java PriorityQueue

优先级队列是一种队列结构,是0个或多个元素的集合,每个元素都有一个优先权,PriorityQueue被内置于JDK中,本文就来解析Java中PriorityQueue优先级队列结构的源码及用法.
一、PriorityQueue的数据结构
JDK7中PriorityQueue（优先级队列）的数据结构是二叉堆。准确的说是一个最小堆。
二叉堆是一个特殊的堆， 它近似完全二叉树。二叉堆满足特性：父节点的键值总是保持固定的序关系于任何一个子节点的键值，且每个节点的左子树和右子树都是一个二叉堆。
当父节点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值时为最大堆。 当父节点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值时为最小堆。
下图是一个最大堆

priorityQueue队头就是给定顺序的最小元素。
priorityQueue不允许空值且不支持non-comparable的对象。priorityQueue要求使用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。
priorityQueue的大小是无限制的（unbounded）, 但在创建时可以指定初始大小。当增加队列元素时，队列会自动扩容。
priorityQueue不是线程安全的， 类似的PriorityBlockingQueue是线程安全的。
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。
二、PriorityQueue源码分析
成员：

priavte transient Object[] queue;
private int size = 0;

1.PriorityQueue构造小顶堆的过程
这里我们以priorityQueue构造器传入一个容器为参数PriorityQueue(Collecntion

private void initElementsFromCollection(Collection<? extends E> c) {
  Object[] a = c.toArray();
  // If c.toArray incorrectly doesn't return Object[], copy it.
  if (a.getClass() != Object[].class)
    a = Arrays.copyOf(a, a.length, Object[].class);
  int len = a.length;
  if (len == 1 || this.comparator != null)
    for (int i = 0; i < len; i++)
      if (a[i] == null)
        throw new NullPointerException();
  this.queue = a;
  this.size = a.length;
}

调整，使数据满足小顶堆的结构。
首先介绍两个调整方式siftUp和siftDown
siftDown: 在给定初始化元素的时候，要调整元素，使其满足最小堆的结构性质。因此不停地从上到下将元素x的键值与孩子比较并做交换，直到找到元素x的键值小于等于孩子的键值（即保证它比其左右结点值小），或者是下降到叶子节点为止。
例如如下的示意图，调整9这个节点：

private void siftDownComparable(int k, E x) {
  Comparable<? super E> key = (Comparable<? super E>)x;
  int half = size >>> 1;    // size/2是第一个叶子结点的下标
  //只要没到叶子节点
  while (k < half) {
    int child = (k << 1) + 1; // 左孩子
    Object c = queue[child];
    int right = child + 1;
    //找出左右孩子中小的那个
    if (right < size &&
      ((Comparable<? super E>) c).compareTo((E) queue[right]) > 0)
      c = queue[child = right];
    if (key.compareTo((E) c) <= 0)
      break;
    queue[k] = c;
    k = child;
  }
  queue[k] = key;
}

siftUp: priorityQueue每次新增加一个元素的时候是将新元素插入对尾的。因此，应该与siftDown有同样的调整过程，只不过是从下（叶子）往上调整。
例如如下的示意图，填加key为3的节点：

private void siftUpComparable(int k, E x) {
  Comparable<? super E> key = (Comparable<? super E>) x;
  while (k > 0) {
    int parent = (k - 1) >>> 1;   //获取parent下标
    Object e = queue[parent];
    if (key.compareTo((E) e) >= 0)
      break;
    queue[k] = e;
    k = parent;
  }
  queue[k] = key;
}

总体的建立小顶堆的过程就是：

private void initFromCollection(Collection<? extends E> c) {
    initElementsFromCollection(c);
    heapify();
  }

其中heapify就是siftDown的过程。
2.PriorityQueue容量扩容过程
从实例成员可以看出，PriorityQueue维护了一个Object[], 因此它的扩容方式跟顺序表ArrayList相差不多。
这里只给出grow方法的源码

private void grow(int minCapacity) {
    int oldCapacity = queue.length;
    // Double size if small; else grow by 50%
    int newCapacity = oldCapacity + ((oldCapacity < 64) ?
                     (oldCapacity + 2) :
                     (oldCapacity >> 1));
    // overflow-conscious code
    if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
      newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
    queue = Arrays.copyOf(queue, newCapacity);
  }

可以看出，当数组的Capacity不大的时候，每次扩容也不大。当数组容量大于64的时候，每次扩容double。
三、PriorityQueue的应用

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

public class test {
    private String name;
    private int population;
    public test(String name, int population)
    {
        this.name = name;
        this.population = population;
    }
    public String getName()
    {
         return this.name;
    }

    public int getPopulation()
    {
         return this.population;
    }
    public String toString()
    {
         return getName() + " - " + getPopulation();
    }
    public static void main(String args[])
    {
        Comparator<test> OrderIsdn =  new Comparator<test>(){
            public int compare(test o1, test o2) {
                // TODO Auto-generated method stub
                int numbera = o1.getPopulation();
                int numberb = o2.getPopulation();
                if(numberb > numbera)
                {
                    return 1;
                }
                else if(numberb<numbera)
                {
                    return -1;
                }
                else
                {
                    return 0;
                }

            }



        };
        Queue<test> priorityQueue =  new PriorityQueue<test>(11,OrderIsdn);



        test t1 = new test("t1",1);
        test t3 = new test("t3",3);
        test t2 = new test("t2",2);
        test t4 = new test("t4",0);
        priorityQueue.add(t1);
        priorityQueue.add(t3);
        priorityQueue.add(t2);
        priorityQueue.add(t4);
        System.out.println(priorityQueue.poll().toString());
    }
}

文章来自脚本之家、优快云