Java基础教程（八十七）集合之使用PriorityQueue：深度分析 Java 集合之使用 PriorityQueue，优先级队列的王者之道

原创已于 2025-08-19 08:20:56 修改 · 340 阅读

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于 2025-08-19 08:18:32 首次发布

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Java PriorityQueue 基于优先级堆实现，并非简单 FIFO 队列。元素按自然序或指定 Comparator 排序，队首始终为当前优先级最高（最小堆）或最低（最大堆）元素。插入 (offer/add) 和删除队首 (poll/remove) 操作时间复杂度为 O(log n)，检索队首 (peek/element) 为 O(1)。其核心价值在于高效动态排序：新元素入队自动调整堆结构，确保队首最优。特别适用于任务调度（优先处理高优先级）、求 Top K 问题（维护 K 个元素的小顶堆）、Huffman 编码、图算法（如 Dijkstra）等场景。需注意：非线程安全；迭代顺序不保证完全有序（仅队首最优）；允许 null 时需谨慎比较行为。

一、PriorityQueue 核心机制：堆的力量

PriorityQueue 底层通过二叉堆（通常是小顶堆）实现。堆是一种部分有序的完全二叉树，满足：父节点值 <= 子节点值（小顶堆）。这种结构保证了：

队首元素（堆顶）始终是当前队列中优先级最高（值最小）的元素。
插入/删除操作通过“上浮”(siftUp)和“下沉”(siftDown)维护堆结构，时间复杂度为 O(log n)，远优于每次全排序 (O(n log n))。

二、灵活排序：自然序 vs. 自定义 Comparator

自然排序：元素需实现 Comparable 接口（如 Integer, String）。

PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(); // 默认小顶堆
minHeap.offer(5); minHeap.offer(1); minHeap.offer(3);
System.out.println(minHeap.poll()); // 1 (最小)

定制排序：通过 Comparator 指定复杂排序逻辑。

// 大顶堆：按字符串长度降序
PriorityQueue<String> maxHeap = new PriorityQueue<>(
    (a, b) -> b.length() - a.length() // Lambda 定义 Comparator
);
maxHeap.offer("Apple"); maxHeap.offer("Pear"); maxHeap.offer("Banana");
System.out.println(maxHeap.poll()); // "Banana" (最长)

三、典型应用场景与示例

场景 1：高效处理 Top K 问题

问题：从海量数据中找出最大的 K 个元素。
方案：使用大小为 K 的小顶堆。新元素若大于堆顶，则替换堆顶并调整堆。

public List<Integer> topK(int[] nums, int k) {
    PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>();
    for (int num : nums) {
        minHeap.offer(num);
        if (minHeap.size() > k) minHeap.poll(); // 移除最小元素，保持堆大小为 K
    }
    return new ArrayList<>(minHeap); // 堆中即为最大的 K 个元素
}

场景 2：任务调度系统

需求：优先执行高优先级任务。
方案：使用 PriorityQueue 存储任务，按优先级排序。

class Task {
    String name;
    int priority; // 数值越大优先级越高
    // Constructor, getters...
}

PriorityQueue<Task> taskQueue = new PriorityQueue<>(
    (t1, t2) -> t2.priority - t1.priority // 大顶堆：按优先级降序
);

taskQueue.offer(new Task("Backup", 2));
taskQueue.offer(new Task("Urgent Bug Fix", 5));
taskQueue.offer(new Task("Report", 1));

while (!taskQueue.isEmpty()) {
    Task next = taskQueue.poll();
    System.out.println("Executing: " + next.name); // 先执行 "Urgent Bug Fix"
}