济曝喊 发表于 2026-1-16 09:45:05

PriorityQueue的秘密:堆结构的高效应用与实现原理

介绍

优先级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(或最大)的。这里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)。
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。

方法剖析

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 = e;
    else
      siftUp(i, e);//调整
    return true;
}这里扩容函数 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。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;
      if (comparator.compare(x, (E) e) >= 0)//调用比较器的比较方法
            break;
      queue = e;
      k = parent;
    }
    queue = 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下标处的那个元素就是最小的那个
    E x = (E) queue;
    queue = 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 = (k0)            c = queue;      if (comparator.compare(x, (E) c)

韶侪 发表于 2026-1-19 05:41:09

谢谢分享,试用一下

昝沛珊 发表于 2026-1-20 10:23:26

不错,里面软件多更新就更好了

党新苗 发表于 2026-1-20 10:48:36

谢谢分享,试用一下

肿抢 发表于 2026-1-20 20:56:59

热心回复!

黎瑞芝 发表于 2026-1-22 00:09:52

这个有用。

刃减胸 发表于 2026-1-23 09:55:23

感谢,下载保存了

侧胥咽 发表于 2026-1-24 11:40:12

过来提前占个楼

钿稳铆 发表于 2026-1-27 03:49:58

收藏一下   不知道什么时候能用到

娥搽裙 发表于 2026-1-31 23:45:17

喜欢鼓捣这些软件,现在用得少,谢谢分享!

万俟谷雪 发表于 2026-2-1 05:31:22

谢谢分享,辛苦了

段干叶农 发表于 2026-2-6 06:04:20

yyds。多谢分享

丰江 发表于 2026-2-8 06:53:21

谢谢楼主提供!

米榜饴 发表于 2026-2-8 21:49:17

分享、互助 让互联网精神温暖你我

寥唏 发表于 2026-2-9 12:26:00

这个有用。

筒濂 发表于 2026-2-9 14:55:53

前排留名,哈哈哈

坪钗 发表于 2026-2-10 23:32:18

感谢分享

忆雏闲 发表于 2026-2-13 21:42:47

新版吗?好像是停更了吧。

聚怪闩 发表于 2026-2-25 10:23:20

谢谢分享,辛苦了

骂治并 发表于 2026-2-25 20:12:38

懂技术并乐意极积无私分享的人越来越少。珍惜
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