计算机程序的思维逻辑 (46) - 剖析PriorityQueue

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计算机程序的思维逻辑 (46) - 剖析PriorityQueue

2024-08-18 06:42:40 222人阅读

上节介绍了堆的基本概念和算法，本节我们来探讨堆在Java中的具体实现类 - PriorityQueue。

我们先从基本概念谈起，然后介绍其用法，接着分析实现代码，最后总结分析其特点。

基本概念

顾名思义，PriorityQueue是优先级队列，它首先实现了队列接口(Queue)，与LinkedList类似，它的队列长度也没有限制，与一般队列的区别是，它有优先级的概念，每个元素都有优先级，队头的元素永远都是优先级最高的。

PriorityQueue内部是用堆实现的，内部元素不是完全有序的，不过，逐个出队会得到有序的输出。

虽然名字叫优先级队列，但也可以将PriorityQueue看做是一种比较通用的实现了堆的性质的数据结构，可以用PriorityQueue来解决适合用堆解决的问题，下一节我们会来看一些具体的例子。

基本用法

Queue接口

PriorityQueue实现了Queue接口，我们在LinkedList一节介绍过Queue，为便于阅读，这里重复下其定义：

public interface Queue<E> extends Collection<E> {
    boolean add(E e);
    boolean offer(E e);
    E remove();
    E poll();
    E element();
    E peek();
}

Queue扩展了Collection，主要操作有三个：

在尾部添加元素 (add, offer)
查看头部元素 (element, peek)，返回头部元素，但不改变队列
删除头部元素 (remove, poll)，返回头部元素，并且从队列中删除

构造方法

PriorityQueue有多个构造方法，如下所示：

public PriorityQueue()
public PriorityQueue(int initialCapacity)
public PriorityQueue(int initialCapacity, Comparator<? super E> comparator)
public PriorityQueue(Collection<? extends E> c)
public PriorityQueue(PriorityQueue<? extends E> c)
public PriorityQueue(SortedSet<? extends E> c)

PriorityQueue是用堆实现的，堆物理上就是数组，与ArrayList类似，PriorityQueue同样使用动态数组，根据元素个数动态扩展，initialCapacity表示初始的数组大小，可以通过参数传入。对于默认构造方法，initialCapacity使用默认值11。对于最后三个构造方法，它们接受一个已有的Collection，数组大小等于参数容器中的元素个数。

与TreeMap/TreeSet类似，为了保持一定顺序，PriorityQueue要求，要么元素实现Comparable接口，要么传递一个比较器Comparator：

对于前两个构造方法和接受Collection参数的构造方法，要求元素实现Comparable接口。
第三个构造方法明确传递了Comparator。
对于最后两个构造方法，参数容器有comparator()方法，PriorityQueue使用和它们一样的，如果返回的comparator为null，则也要求元素实现Comparable接口。

基本例子

我们来看个基本的例子：

Queue<Integer> pq = new PriorityQueue<>();
pq.offer(10);
pq.add(22);
pq.addAll(Arrays.asList(new Integer[]{
    11, 12, 34, 2, 7, 4, 15, 12, 8, 6, 19, 13 }));
while(pq.peek()!=null){
    System.out.print(pq.poll() + " ");
}

代码很简单，添加元素，然后逐个从头部删除，与普通队列不同，输出是从小到大有序的：

2 4 6 7 8 10 11 12 12 13 15 19 22 34

如果希望是从大到小呢？传递一个逆序的Comparator，将第一行代码替换为：

Queue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(11, Collections.reverseOrder());

输出就会变为：

34 22 19 15 13 12 12 11 10 8 7 6 4 2

任务队列

我们再来看个例子，模拟一个任务队列，定义一个内部类Task表示任务，如下所示：

static class Task {
    int priority;
    String name;
    
    public Task(int priority, String name) {
        this.priority = priority;
        this.name = name;
    }

    public int getPriority() {
        return priority;
    }
    
    public String getName() {
        return name;
    }
}

Task有两个实例变量，priority表示优先级，值越大优先级越高，name表示任务名称。

Task没有实现Comparable，我们定义一个单独的静态成员taskComparator表示比较器，如下所示：

private static Comparator<Task> taskComparator = new Comparator<Task>() {

    @Override
    public int compare(Task o1, Task o2) {
        if(o1.getPriority()>o2.getPriority()){
            return -1;
        }else if(o1.getPriority()<o2.getPriority()){
            return 1;
        }
        return 0;
    }
};

