优先队列（PriorityQueue）常用方法及简单案例

合集 - Java(12)

1.Java中“==”与equals()2023-03-192.Java容器及其常用方法汇总2023-03-193.使用synchronized对并发性的影响2023-03-194.Java线程池详解2023-03-195.正则表达式（Regular Expression）详解2023-03-196.JVM详解2023-03-197.大数运算（BigInteger）与进制转换2023-03-19

8.优先队列（PriorityQueue）常用方法及简单案例2023-03-19

9.Lambda 表达式总结2023-03-1910.Optional 详解2023-03-1911.Stream 总结2023-03-1912.浮点数编码原理2023-03-19

收起

1 前言

PriorityQueue是一种特殊的队列，满足队列的“队尾进、队头出”条件，但是每次插入或删除元素后，都对队列进行调整，使得队列始终构成最小堆（或最大堆）。具体调整如下：

• 插入元素后，从堆底到堆顶调整堆；
• 删除元素后，将队尾元素复制到队头，并从堆顶到堆底调整堆。

PriorityQueue采用数组实现，也是一棵完全二叉树，构成堆结构。数组初始大小为11。

Queue框架如下：

Queue框架

2 PriorityQueue常用方法

public boolean add(E e); //在队尾添加元素，并调整堆结构
public E remove(); //在队头删除元素，并返回，再调整堆结构
public E element(); //返回队头元素（不删除）
public boolean isEmpty(); //判断队列是否为空

public int size(); //获取队列中元素个数
public void clear(); //清空队列
public boolean contains(Object o); //判断队列中是否包含指定元素（从队头到队尾遍历）
public Iterator<E> iterator(); //迭代器

3 简单案例

3.1 最小优先队列

import java.util.PriorityQueue;

public class Main {
	static int[] a={6,4,7,3,9,8,1,2,5,0};
	
	public static void main(String[] args) {
		fun();
	}
	
	static void fun() {
		PriorityQueue<Integer> que=new PriorityQueue<Integer>();
		for(int e:a) {
			que.add(e);
		}
		for(int e:que) {
			System.out.print(e+" ");
		}
		System.out.println();
		while(!que.isEmpty()) {
			int e=que.remove();
			System.out.print(e+" ");
		}
	}
}

运行结果：

0 1 3 4 2 8 7 6 5 9 
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 

堆结构：

最小优先队列内部堆结构

3.2 最大优先队列

import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;

public class Main {
	static int[] a={6,4,7,3,9,8,1,2,5,0};
	
	public static void main(String[] args) {
		fun();
	}
	
	static void fun() {
		PriorityQueue<Integer> que=new PriorityQueue<Integer>(new Comparator<Integer>() {
			public int compare(Integer o1, Integer o2) {				
				return o2-o1;
			}
		});
		for(int e:a) {
			que.add(e);
		}
		for(int e:que) {
			System.out.print(e+" ");
		}
		System.out.println();
		while(!que.isEmpty()) {
			int e=que.remove();
			System.out.print(e+" ");
		}
	}
}

运行结果：

9 7 8 5 4 6 1 2 3 0 
9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 

堆结构：

最大优先队列内部堆结构

3.3 topK问题

topK问题是指：从海量数据中寻找最大的前k个数据，比如从1亿个数据中，寻找最大的1万个数。

使用优先队列，能够很好的解决这个问题。先使用前1万个数构建最小优先队列，以后每取一个数，都与队头元素进行比较，若大于队头元素，就将队头元素删除，并将该元素添加到优先队列中；若小于队头元素，则将该元素丢弃掉。如此往复，直至所有元素都访问完。最后优先队列中的1万个元素就是最大的1万个元素。

为方便实验，这里以求 {6,4,7,3,9,8,1,2,5,0} 中最大的5个数为例。

import java.util.PriorityQueue;

public class Main {
	static int[] a={6,4,7,3,9,8,1,2,5,0};
	
	public static void main(String[] args) {
		fun();
	}

	static void fun() {
		PriorityQueue<Integer> que=new PriorityQueue<Integer>();
		for(int i=0;i<5;i++) {
			que.add(a[i]);
		}
		for(int i=5;i<10;i++) {
			if(a[i]>que.element()) {
				que.remove();
				que.add(a[i]);
			}
		}
		while(!que.isEmpty()) {
			int e=que.remove();
			System.out.print(e+" ");
		}
	}
}

运行结果：

5 6 7 8 9

​ 声明：本文转自优先队列（PriorityQueue）常用方法及简单案例