优先队列

最新推荐文章于 2025-06-08 18:14:43 发布

花轮2580

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分类专栏： Java核心技术算法学习笔记文章标签：算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/never_compromise2580/article/details/86663729

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踏踏实实积累，不要浮躁

（1）：适用场景

许多应用程序都需要处理有序的元素，但不一定要求他们全部有序，或者是不一定要一次将他们排序。很多情况下我们会收集一些元素，处理当前键值的最大值，然后再收集更多的元素再处理当前键值的最大元素在任务调度中很适用，还有在图的搜索算法和一些数据压缩算法都能用到优先队列

（2）：思想利用数组来存放元素(下标0位置不存放元素)，k,2k,2k+1分别是完全二叉树中父节点和两个子节点的数组下标，在插入元素和删除元素的操作中都通过sink()或者是swim()方法来维持堆的有序性，本质上还是比较和交换，只不过抽象了一层更高级的API来实现堆的一些性质（计算机里面也很喜欢玩概念）

（3）：代码实现利用完全二叉树来实现堆的基本API 主要关注思想方法考虑的还不够完善

package sort;

import tools.Util;

/**
 * 基于完全二叉树来实现堆，目前只考虑数字不考虑复杂的应用情况
 * 有序堆：父节点大于等于两个子节点
 */
public class MaxPQ {
    /**
     * arr 存放树种元素的数组
     * N 用于记录数组中的元素个数
     */
    private Object[] arr;
    private int N = 0;
    public MaxPQ(int MaxN){
        arr = new Object[MaxN + 1];
    }

    public boolean isEmpty(){
        return N == 0;
    }

    public int size(){
        return N;
    }

    public void insert(int v){
        arr[++N] = v;
        swim(N);
    }

    /**
     * 删除最大值并把最大值返回
     * @return  最大值
     */
    public int delMax(){
        int max = (Integer) arr[1];
        Util.swap(arr,1,N--); // N 的值已经减1
        arr[N+1] = null;
        sink(1);
       return max;
    }

    private void swim(int k){
        while (k > 1 && (Integer)arr[k/2] < (Integer) arr[k]){
            Util.swap(arr,k/2,k);
            k = k/2;
        }
    }

    private void sink(int k){

        while (2*k + 1 <= N){
            int j = 2*k;
            if(j <= N && (Integer)arr[j] < (Integer) arr[j+1]){
                j ++; // 找到两个父节点中较大的值
            }
            if((Integer)arr[k] > (Integer) arr[j]){
                break;
            };
            Util.swap(arr,j,k);
            k = j;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        MaxPQ pq = new MaxPQ(5);
        pq.insert(1);
        pq.insert(2);
        pq.insert(3);
        pq.insert(4);
        pq.insert(5);
        Util.println(pq.arr);
        int max = pq.delMax();
        Util.println(pq.arr);
        pq.delMax();
        Util.println(pq.arr);
        pq.delMax();
        Util.println(pq.arr);
    }
}

运行结果如下：