• Java里有一个叫做Stack的类，却没有叫做Queue的类(它是个接口名字)。当需要使用栈时，Java已不推荐使用Stack，而是推荐使用更高效的ArrayDeque；既然Queue只是一个接口，当需要使用队列时也就首选ArrayDeque了(次选是LinkedList)。

一、Deque

• Deque是"double ended queue", 表示双向的队列。 Deque 继承自 Queue接口，除了支持Queue的方法之外，还支持insert, remove和examine操作，由于Deque是双向的，所以可以对队列的头和尾都进行操作。Deque既可以当做栈使用，也可以当做队列、双端队列使用。
  

• ArrayDeque和LinkedList是Deque的两个通用实现，官方更推荐使用AarryDeque用作栈和队列，本节总结ArrayDeque

二、ArrayDeque

ArrayDeque层次结构图

ArrayDeque概述

从名字可以看出ArrayDeque底层通过数组实现，为了满足可以同时在数组两端插入或删除元素的需求，该数组还必须是循环的，即循环数组(circular array)，也就是说数组的任何一点都可能被看作起点或者终点。ArrayDeque是非线程安全的(not thread-safe)，当多个线程同时使用的时候，需要程序员手动同步；另外，该容器不允许放入null元素。

上图中我们看到，head指向首端第一个有效元素，tail指向尾端第一个可以插入元素的空位。因为是循环数组，所以head不一定总等于0，tail也不一定总是比head大。

ArrayDeque底层数据结构

循环数组

ArrayDeque常用方法(简略)

详细介绍参考博客 ArrayDeque详解

• addFirst()

向头部添加元素

public void addFirst(E e) {
    //不允许元素为 null
    if (e == null)
        throw new NullPointerException();
    //使用头部参数计算下标
    elements[head = (head - 1) & (elements.length - 1)] = e;
    if (head == tail)
        //如果头部与尾部重合，进行数组扩容
        doubleCapacity();
}

• addLast()

表示向尾部添加元素

public void addLast(E e) {
    //不允许放入null
    if (e == null)
        throw new NullPointerException();
    elements[tail] = e;//将元素插入到尾部
    //将尾部进行+1，判断下标是否越界
    if ( (tail = (tail + 1) & (elements.length - 1)) == head)
        //数组下标越界，进行扩容
        doubleCapacity();
}

• pollFirst()

表示删除头部元素，并返回删除的元素

public E pollFirst() {
    //获取数组头部
    int h = head;
    E result = (E) elements[h];
    //判断头部元素是否为空
    if (result == null)
        return null;
    //设为null，方便GC回收
    elements[h] = null;
    //向上移动头部元素
    head = (h + 1) & (elements.length - 1);
    return result;
}

• pollLast()

对数组尾部元素进行删除，并返回元素

public E pollLast() {
    //通过尾部计算数组下标
    int t = (tail - 1) & (elements.length - 1);
    E result = (E) elements[t];
    //判断是否为空
    if (result == null)
        return null;
    //设为null
    elements[t] = null;
    tail = t;
    return result;
}

• peekFirst()

通过数组头部获取数组元素

public E peekFirst() {
    //可能返回null
    return (E) elements[head];
}

• peekLast()

通过数组尾部获取数组元素

public E peekFirst() {
    //可能返回null
    return (E) elements[(tail - 1) & (elements.length - 1)];
}

三、PriorityQueue

PriorityQueue层次结构图

PriorityQueue概述

• 前面以Java ArrayDeque为例讲解了Stack和Queue，其实还有一种特殊的队列叫做PriorityQueue，即优先队列。优先队列的作用是能保证每次取出的元素都是队列中权值最小的(Java的优先队列每次取最小元素，C++的优先队列每次取最大元素)。这里牵涉到了大小关系，元素大小的评判可以通过元素本身的自然顺序(natural ordering)，也可以通过构造时传入的比较器(Comparator，类似于C++的仿函数)。
• Java中PriorityQueue实现了Queue接口，不允许放入null元素；其通过堆实现，具体说是通过完全二叉树(complete binary tree)实现的小顶堆(任意一个非叶子节点的权值，都不大于其左右子节点的权值)，也就意味着可以通过数组来作为PriorityQueue的底层实现。
• 父节点和子节点的编号是有联系的，更确切的说父子节点的编号之间有如下关系:
  • leftNo = parentNo*2+1
  • rightNo = parentNo*2+2
  • parentNo = (nodeNo-1)/2
• 通过上述三个公式，可以轻易计算出某个节点的父节点以及子节点的下标。这也就是为什么可以直接用数组来存储堆的原因。
• PriorityQueue的peek()和element操作是常数时间，add(), offer(), 无参数的remove()以及poll()方法的时间复杂度都是log(N)。

PriorityQueue 底层数据结构

PriorityQueue的底层数据结构是堆，具体是完全二叉树(complete binary tree)实现的小顶堆

PriorityQueue常用方法(详细)

