java中的优先队列PriorityQueue——堆

        在 Java 中，PriorityQueue是一个基于优先级堆的无界优先队列。
一、主要特点
        元素存储：
        PriorityQueue可以存储任意类型的元素，但在使用时通常存储实现了Comparable接口的对象，或者在构造PriorityQueue时提供一个Comparator对象来定义元素的优先级顺序。
        队列中的元素按照优先级进行排序，优先级高的元素排在队列的前面。
        无界队列：
        它是无界的，这意味着可以向队列中添加任意数量的元素，而不会出现队列已满的情况。但是，如果不断向队列中添加元素而不取出，可能会导致内存耗尽。
二、常见方法
        添加元素：
        add(E e)和offer(E e)方法用于向队列中添加元素。如果添加成功，这两个方法都返回true；如果队列已满（在理论上不会发生）或者由于其他原因无法添加元素，add方法会抛出IllegalStateException异常，而offer方法则返回false。
        取出元素：
        remove()方法用于移除并返回队列的头元素，如果队列为空，则抛出NoSuchElementException异常。
        poll()方法也用于移除并返回队列的头元素，但如果队列为空，则返回null。

// 两个都是返回队列头元素并且不删除
        element()方法用于返回队列的头元素，但不删除它，如果队列为空，则抛出NoSuchElementException异常。
        peek()方法用于返回队列的头元素，但不删除它，如果队列为空，则返回null。
三、使用场景
        任务调度：
        可以将任务按照优先级放入PriorityQueue中，高优先级的任务先被执行。例如，在操作系统的任务调度中，可以根据任务的重要性和紧急程度来确定优先级。
        事件处理：
        在事件驱动的系统中，可以将事件按照优先级放入队列中，优先处理高优先级的事件。例如，在图形用户界面中，可以将用户输入事件、定时器事件等按照优先级进行处理。
        数据排序：
        虽然PriorityQueue本身不是一个排序算法，但可以利用它来实现部分排序。例如，可以将一组数据放入PriorityQueue中，然后逐个取出元素，这样就可以得到一个按照优先级排序的序列。

在 Java 中，PriorityQueue 默认情况下是小根堆。

        PriorityQueue 是一个基于优先级的队列，它使用堆数据结构来实现。在默认情况下，它会按照元素的自然顺序进行排序，对于数值类型来说，较小的值具有较高的优先级，因此可以认为它是小根堆。

        如果想要实现大根堆，可以通过在创建 PriorityQueue 时传入自定义的比较器来实现。例如：

import java.util.PriorityQueue;

public class PriorityQueueExample {
    public static void main(String[] args) {
        PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>((a, b) -> b - a);
        maxHeap.add(5);
        maxHeap.add(3);
        maxHeap.add(7);
        System.out.println(maxHeap.poll());
    }
}

        在这个例子中，通过传入一个比较器，使得较大的值具有较高的优先级，从而实现了大根堆。

复杂度分析

        在 Java 中，PriorityQueue是一个基于优先级堆的数据结构。以下是其主要操作的时间复杂度分析：
一、插入元素（offer 方法）
        时间复杂度为O(logn)，其中n是队列中的元素个数。
        插入元素时，需要将新元素放入堆的末尾，然后通过上浮操作调整堆的结构以满足堆的性质。上浮操作最多需要比较和交换logn次，因为堆是一个完全二叉树，高度为logn。
二、获取并删除最小元素（poll 方法）
        时间复杂度也为O(logn)。
        删除最小元素时，需要将堆的根节点（最小元素）与堆的最后一个元素交换，然后删除最后一个元素，接着通过下沉操作调整堆的结构。下沉操作同样最多需要比较和交换logn次。
三、查看最小元素（peek 方法）
        时间复杂度为O(1)。
        因为最小元素始终位于堆的根节点，可以直接返回，无需进行任何额外的计算。
综上所述，PriorityQueue在插入和删除元素时具有较好的时间复杂度，适用于需要按照优先级进行动态排序的场景。