾥牵涉到了⼤⼩关系，元素⼤⼩的评判可以通过元素本⾝的⾃然顺序（natural ordering），也可以通过构造时传⼊的⽐较器（Comparator，类似于C++的仿函数）。

Java中PriorityQueue实现了Queue接⼝，不允许放⼊null元素；其通过堆实现，具体说是通过完全⼆叉树（complete binary tree）实现的⼩顶堆（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），也就意味着可以通过数组来作为PriorityQueue的底层实现。

上图中我们给每个元素按照层序遍历的⽅式进⾏了编号，如果你⾜够细⼼，会发现⽗节点和⼦节点的编号是有联系的，更确切的说⽗⼦节点的编号之间有如下关系：leftNo = parentNo*2+1rightNo = parentNo*2+2parentNo = (nodeNo-1)/2通过上述三个公式，可以轻易计算出某个节点的⽗节点以及⼦节点的下标。

这也就是为什么可以直接⽤数组来存储堆的原因。

PriorityQueue的peek()和element操作是常数时间，add(), offer(), ⽆参数的remove()以及poll()⽅法的时间复杂度都是log(N)。

⽅法剖析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;elsesiftUp(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。

JAVA数据结构--优先队列（堆实现）

JAVA数据结构--优先队列（堆实现）优先队列（堆）的定义堆（英语：Heap）是计算机科学中⼀类特殊的数据结构的统称。

堆通常是⼀个可以被看做⼀棵树的数组对象。

在队列中，调度程序反复提取队列中第⼀个作业并运⾏，因为实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束，或者某些不短⼩，但具有重要性的作业，同样应当具有优先权。

堆即为解决此类问题设计的⼀种数据结构。

我个⼈⽐较通俗的理解就是⽐如我们平常下载视频看，我们打算下载两部视频，⼀部2G，⼀部只有200M。

优先队列的思想就是先下载那部体积较⼩的视频，这样也⽐较合理，可以下完200M后看的同时再下2G的视频。

堆是⼀颗被完全填满的⼆叉树，唯⼀可能的例外是在最底层。

所以堆具有两个性质——堆序性和结构性。

⼀个⾼为h的完全⼆叉树有2h或2h-1个节点，并且堆中每⼀个节点X的⽗亲的值⼩于或等于X中的关键字，所以堆的最⼩值总可以在根中找到。

堆的构造实现private static final int DEFAULT_CAPACITY=10;//定义堆的⼤⼩private int currentSize;//当前实际堆的⼤⼩private T [] array; //数组表⽰堆中元素1 public BinaryHeap(int capacity) {//初始化堆数组2 currentSize=0;3 array=(T[])new Comparable[capacity+1];4 }5 public BinaryHeap(T[] items) {6 currentSize=items.length;7 array=(T[])new Comparable[(currentSize+2)*11/10];89 int i=1;10 for(T item:items)11 array[i++]=item;//堆数组赋值12 buildHeap();13 }private void buildHeap() {for(int i=currentSize/2;i>0;i--)//逐层下滤percolateDown(i);}注意！⽤数组实现堆时，元素的下标是从1开始，不是从0开始。

java优先队列

我们知道队列是遵循先进先出（First-In-First-Out）模式的，但有些时候需要在队列中基于优先级处理对象。

举个例⼦，⽐⽅说我们有⼀个每⽇交易时段⽣成股票报告的应⽤程序，需要处理⼤量数据并且花费很多处理时间。

客户向这个应⽤程序发送请求时，实际上就进⼊了队列。

我们需要⾸先处理优先客户再处理普通⽤户。

在这种情况下，Java的PriorityQueue(优先队列)会很有帮助。

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。

优先队列的头是基于⾃然排序或者Comparator排序的最⼩元素。

如果有多个对象拥有同样的排序，那么就可能随机地取其中任意⼀个。

当我们获取队列时，返回队列的头对象。

优先队列的⼤⼩是不受限制的，但在创建时可以指定初始⼤⼩。

当我们向优先队列增加元素的时候，队列⼤⼩会⾃动增加。

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。

我们有⼀个⽤户类Customer，它没有提供任何类型的排序。

当我们⽤它建⽴优先队列时，应该为其提供⼀个⽐较器对象。

Customer.javapackage com.journaldev.collections;public class Customer {private int id;private String name;public Customer(int i, String n){this.id=i;=n;}public int getId() {return id;}public String getName() {return name;}}我们使⽤Java随机数⽣成随机⽤户对象。

Java优先队列

Java优先队列 priority queue⽬录1.优先队列概念2.⼆叉堆（Heap）完全⼆叉树和满⼆叉树堆的重要操作1.优先队列概念优先队列（priority queue）是⼀种特殊的数据结构。

队列中每⼀个元素都被分配到⼀个优先权值，出队顺序按照优先权值来划分。

⼀般有两种出队顺序：⾼优先权出队或低优先权出队。

priority queue⾄少要有两个最基本的ADT：进队，出队（按照⾼优先权或低优先权）产⽣原因：同样是为了提⾼数据处理的效率。

试想，要实现优先队列对应的功能，若使⽤链表或者数组，那么要么先排序再插⼊，要么先插⼊再查找最⼤最⼩元素。

这样⼀来，⼊队出队的时间复杂度⾄少为O(N)。

优先队列出队和⼊队的时间复杂度均为O(log N)。

优先队列基于⼆叉堆实现。

2.⼆叉堆（Heap）堆是⼀种特殊的⼆叉树，性质如下：每个结点的值都⼤于或等于其左右孩⼦结点的值（⼤顶堆），或每个结点的值都⼩宇或等于其左右孩⼦的值（⼩顶堆）。

必须满⾜完全⼆叉树的结构。

完全⼆叉树和满⼆叉树完全⼆叉树complete binary tree叶节点只可能出现在最后两层，且最后⼀层的叶节点都左对齐⼀棵深度为h的完全⼆叉树满⼆叉树full binary tree深度为h的满⼆叉树有（2^h）-1个结点由⼆叉堆的定义可以看出，跟结点⼀定是⼆叉堆中结点值最⼤（或最⼩）的。

较⼤（或较⼩）的结点靠近根节点堆的存储结构：⼀般情况下，堆⽤数组来存储，第i个结点的⽗节点的下标就是（i-1）/2.如果⽤层序遍历顺序将⼤顶堆和⼩顶堆存⼊数组，则关系如图：堆的重要操作插⼊：插⼊⼀个元素之后，新元素⾸先被插⼊表层（即最后⼀层尽可能左边的位置），之后再根据堆的性质进⾏调整。

例：写出⼀次⼀个地将10,12,1,14,6,5,8,15,3,9,7,4,11,13和2插⼊⼀个初始为空的⼆叉堆的结果删除：删除总是发⽣在根处，之后将最后⼀个元素（即最后⼀层最右边的元素）拿来填补空缺，之后根据堆的性质进⾏调整堆的结构。