优先队列原理与实现

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优先队列是一种用来维护一组元素构成的结合S的数据结构,其中每个元素都有一个关键字key,元素之间的比较都是通过key来比较的。优先队列包括最大优先队列和最小优先队列,优先队列的应用比较广泛,比如作业系统中的调度程序,当一个作业完成后,需要在所有等待调度的作业中选择一个优先级最高的作业来执行,并且也可以添加一个新的作业到作业的优先队列中。Java中,PriorityQueue的底层数据结构就是堆(默认是小堆),关于Java的PriorityQueue更多知识请点击:深入理解Java PriorityQueue

  优先队列的实现中,我们可以选择堆数据结构,最大优先队列可以选用大堆,最小优先队列可以选用小堆来实现。下面以最大优先队列来讲解其原理。最大优先队列一般包括将一个元素插入到集合S中、返回集合S中具有最大key的元素、返回并删除集合S中具有最大key的元素等。

插入操作

  插入操作是将一个元素插入到集合S中,首先把该元素放入所有元素的下一位置,然后执行“上浮”操作,如下图示例(注意,下图示例是小堆,不过原理是一样的,图片来自深入理解Java PriorityQueue)PriorityQueue_offer.png

移除操作

  优先队列中,在队列非空情况下移除集合中第一个元素,也就是下标为0的元素,然后将集合中最后一个元素移到下标为0位置,在将下标为0的新元素执行“下沉”操作。如下图示例(注意,下图示例是小堆,不过原理是一样的,图片来自深入理解Java PriorityQueue)

PriorityQueue_poll.png

完整代码实现

package priorityheap;

import java.util.Arrays;

/**
 * 优先队列类(最大优先队列)
 */
public class PriorityHeap {

    // ------------------------------ Instance Variables

    private int[] arr;
    private int size;

    // ------------------------------ Constructors

    /**
     * 优先队列数组默认大小为64
     */
    public PriorityHeap() {
        this(64);
    }

    public PriorityHeap(int initSize) {
        if (initSize <= 0) {
            initSize = 64;
        }
        this.arr = new int[initSize];
        this.size = 0;
    }

    // ------------------------------ Public methods

    public int max() {
        return this.arr[0];
    }

    public int maxAndRemove() {
        int t = max();

        this.arr[0] = this.arr[--size];
        sink(0, this.arr[0]);
        return t;
    }
    public void add(int data) {
        resize(1);
        this.arr[size++] = data;
        pop(size - 1, data);
    }

    // ------------------------------ Private methods

    /**
     * key下沉方法
     */
    private void sink(int i, int key) {
        while (2 * i <= this.size - 1) {
            int child = 2 * i;
            if (child < this.size - 1 && this.arr[child] < this.arr[child + 1]) {
                child++;
            }
            if (this.arr[i] >= this.arr[child]) {
                break;
            }

            swap(i, child);
            i = child;
        }
    }

    /**
     * key上浮方法
     */
    private void pop(int i, int key) {
        while (i > 0) {
            int parent = i / 2;
            if (this.arr[i] <= this.arr[parent]) {
                break;
            }
            swap(i, parent);
            i = parent;
        }
    }

    /**
     * 重新调整数组大小
     */
    private void resize(int increaseSize) {
        if ((this.size + increaseSize) > this.arr.length) {
            int newSize = (this.size + increaseSize) > 2 * this.arr.length ? (this.size + increaseSize) : 2 * this.arr.length;
            int[] t = this.arr;

            this.arr = Arrays.copyOf(t, newSize);
        }
    }

    /**
     * Swaps arr[a] with arr[b].
     */
    private void swap(int a, int b) {
        int t = this.arr[a];
        this.arr[a] = this.arr[b];
        this.arr[b] = t;
    }
}

  

posted @ 2018-04-19 17:22  jlustone  阅读(324)  评论(0编辑  收藏  举报