java的最小堆PriorityQueue改成最大堆

本文介绍如何通过PriorityQueue实现最大堆。默认情况下,PriorityQueue是一个最小堆,通过自定义比较器可以将其转换为最大堆。文章展示了两种实现方式:一种是通过匿名内部类的方式;另一种是使用lambda表达式。

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PriorityQueue默认最小堆
PriorityQueue priorityQueue=new PriorityQueue();
priorityQueue.add(1);
priorityQueue.add(2);
System.out.println(priorityQueue.peek());

输出1

改成

PriorityQueue priorityQueue=new PriorityQueue(new Comparator<Integer>() {
    @Override
    public int compare(Integer o1, Integer o2) {
        return o2-o1;
    }

    @Override
    public boolean equals(Object obj) {
        return false;
    }
});
priorityQueue.add(1);
priorityQueue.add(2);
System.out.println(priorityQueue.peek());

输出 2  变成最大堆了

也可以使用lambda表达式

PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>((a, b) -> {
    return b - a;
});
priorityQueue.add(1);
priorityQueue.add(2);
System.out.println(priorityQueue.peek());
<think>好的,用户想了解Java最大堆最小的概念和实现方式。首先,我需要回顾一下的基本概念。是一种完全二叉树,分为最大堆最小最大堆的每个父节点都大于或等于子节点,而最小则相反。在Java中,通常使用PriorityQueue类来实现,因为它基于优先级的队列,底层是用结构实现的。 接下来,要确认JavaPriorityQueue的默认行为是什么。默认情况下,PriorityQueue是一个最小,因为队列头部是元素的最小值。如果要实现最大堆,需要通过自定义比较器来改变排序方式。比如使用Collections.reverseOrder()作为比较器,或者自定义一个Comparator来反转自然顺序。 然后,考虑如何具体实现最大堆最小最小的实现相对直接,直接实例化PriorityQueue即可。而最大堆需要在构造函数中传入比较器。例如,new PriorityQueue<>(Comparator.reverseOrder())。需要验证这个方法的正确性,确保比较器确实能反转顺序,使队列头部变为最大值。 另外,用户可能对的操作感兴趣,比如插入元素、删除顶元素的时间复杂度。的插入和删除操作都是O(log n)的时间复杂度,因为需要调整的结构以维持其性质。获取顶元素是O(1)的时间复杂度。 还需要提到Java的应用场景,比如优先任务调度、Dijkstra算法、排序等。这些实际应用可以帮助用户理解为什么需要用到结构。 可能还需要注意,PriorityQueue不是线程安全的,如果需要在多线程环境中使用,应该考虑使用线程安全的实现,比如PriorityBlockingQueue。但用户的问题主要集中在实现和概念上,这部分可能作为补充信息。 最后,确保回答中引用了相关的参考资料。比如引用中提到的Deque接口作为栈的实现,虽然和无关,但可能用户之前接触过类似结构,可以避免混淆。另外,提到的算法和抽象关键字可能帮助用户理解Java中的实现方式。 在生成相关问题的时候,需要涵盖的特性、应用、复杂度以及与其他数据结构的比较。比如,如何自定义比较器实现不同的结构,或者和平衡二叉搜索树的区别等。这些扩展问题可以帮助用户更深入地理解的概念和应用。</think>### Java中的最大堆最小 #### 概念说明 (Heap)是一种**完全二叉树**结构,满足以下性质: 1. **最大堆**:任意节点的值≥子节点的值,根节点为最大值[^1]。 2. **最小**:任意节点的值≤子节点的值,根节点为最小值。 在Java中,通过`PriorityQueue`类实现,其底层使用数组存储,并支持动态调整结构。 #### 实现方式 ##### 最小(默认实现) ```java PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(); minHeap.add(5); minHeap.add(2); System.out.println(minHeap.poll()); // 输出2(最小值) ``` ##### 最大堆(需自定义比较器) ```java PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>(Comparator.reverseOrder()); maxHeap.add(5); maxHeap.add(2); System.out.println(maxHeap.poll()); // 输出5(最大值) ``` #### 核心方法 | 方法 | 功能 | 时间复杂度 | |------------|-----------------------|------------| | `add(e)` | 插入元素 | $O(\log n)$ | | `poll()` | 移除并返回顶元素 | $O(\log n)$ | | `peek()` | 查看顶元素 | $O(1)$ | #### 应用场景 1. **优先队列**:任务调度系统(如急诊分诊) 2. **排序算法**:排序的时间复杂度为$O(n \log n)$ 3. **图算法**:Dijkstra最短路径算法中优化时间复杂度 ---
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