java 优先队列 PriorityQueue<E>

本文深入探讨了基于优先级堆的无界优先级队列的特性,包括构造方法、API、实现注意事项以及核心操作的时间复杂度。详细介绍了如何通过优先级堆来高效地进行插入、删除等操作。

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一个基于优先级堆的无界优先级队列。优先级队列的元素按照其自然顺序进行排序,或者根据构造队列时提供的 Comparator 进行排序,具体取决于所使用的构造方法。优先级队列不允许使用 null 元素。依靠自然顺序的优先级队列还不允许插入不可比较的对象(这样做可能导致 ClassCastException)。

此队列的 是按指定排序方式确定的最小 元素。如果多个元素都是最小值,则头是其中一个元素——选择方法是任意的。队列获取操作 pollremovepeek 和 element 访问处于队列头的元素。

优先级队列是无界的,但是有一个内部容量,控制着用于存储队列元素的数组大小。它通常至少等于队列的大小。随着不断向优先级队列添加元素,其容量会自动增加。无需指定容量增加策略的细节。

此类及其迭代器实现了 Collection 和 Iterator 接口的所有可选 方法。方法 iterator() 中提供的迭代器 保证以任何特定的顺序遍历优先级队列中的元素。如果需要按顺序遍历,请考虑使用 Arrays.sort(pq.toArray())

注意,此实现不是同步的。如果多个线程中的任意线程修改了队列,则这些线程不应同时访问 PriorityQueue 实例。相反,请使用线程安全的 PriorityBlockingQueue 类。

实现注意事项:此实现为排队和出队方法(offerpollremove() 和 add)提供 O(log(n)) 时间;为 remove(Object) 和 contains(Object) 方法提供线性时间;为获取方法(peekelement和 size)提供固定时间。


构造函数和API:

构造方法摘要

PriorityQueue() 
          使用默认的初始容量(11)创建一个 PriorityQueue,并根据其自然顺序对元素进行排序。

PriorityQueue(Collection<? extends E> c) 
          创建包含指定 collection 中元素的 PriorityQueue。

PriorityQueue(int initialCapacity) 
          使用指定的初始容量创建一个 PriorityQueue,并根据其自然顺序对元素进行排序。

PriorityQueue(int initialCapacity, Comparator<? super E> comparator) 
          使用指定的初始容量创建一个 PriorityQueue,并根据指定的比较器对元素进行排序。

PriorityQueue(PriorityQueue<? extends E> c) 
          创建包含指定优先级队列元素的 PriorityQueue。

PriorityQueue(SortedSet<? extends E> c) 
          创建包含指定有序 set 元素的 PriorityQueue。

 

方法摘要

 boolean

add(E e) 
          将指定的元素插入此优先级队列。

 void

clear() 
          从此优先级队列中移除所有元素。

 Comparator<? super E>

comparator() 
          返回用来对此队列中的元素进行排序的比较器;如果此队列根据其元素的自然顺序进行排序,则返回 null。

 boolean

contains(Object o) 
          如果此队列包含指定的元素,则返回 true。

 Iterator<E>

iterator() 
          返回在此队列中的元素上进行迭代的迭代器。

 boolean

offer(E e) 
          将指定的元素插入此优先级队列。

 E

peek() 
          获取但不移除此队列的头;如果此队列为空,则返回 null。

 E

poll() 
          获取并移除此队列的头,如果此队列为空,则返回 null。

 boolean

remove(Object o) 
          从此队列中移除指定元素的单个实例(如果存在)。

 int

size() 
          返回此 collection 中的元素数。

 Object[]

toArray() 
          返回一个包含此队列所有元素的数组。

<T> T[]

toArray(T[] a) 
          返回一个包含此队列所有元素的数组;返回数组的运行时类型是指定数组的类型。

 

