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:
1
2
|
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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
|
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:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
|
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:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
|
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:
1
2
3
4
|
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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
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。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
|
//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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
|
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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
|
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:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
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。
1
2
3
4
5
6
7
|
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) |