参考 priorityQueue方法详解

• add()和offer()
  

add(E e)和offer(E e)的语义相同，都是向优先队列中插入元素，只是Queue接口规定二者对插入失败时的处理不同，前者在插入失败时抛出异常，后则则会返回false。对于PriorityQueue这两个方法其实没什么差别。

新加入的元素可能会破坏小顶堆的性质，因此需要进行必要的调整

//offer(E e)
public boolean offer(E e) {
    if (e == null)//不允许放入null元素
        throw new NullPointerException();
    modCount++;
    int i = size;
    if (i >= queue.length)
        grow(i + 1);//自动扩容
    size = i + 1;
    if (i == 0)//队列原来为空，这是插入的第一个元素
        queue[0] = e;
    else
        siftUp(i, e);//调整
    return true;
}

上述代码中，扩容函数grow()类似于ArrayList里的grow()函数，就是再申请一个更大的数组，并将原数组的元素复制过去，这里不再赘述。需要注意的是siftUp(int k, E x)方法，该方法用于插入元素x并维持堆的特性。

//siftUp()
private void siftUp(int k, E x) {
    while (k > 0) {
        int parent = (k - 1) >>> 1;//parentNo = (nodeNo-1)/2
        Object e = queue[parent];
        if (comparator.compare(x, (E) e) >= 0)//调用比较器的比较方法
            break;
        queue[k] = e;
        k = parent;
    }
    queue[k] = x;
}

新加入的元素x可能会破坏小顶堆的性质，因此需要进行调整。调整的过程为: 从k指定的位置开始，将x逐层与当前点的parent进行比较并交换，直到满足x >= queue[parent]为止。注意这里的比较可以是元素的自然顺序，也可以是依靠比较器的顺序。

• element()和peek()
  

element()和peek()的语义完全相同，都是获取但不删除队首元素，也就是队列中权值最小的那个元素，二者唯一的区别是当方法失败时前者抛出异常，后者返回null。根据小顶堆的性质，堆顶那个元素就是全局最小的那个；由于堆用数组表示，根据下标关系，0下标处的那个元素既是堆顶元素。所以直接返回数组0下标处的那个元素即可。

//peek()
public E peek() {
    if (size == 0)
        return null;
    return (E) queue[0];//0下标处的那个元素就是最小的那个
}

• remove()和poll()
  

remove()和poll()方法的语义也完全相同，都是获取并删除队首元素，区别是当方法失败时前者抛出异常，后者返回null。由于删除操作会改变队列的结构，为维护小顶堆的性质，需要进行必要的调整。

public E poll() {
    if (size == 0)
        return null;
    int s = --size;
    modCount++;
    E result = (E) queue[0];//0下标处的那个元素就是最小的那个
    E x = (E) queue[s];
    queue[s] = null;
    if (s != 0)
        siftDown(0, x);//调整
    return result;
}

上述代码首先记录0下标处的元素，并用最后一个元素替换0下标位置的元素，之后调用siftDown()方法对堆进行调整，最后返回原来0下标处的那个元素(也就是最小的那个元素)。重点是siftDown(int k, E x)方法，该方法的作用是从k指定的位置开始，将x逐层向下与当前点的左右孩子中较小的那个交换，直到x小于或等于左右孩子中的任何一个为止

//siftDown()
private void siftDown(int k, E x) {
    int half = size >>> 1;
    while (k < half) {
        //首先找到左右孩子中较小的那个，记录到c里，并用child记录其下标
        int child = (k << 1) + 1;//leftNo = parentNo*2+1
        Object c = queue[child];
        int right = child + 1;
        if (right < size &&
            comparator.compare((E) c, (E) queue[right]) > 0)
            c = queue[child = right];
        if (comparator.compare(x, (E) c) <= 0)
            break;
        queue[k] = c;//然后用c取代原来的值
        k = child;
    }
    queue[k] = x;
}

• remove(Object o)
  

remove(Object o)方法用于删除队列中跟o相等的某一个元素(如果有多个相等，只删除一个)，该方法不是Queue接口内的方法，而是Collection接口的方法。由于删除操作会改变队列结构，所以要进行调整；又由于删除元素的位置可能是任意的，所以调整过程比其它函数稍加繁琐。具体来说，remove(Object o)可以分为2种情况: 1. 删除的是最后一个元素。直接删除即可，不需要调整。2. 删除的不是最后一个元素，从删除点开始以最后一个元素为参照调用一次siftDown()即可。此处不再赘述。

//remove(Object o)
public boolean remove(Object o) {
    //通过遍历数组的方式找到第一个满足o.equals(queue[i])元素的下标
    int i = indexOf(o);
    if (i == -1)
        return false;
    int s = --size;
    if (s == i) //情况1
        queue[i] = null;
    else {
        E moved = (E) queue[s];
        queue[s] = null;
        siftDown(i, moved);//情况2
        ......
    }
    return true;
}