Java中PriorityQueue实现最小堆和最大堆的用法

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 11
private 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 compatibility
        if (initialCapacity < 1)
            throw new IllegalArgumentException();
        this.queue = new Object[initialCapacity];
        this.comparator = 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。

3、最小堆

构造最小堆：

PriorityQueue<Integer> minheap = new PriorityQueue<>();

使用无参构造，元素在队列中默认按照从小到大的顺序排列，可保证每次出队列的元素为队列中的最小元素。

4、最大堆

PriorityQueue<Integer> maxheap = new PriorityQueue<>(Collections.reverseOrder());

将排序方法指定为反序，即元素从大到小排列，可保证每次出队列的元素为队列中最大的元素。

5、其他优先级

按照其他优先级规则排序，需要自己实现Comparable接口，重写compareTo()方法。

Comparable<Integer> comparable = new Comparable<Integer>() {
            @Override
            public int compareTo(Integer o) {
                return 0;
            }
        };

二、常用方法

以Integer类型为例：

三、相关练习题

【剑指 Offer 40. 最小的k个数】

输入整数数组 arr ，找出其中最小的 k 个数。例如，输入4、5、1、6、2、7、3、8这8个数字，则最小的4个数字是1、2、3、4。

示例 1：

输入：arr = [3,2,1], k = 2
输出：[1,2] 或者 [2,1]

示例 2：

输入：arr = [0,1,2,1], k = 1
输出：[0]

限制：

0 <= k <= arr.length <= 10000
0 <= arr[i] <= 10000

【解题思想】

先将k个数放进最大堆，再从第k+1个数开始比较，若其小于大堆顶则加入堆，堆顶出队列，若大于等于则无作为。

【代码】

class Solution {
    public int[] getLeastNumbers(int[] arr, int k) {
        int res[] = new int[k];
        int len = arr.length;
        if(len == 0 || k == 0)
            return res;

        PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>(Collections.reverseOrder());
        for(int i = 0; i < k; i++){
            maxHeap.add(arr[i]);
        }
        for(int i = k; i < len; i++){
            if(arr[i] < maxHeap.peek()){
                maxHeap.add(arr[i]);
                maxHeap.poll();
            }
        }
        
        for(int i = 0; i < k; i++){
            res[i] = maxHeap.poll();
        }
        return res;
    }
    
}

时间复杂度：O（nlogn）

到此这篇关于Java中PriorityQueue实现最小堆和最大堆的用法的文章就介绍到这了,更多相关Java PriorityQueue最小最大堆内容请搜索三水点靠木以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持三水点靠木！