基于堆的优先队列,并没有将元素进行排序,而只是在利用最大堆或最小堆的性质在堆顶保存了最大值或者最小值,这样"插入" “删除”操作的代价都是lgn

<think>好的,我需要帮助用户修复Java中topKFrequent函数使用堆实现的错误。首先,我需要了解用户的具体实现方式,但用户没有提供代码,所以我得先假设常见的错误点。 通常,用堆处理前K个高频元素时,常见的错误可能包括堆的大小控制、比较器的逻辑、以及元素添加的顺序。例如,最小堆和最大堆的选择可能会影响结果。如果用户想保留频率最高的K个元素,应该使用最小堆,当堆的大小超过K时,弹出最小的元素,这样剩下的就是最大的K个。如果比较器逻辑反了,就会导致堆保留的是低频元素。 另一个可能的错误是Map的遍历和元素添加方式。比如,没有正确遍历所有Entry,或者在构建堆的时候直接添加了所有元素,而没有维护堆的大小在K以内,这样效率低下,甚至结果错误。 还有可能是优先队列的初始化参数有误,比如没有正确设置初始容量或比较器,导致堆的排序不符合预期。例如,应该使用Comparator.comparingInt(e -> e.getValue())来按频率排序,但可能用户错误地使用了降序或者错误的比较方式。 此外,最后从堆中提取结果时,如果没有反向填充数组,可能导致输出顺序错误,因为堆顶是频率最小的元素,应该倒序插入结果数组。 可能的修复步骤包括:检查比较器是否正确设置最小堆,确保堆的大小不超过K,遍历每个Entry时维护堆的大小,以及正确反转结果顺序。需要提醒用户注意这些点,并给出修改后的代码示例。</think>### 回答:Java topKFrequent 堆实现错误修复 在实现「前K个高频元素」的堆算法时,常见错误集中在**堆类型选择、比较器逻辑、结果顺序**三个方面。以下是典型错误与修复方法: --- #### 错误示例代码 ```java public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) { Map<Integer, Integer> freqMap = new HashMap<>(); for (int num : nums) { freqMap.put(num, freqMap.getOrDefault(num, 0) + 1); } // 错误1:使用最大堆导致低频元素残留 PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Integer>> heap = new PriorityQueue<>( (a, b) -> b.getValue() - a.getValue() ); // 错误2:未控制堆大小,时间复杂度高 heap.addAll(freqMap.entrySet()); int[] result = new int[k]; for (int i = 0; i < k; i++) { result[i] = heap.poll().getKey(); } return result; } ``` --- #### 修复步骤 1. **改用最小堆控制容量** ```java PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Integer>> heap = new PriorityQueue<>( Comparator.comparingInt(Map.Entry::getValue) ); ``` 2. **动态维护堆大小** ```java for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : freqMap.entrySet()) { heap.offer(entry); if (heap.size() > k) { heap.poll(); // 移除当前最小频次元素 } } ``` 3. **反向填充结果数组** ```java int[] result = new int[k]; for (int i = k - 1; i >= 0; i--) { // 从后往前填充 result[i] = heap.poll().getKey(); } return result; ``` --- #### 完整修复代码 ```java public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) { Map<Integer, Integer> freqMap = new HashMap<>(); for (int num : nums) { freqMap.put(num, freqMap.getOrDefault(num, 0) + 1); } PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Integer>> heap = new PriorityQueue<>( Comparator.comparingInt(Map.Entry::getValue) ); for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : freqMap.entrySet()) { heap.offer(entry); if (heap.size() > k) { heap.poll(); } } int[] result = new int[k]; for (int i = k - 1; i >= 0; i--) { result[i] = heap.poll().getKey(); } return result; } ``` --- #### 关键修复点说明 1. **最小堆选择**:保持堆内始终是当前遇到的最高频的K个元素[^1] 2. **时间复杂度优化**:从$O(n \log n)$优化到$O(n \log k)$ 3. **结果顺序调整**:堆中元素按升序排列,输出时需要倒序填充 ---
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