PriorityQueue优先级队列

news2024/11/24 8:01:28

前言

优先级队列就是在堆的基础上进行改造,那么什么是堆,又什么是优先级队列呢?

我们一起来看看吧!

 


目录

前言

一、堆

(一)堆的创建

(二)堆的插入

(三)堆的删除

(四)模拟实现堆

二、优先级队列

(一)常用方法:

(二)常考点

结语


一、堆

堆就是堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值。

堆总是完全二叉树。

Java底层的堆是顺序表,按照层序遍历的规则存储数据。

堆分为小根堆和大根堆。

1.小根堆(又名最小堆)

就是堆中某个节点的值总是不小于其父节点的值。

例如:

 

2.大根堆(又名最大堆)

就是堆中某个节点的值总是不大于其父节点的值。

 例如:

 

以创建最小堆为例,给出的数据顺序是: 5、3、6、7、4、2.

(一)堆的创建

首先,根据给出的数据顺序,创建如下二叉树:

 从最后一个叶子节点开始调整(向上调整):

时间复杂度是:O(n)

(二)堆的插入

假设要插入数据0:

如果在插入数据时,堆满扩容;调整为向上调整。 

时间复杂度是:O(log n)

(三)堆的删除

堆的删除一定删除的是堆顶元素。

时间复杂度是:O(log n) 

(四)模拟实现堆

代码:

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;

class PriorityException extends RuntimeException{
    public PriorityException(String s){
        super(s);
    }
}


public class MyPriortyQueue implements Comparator<Integer> {
    public int[] elem;
    public int usedSize;

    public MyPriortyQueue(int k) {
        elem = new int[k];
    }

    public MyPriortyQueue() {
        elem = new int[11];
    }

    @Override
    public int compare(Integer o1,Integer o2) {
        return o2.compareTo(o1);
    }

    /**
     * 建堆
     */
    public void createHeap(int[] array) {
        for(int i = 0; i < array.length; i++){
            elem[i] = array[i];
            usedSize++;
        }
        for(int i = (usedSize-1-1)/2; i >= 0; i--){
            shiftDown(i,usedSize-1);
        }
    }

    /**
     * 向下调整
     * @param root 是每棵子树的根节点的下标
     * @param len  是每棵子树调整结束的结束条件
     * 向下调整的时间复杂度:O(logn)
     */
    private void shiftDown(int root,int len) {
        int child = root*2+1;
        while(child < len){
            if(child+1<len && compare(elem[child],elem[child+1])>0){
                child++;
            }
            if(compare(elem[root],elem[child])>0){
                int tmp = elem[root];
                elem[root] = elem[child];
                elem[child] = tmp;
                root = child;
                child = root*2+1;
            }else{
                break;
            }
        }
    }


    /**
     * 入队:仍然要保持是大根堆
     * @param val
     */
    public void push(int val) {
        if(isEmpty()){
            elem[0] = val;
        }else{
            elem[usedSize] = val;
        }
        usedSize++;
        shiftUp(usedSize-1);
    }
    /**
     * 向上调整
     * 默认除了需要调整的地方外,其余都是已经调整好了的
     */
    private void shiftUp(int child) {
        int parent = (child-1)/2;
        while(child > 0){
            if(compare(elem[parent],elem[child])>0){
                int tmp = elem[parent];
                elem[parent] = elem[child];
                elem[child] = tmp;
                child = parent;
                parent = (child-1)/2;
            }else{
                break;
            }
        }
    }

    public boolean isFull() {
        return usedSize == elem.length;
    }

    /**
     * 出队【删除】:每次删除的都是优先级高的元素
     * 仍然要保持是大根堆
     */
    public void pollHeap() throws PriorityException{
        if(isEmpty()){
            throw new PriorityException("pollHeap::队列无元素,删除失败");
        }
        elem[0] = elem[usedSize-1];
        usedSize--;
        shiftDown(0, usedSize-1);
    }

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

    /**
     * 获取堆顶元素
     * @return
     */
    public int peekHeap() throws PriorityException{
        if(isEmpty()){
            throw new PriorityException("peekEmpty::队列无元素,获取失败");
        }
        return elem[0];
    }

    public static void main(String[] args) {
        MyPriortyQueue p = new MyPriortyQueue();
        int[] arr = {2,4,2,5,7,9,5,3};
        p.createHeap(arr);
        System.out.println("+=========创建一个堆========+");
        System.out.println(Arrays.toString(p.elem));
        p.push(10);
        System.out.println("+=========入一个值========+");
        System.out.println(Arrays.toString(p.elem));
        System.out.println("+=========输出堆顶========+");
        System.out.println(p.peekHeap());
        p.pollHeap();
        System.out.println("+=========删除堆顶=======+");
        System.out.println(Arrays.toString(p.elem));
    }
}

代码链接在GitHub:堆_练习模拟实现2 · Yjun6/DataStructrue@98faae5 (github.com)

二、优先级队列

PriorityQueue<Integer> p = new PriorityQueue<>();

(一)常用方法:

boolean offer(E e)插入元素e,成功插入返回true;会自动扩容;如果e为空,会抛出异常
E peek()获取优先级队列最高的元素;若队列为空,返回null
E poll()移除优先级队列最高的元素;若队列为空,返回null
int size()获取有效元素个数
void clear()清空
boolean isEmpty()判断是否为空

关于创建优先级队列的方法:

PriorityQueue()初始容量为11,默认无比较器
PriorityQueue(int k)初始容量为k,k>0
PriorityQueue(Collection<? extend E> c)用一个集合创建优先级队列

优先级队列扩容说明:

  • 如果容量小于64,按照2倍扩容;
  • 如果容量大于等于64,按照1.5倍扩容;
  • 如果容量超过 MAX_ARRAY_SIZE,按照 MAX_ARRAY_SIZE 进行扩容。

(二)常考点

求前k个最大值、前k个最小值、第k个最大值、第k个最小值……

面试题 17.14. 最小K个数 - 力扣(Leetcode)

代码:

class Solution {
    public int[] smallestK(int[] arr, int k) {
        if(arr == null || k == 0) return new int[k];
        Comp comp = new Comp();
        PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>(comp);//求大根堆
        for(int i = 0; i < k; i++){
            priorityQueue.offer(arr[i]);
        }
        for(int i = k; i < arr.length; i++){
            if(arr[i] < priorityQueue.peek()){
                priorityQueue.poll();
                priorityQueue.offer(arr[i]);
            }
        }
        int[] str = new int[priorityQueue.size()];
        for(int i = 0; i < str.length; i++){
            str[i] = priorityQueue.poll();
        }
        return str;
    }
}


class Comp implements Comparator<Integer> {
    @Override
    public int compare(Integer a, Integer b){
        return b.compareTo(a);
    }
}

结语

小编能力有限,欢迎大家指出错误哦~

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