解析Java中PriorityQueue优先级队列结构的源码及用法

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：IT

一、PriorityQueue的数据结构

JDK7中PriorityQueue（优先级队列）的数据结构是二叉堆。准确的说是一个最小堆。

二叉堆是一个特殊的堆， 它近似完全二叉树。二叉堆满足特性：父节点的键值总是保持固定的序关系于任何一个子节点的键值，且每个节点的左子树和右子树都是一个二叉堆。

当父节点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值时为最大堆。 当父节点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值时为最小堆。

下图是一个最大堆

priorityQueue队头就是给定顺序的最小元素。

priorityQueue不允许空值且不支持non-comparable的对象。priorityQueue要求使用Comparable和Comparator接口给对象排序，并且在排序时会按照优先级处理其中的元素。

priorityQueue的大小是无限制的（unbounded）, 但在创建时可以指定初始大小。当增加队列元素时，队列会自动扩容。

priorityQueue不是线程安全的， 类似的PriorityBlockingQueue是线程安全的。

我们知道队列是遵循先进先出（First-In-First-Out）模式的，但有些时候需要在队列中基于优先级处理对象。举个例子，比方说我们有一个每日交易时段生成股票报告的应用程序，需要处理大量数据并且花费很多处理时间。客户向这个应用程序发送请求时，实际上就进入了队列。我们需要首先处理优先客户再处理普通用户。在这种情况下，Java的PriorityQueue(优先队列)会很有帮助。

PriorityQueue是基于优先堆的一个无界队列，这个优先队列中的元素可以默认自然排序或者通过提供的Comparator（比较器）在队列实例化的时排序。

优先队列不允许空值，而且不支持non-comparable（不可比较）的对象，比如用户自定义的类。优先队列要求使用Java Comparable和Comparator接口给对象排序，并且在排序时会按照优先级处理其中的元素。

优先队列的头是基于自然排序或者Comparator排序的最小元素。如果有多个对象拥有同样的排序，那么就可能随机地取其中任意一个。当我们获取队列时，返回队列的头对象。

优先队列的大小是不受限制的，但在创建时可以指定初始大小。当我们向优先队列增加元素的时候，队列大小会自动增加。

PriorityQueue是非线程安全的，所以Java提供了PriorityBlockingQueue（实现BlockingQueue接口）用于Java多线程环境。

二、PriorityQueue源码分析

成员：

priavte transient Object[] queue;
private int size = 0;

1.PriorityQueue构造小顶堆的过程

这里我们以priorityQueue构造器传入一个容器为参数PriorityQueue(Collecntion<? extends E>的例子：

构造小顶堆的过程大体分两步：

复制容器数据，检查容器数据是否为null

private void initElementsFromCollection(Collection<? extends E> c) {
  Object[] a = c.toArray();
  // If c.toArray incorrectly doesn't return Object[], copy it.
  if (a.getClass() != Object[].class)
    a = Arrays.copyOf(a, a.length, Object[].class);
  int len = a.length;
  if (len == 1 || this.comparator != null)
    for (int i = 0; i < len; i++)
      if (a[i] == null)
        throw new NullPointerException();
  this.queue = a;
  this.size = a.length;
}

调整，使数据满足小顶堆的结构。

首先介绍两个调整方式siftUp和siftDown

siftDown: 在给定初始化元素的时候，要调整元素，使其满足最小堆的结构性质。因此不停地从上到下将元素x的键值与孩子比较并做交换，直到找到元素x的键值小于等于孩子的键值（即保证它比其左右结点值小），或者是下降到叶子节点为止。

例如如下的示意图，调整9这个节点： 

private void siftDownComparable(int k, E x) {
  Comparable<? super E> key = (Comparable<? super E>)x;
  int half = size >>> 1;    // size/2是第一个叶子结点的下标
  //只要没到叶子节点
  while (k < half) {
    int child = (k << 1) + 1; // 左孩子
    Object c = queue[child];
    int right = child + 1;
    //找出左右孩子中小的那个
    if (right < size &&
      ((Comparable<? super E>) c).compareTo((E) queue[right]) > 0)
      c = queue[child = right];
    if (key.compareTo((E) c) <= 0)
      break;
    queue[k] = c;
    k = child;
  }
  queue[k] = key;
}

siftUp: priorityQueue每次新增加一个元素的时候是将新元素插入对尾的。因此，应该与siftDown有同样的调整过程，只不过是从下（叶子）往上调整。

例如如下的示意图，填加key为3的节点： 

private void siftUpComparable(int k, E x) {
  Comparable<? super E> key = (Comparable<? super E>) x;
  while (k > 0) {
    int parent = (k - 1) >>> 1;   //获取parent下标
    Object e = queue[parent];
    if (key.compareTo((E) e) >= 0)
      break;
    queue[k] = e;
    k = parent;
  }
  queue[k] = key;
}

总体的建立小顶堆的过程就是：

private void initFromCollection(Collection<? extends E> c) {
    initElementsFromCollection(c);
    heapify();
  }

