优先队列原理与实现

 

　　优先队列是一种用来维护一组元素构成的结合S的数据结构，其中每个元素都有一个关键字key，元素之间的比较都是通过key来比较的。优先队列包括最大优先队列和最小优先队列，优先队列的应用比较广泛，比如作业系统中的调度程序，当一个作业完成后，需要在所有等待调度的作业中选择一个优先级最高的作业来执行，并且也可以添加一个新的作业到作业的优先队列中。Java中，PriorityQueue的底层数据结构就是堆（默认是小堆），关于Java的PriorityQueue更多知识请点击：深入理解Java PriorityQueue。

　　优先队列的实现中，我们可以选择堆数据结构，最大优先队列可以选用大堆，最小优先队列可以选用小堆来实现。下面以最大优先队列来讲解其原理。最大优先队列一般包括将一个元素插入到集合S中、返回集合S中具有最大key的元素、返回并删除集合S中具有最大key的元素等。

 

栈：先进后出

 

队列：先进先出 ，结合最小堆，最大堆，实现优先队列（堆的加入，先加入到最后的叶子，然后上浮，删除是删除最值，然后最下的叶子代替，然后新的根下降），优先队列

可以用来实现优先调度

 

堆：也是用树来实现的，树就是用数组实现，树的层级遍历就是数组的存储结构，通过节点的比较，上浮，下沉实现，只不过查找二叉树在实现上浮的过程中实现了左右的比较

插入操作

　　插入操作是将一个元素插入到集合S中，首先把该元素放入所有元素的下一位置，然后执行“上浮”操作，如下图示例(注意，下图示例是小堆，不过原理是一样的，图片来自深入理解Java PriorityQueue)

)

 

移除操作

　　优先队列中，在队列非空情况下移除集合中第一个元素，也就是下标为0的元素，然后将集合中最后一个元素移到下标为0位置，在将下标为0的新元素执行“下沉”操作。如下图示例(注意，下图示例是小堆，不过原理是一样的，图片来自深入理解Java PriorityQueue)

 

完整代码实现

package priorityheap;

import java.util.Arrays;

/**
 * 优先队列类（最大优先队列）
 */
public class PriorityHeap {

    // ------------------------------ Instance Variables

    private int[] arr;
    private int size;

    // ------------------------------ Constructors

    /**
     * 优先队列数组默认大小为64
     */
    public PriorityHeap() {
        this(64);
    }

    public PriorityHeap(int initSize) {
        if (initSize <= 0) {
            initSize = 64;
        }
        this.arr = new int[initSize];
        this.size = 0;
    }

    // ------------------------------ Public methods

    public int max() {
        return this.arr[0];
    }

    public int maxAndRemove() {
        int t = max();

        this.arr[0] = this.arr[--size];
        sink(0, this.arr[0]);
        return t;
    }
    public void add(int data) {
        resize(1);
        this.arr[size++] = data;
        pop(size - 1, data);
    }

    // ------------------------------ Private methods

    /**
     * key下沉方法
     */
    private void sink(int i, int key) {
        while (2 * i <= this.size - 1) {
            int child = 2 * i;
            if (child < this.size - 1 && this.arr[child] < this.arr[child + 1]) {
                child++;
            }
            if (this.arr[i] >= this.arr[child]) {
                break;
            }

            swap(i, child);
            i = child;
        }
    }

    /**
     * key上浮方法
     */
    private void pop(int i, int key) {
        while (i > 0) {
            int parent = i / 2;
            if (this.arr[i] <= this.arr[parent]) {
                break;
            }
            swap(i, parent);
            i = parent;
        }
    }

    /**
     * 重新调整数组大小
     */
    private void resize(int increaseSize) {
        if ((this.size + increaseSize) > this.arr.length) {
            int newSize = (this.size + increaseSize) > 2 * this.arr.length ? (this.size + increaseSize) : 2 * this.arr.length;
            int[] t = this.arr;

            this.arr = Arrays.copyOf(t, newSize);
        }
    }

    /**
     * Swaps arr[a] with arr[b].
     */
    private void swap(int a, int b) {
        int t = this.arr[a];
        this.arr[a] = this.arr[b];
        this.arr[b] = t;
    }
}

参考：
https://www.cnblogs.com/g177w/p/8444417.html
https://www.cnblogs.com/g177w/p/8444750.html
https://www.cnblogs.com/luoxn28/p/5616101.html