【Java集合夜话】第8篇上：PriorityQueue优先队列详解，从源码到实战，一文吃透堆数据结构（建议收藏）

🔥 本文深入剖析Java中的优先队列PriorityQueue，从堆的基本概念到源码实现原理，带你全面理解这个重要的数据结构。由于内容较多，分为上下两篇，本篇是上篇，主要讲解基础概念和源码分析。

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1. 优先队列基础

1.1 什么是优先队列？

想象你正在医院的急诊室。虽然病人按到达顺序排队，但突然来了一位急重症病人，医生会优先处理这位病人。这就是现实生活中的"优先队列"：不是先来先服务，而是按照优先级处理。

1.1.1 与普通队列的区别

普通队列就像我们排队买奶茶：

• 先来的人先买
• 后来的人后买
• 严格遵循"先进先出"(FIFO)原则

而优先队列则像医院的急诊室：

• 不是先来先服务
• 而是按照事件的紧急程度
• 优先级高的先处理
• 优先级相同时，先来先服务

让我们用代码来直观感受一下区别：

// 普通队列
Queue<String> normalQueue = new LinkedList<>();
normalQueue.offer("小明");
normalQueue.offer("小红");
normalQueue.offer("小张");
// 处理顺序：小明 -> 小红 -> 小张

// 优先队列
PriorityQueue<Patient> emergencyRoom = new PriorityQueue<>((p1, p2) -> 
    p2.getEmergencyLevel() - p1.getEmergencyLevel());
emergencyRoom.offer(new Patient("小明", 1)); // 普通感冒
emergencyRoom.offer(new Patient("小红", 3)); // 高烧
emergencyRoom.offer(new Patient("小张", 2)); // 扭伤
// 处理顺序：小红(高烧) -> 小张(扭伤) -> 小明(感冒)

1.1.2 优先级的概念

优先级可以基于多种规则：

1. 自然顺序

• 数字：越小越优先
• 字符串：字典序越小越优先

// 数字优先队列（小顶堆）
PriorityQueue<Integer> numbers = new PriorityQueue<>();
numbers.offer(3);
numbers.offer(1);
numbers.offer(2);
System.out.println(numbers.poll()); // 输出1

2. 自定义顺序

• 根据业务需求定义优先级
• 通过Comparator实现自定义排序

// 工作任务队列（按优先级排序）
PriorityQueue<Task> taskQueue = new PriorityQueue<>((t1, t2) -> {
   
   
    // 先比较优先级
    if (t1.getPriority() != t2.getPriority()) {
   
   
        return t2.getPriority() - t1.getPriority();
    }
    // 优先级相同，比较创建时间
    return t1.getCreateTime().compareTo(t2.getCreateTime());
});

1.1.3 实际应用场景

优先队列在我们的日常生活和系统开发中随处可见：

1. 操作系统的进程调度

• 高优先级进程优先获得CPU时间片
• 系统进程优先级高于用户进程
• 前台进程优先级高于后台进程

2. 打印机任务队列

• 紧急文件优先打印
• 老板的文件优先级更高
• 大文件可能优先级较低

3. 游戏排位匹配系统

class Player {
   
   
    private String name;
    private int ranking;
    private long waitTime;
    // ... 其他属性
}

PriorityQueue<Player> matchQueue = new PriorityQueue<>((p1, p2) -> {
   
   
    // 等待时间越长，优先级越高
    long timeDiff = p2.getWaitTime() - p1.getWaitTime();
    if (timeDiff != 0) {
   
   
        return (int)timeDiff;
    }
    // 等待时间相同，按照排位分数匹配
    return Math.abs(p1.getRanking() - targetRanking) - 
           Math.abs(p2.getRanking() - targetRanking);
});

4. 网络请求处理

• VIP用户请求优先处理
• 支付请求优先于查询请求
• 实时性要求高的请求优先

通过这些例子，我们可以看到优先队列的核心特点：

• 动态调整处理顺序
• 基于优先级的灵活排序
• 在插入时自动维护顺序
• 保证每次取出的都是当前最优先的元素

理解了优先队列的本质，我们就能更好地在实际开发中运用它，设计出更合理的系统。接下来，我们将深入探讨它的底层实现原理——堆数据结构。

1.2 底层数据结构：堆

要理解优先队列，我们必须先理解它的底层数据结构——堆。想象一个公司的组织架构：CEO在最顶端，下面是经理，再下面是普通员工。堆的结构也是类似的层级关系。

1.2.1 什么是堆？

堆是一种特殊的完全二叉树，它满足以下特性：

• 结构性：是一个完全二叉树
• 有序性：任意节点的值总是大于（或小于）其子节点的值

就像公司架构：

• 完全二叉树：每层都尽可能填满，新人从左到右依次加入
• 有序性：职级高的总是在上层（类比大顶堆）

1.2.2 最大堆vs最小堆

1. 最大堆（大顶堆）

• 父节点的值总是大于或等于子节点
• 堆顶是最大元素

// 最大堆示例
PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>((a, b) -> b - a);
maxHeap.offer(1);
maxHeap.offer