其中heapify就是siftDown的过程。

2.PriorityQueue容量扩容过程

从实例成员可以看出，PriorityQueue维护了一个Object[], 因此它的扩容方式跟顺序表ArrayList相差不多。

这里只给出grow方法的源码

private void grow(int minCapacity) {
    int oldCapacity = queue.length;
    // Double size if small; else grow by 50%
    int newCapacity = oldCapacity + ((oldCapacity < 64) ?
                     (oldCapacity + 2) :
                     (oldCapacity >> 1));
    // overflow-conscious code
    if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
      newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
    queue = Arrays.copyOf(queue, newCapacity);
  }

可以看出，当数组的Capacity不大的时候，每次扩容也不大。当数组容量大于64的时候，每次扩容double。

三、PriorityQueue的应用

eg1：

这里给出一个最简单的应用：从动态数据中求第K个大的数。

思路就是维持一个size = k 的小顶堆。

  //data是动态数据
  //heap维持动态数据的堆
  //res用来保存第K大的值
  public boolean kthLargest(int data, int k, PriorityQueue<Integer> heap, int[] res) {
    if(heap.size() < k) {
      heap.offer(data);
      if(heap.size() == k) {
        res[0] = heap.peek();
        return true;
      }
      return false;
    }
    if(heap.peek() < data) {
      heap.poll();
      heap.offer(data);
    }
    res[0] = heap.peek();
    return true;
  }

   

eg2：

我们有一个用户类Customer，它没有提供任何类型的排序。当我们用它建立优先队列时，应该为其提供一个比较器对象。

Customer.java

package com.journaldev.collections;
public class Customer {
  private int id;
  private String name;
  public Customer(int i, String n){
    this.id=i;
    this.name=n;
  }
  public int getId() {
    return id;
  }
  public String getName() {
    return name;
  }
}

我们使用Java随机数生成随机用户对象。对于自然排序，我们使用Integer对象，这也是一个封装过的Java对象。

下面是最终的测试代码，展示如何使用PriorityQueue：

PriorityQueueExample.java

package com.journaldev.collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;
import java.util.Random;
public class PriorityQueueExample {
  public static void main(String[] args) {
    //优先队列自然排序示例
    Queue<Integer> integerPriorityQueue = new PriorityQueue<>(7);
    Random rand = new Random();
    for(int i=0;i<7;i++){
      integerPriorityQueue.add(new Integer(rand.nextInt(100)));
    }
    for(int i=0;i<7;i++){
      Integer in = integerPriorityQueue.poll();
      System.out.println("Processing Integer:"+in);
    }
    //优先队列使用示例
    Queue<Customer> customerPriorityQueue = new PriorityQueue<>(7, idComparator);
    addDataToQueue(customerPriorityQueue);
    pollDataFromQueue(customerPriorityQueue);
  }
  //匿名Comparator实现
  public static Comparator<Customer> idComparator = new Comparator<Customer>(){
    @Override
    public int compare(Customer c1, Customer c2) {
      return (int) (c1.getId() - c2.getId());
    }
  };
  //用于往队列增加数据的通用方法
  private static void addDataToQueue(Queue<Customer> customerPriorityQueue) {
    Random rand = new Random();
    for(int i=0; i<7; i++){
      int id = rand.nextInt(100);
      customerPriorityQueue.add(new Customer(id, "Pankaj "+id));
    }
  }
  //用于从队列取数据的通用方法
  private static void pollDataFromQueue(Queue<Customer> customerPriorityQueue) {
    while(true){
      Customer cust = customerPriorityQueue.poll();
      if(cust == null) break;
      System.out.println("Processing Customer with ID="+cust.getId());
    }
  }
}

注意我用实现了Comparator接口的Java匿名类，并且实现了基于id的比较器。

当我运行以上测试程序时，我得到以下输出：

Processing Integer:9
Processing Integer:16
Processing Integer:18
Processing Integer:25
Processing Integer:33
Processing Integer:75
Processing Integer:77
Processing Customer with ID=6
Processing Customer with ID=20
Processing Customer with ID=24
Processing Customer with ID=28
Processing Customer with ID=29
Processing Customer with ID=82
Processing Customer with ID=96

从输出结果可以清楚的看到，最小的元素在队列的头部因而最先被取出。如果不实现Comparator，在建立customerPriorityQueue时会抛出ClassCastException。

Exception in thread "main" java.lang.ClassCastException: com.journaldev.collections.Customer cannot be cast to java.lang.Comparable
  at java.util.PriorityQueue.siftUpComparable(PriorityQueue.java:633)
  at java.util.PriorityQueue.siftUp(PriorityQueue.java:629)
  at java.util.PriorityQueue.offer(PriorityQueue.java:329)
  at java.util.PriorityQueue.add(PriorityQueue.java:306)
  at com.journaldev.collections.PriorityQueueExample.addDataToQueue(PriorityQueueExample.java:45)
  at com.journaldev.collections.PriorityQueueExample.main(PriorityQueueExample.java:25)

以上是 解析Java中PriorityQueue优先级队列结构的源码及用法 的全部内容， 来源链接： utcz.com/p/209746.html

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