下面来看任务队列的示例代码：

Queue<Task> tasks = new PriorityQueue<Task>(11, taskComparator);
tasks.offer(new Task(20, "写日记"));
tasks.offer(new Task(10, "看电视"));
tasks.offer(new Task(100, "写代码"));

Task task = tasks.poll();
while(task!=null){
    System.out.print("处理任务: "+task.getName()
            +"，优先级:"+task.getPriority()+"\n");
    task = tasks.poll();
}

代码很简单，就不解释了，输出任务按优先级排列：

处理任务: 写代码，优先级:100
处理任务: 写日记，优先级:20
处理任务: 看电视，优先级:10

实现原理

理解了PriorityQueue的用法和特点，我们来看其具体实现代码，从内部组成开始。

内部组成

内部有如下成员：

private transient Object[] queue;
private int size = 0;
private final Comparator<? super E> comparator;
private transient int modCount = 0;

queue就是实际存储元素的数组。size表示当前元素个数。comparator为比较器，可以为null。modCount记录修改次数，在介绍第一个容器类ArrayList时已介绍过。

如何实现各种操作，且保持堆的性质呢？我们来看代码，从基本构造方法开始。

基本构造方法

几个基本构造方法的代码是：

public PriorityQueue() {
    this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);
}

public PriorityQueue(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, null);
}

public PriorityQueue(int initialCapacity,
                     Comparator<? super E> comparator) {
    if (initialCapacity < 1)
        throw new IllegalArgumentException();
    this.queue = new Object[initialCapacity];
    this.comparator = comparator;
}

代码很简单，就是初始化了queue和comparator。

下面介绍一些操作的代码，大部分的算法和图示，我们在上节已经介绍过了。

添加元素 (入队)

代码为：

public boolean offer(E e) {
    if (e == null)
        throw new NullPointerException();
    modCount++;
    int i = size;
    if (i >= queue.length)
        grow(i + 1);
    size = i + 1;
    if (i == 0)
        queue[0] = e;
    else
        siftUp(i, e);
    return true;
}

offer方法的基本步骤为：

首先确保数组长度是够的，如果不够，调用grow方法动态扩展。
增加长度 (size=i+1)
如果是第一次添加，直接添加到第一个位置即可 (queue[0]=e)。
否则将其放入最后一个位置，但同时向上调整，直至满足堆的性质 (siftUp)

有两步复杂一些，一步是grow，另一步是siftUp，我们来细看下。

grow方法的代码为：

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);
}

如果原长度比较小，大概就是扩展为两倍，否则就是增加50%，使用Arrays.copyOf方法拷贝数组。

siftUp的基本思路我们在上节介绍过了，其实际代码为：

private void siftUp(int k, E x) {
    if (comparator != null)
        siftUpUsingComparator(k, x);
    else
        siftUpComparable(k, x);
}

根据是否有comparator分为了两种情况，代码类似，我们只看一种：

private void siftUpUsingComparator(int k, E x) {
    while (k > 0) {
        int parent = (k - 1) >>> 1;
        Object e = queue[parent];
        if (comparator.compare(x, (E) e) >= 0)
            break;
        queue[k] = e;
        k = parent;
    }
    queue[k] = x;
}

参数k表示插入位置，x表示新元素。k初始等于数组大小，即在最后一个位置插入。代码的主要部分是：往上寻找x真正应该插入的位置，这个位置用k表示。

怎么找呢？新元素(x)不断与父节点(e)比较，如果新元素(x)大于等于父节点(e)，则已满足堆的性质，退出循环，k就是新元素最终的位置，否则，将父节点往下移(queue[k]=e)，继续向上寻找。这与上节介绍的算法和图示是对应的。

查看头部元素

代码为：

public E peek() {
    if (size == 0)
        return null;
    return (E) queue[0];
}

就是返回第一个元素。

删除头部元素 (出队)

代码为：

public E poll() {
    if (size == 0)
        return null;
    int s = --size;
    modCount++;
    E result = (E) queue[0];
    E x = (E) queue[s];
    queue[s] = null;
    if (s != 0)
        siftDown(0, x);
    return result;
}

返回结果result为第一个元素，x指向最后一个元素，将最后位置设置为null (queue[s] = null)，最后调用siftDown将原来的最后元素x插入头部并调整堆，siftDown的代码为：

private void siftDown(int k, E x) {
    if (comparator != null)
        siftDownUsingComparator(k, x);
    else
        siftDownComparable(k, x);
}

同样分为两种情况，代码类似，我们只看一种：

private void siftDownComparable(int k, E x) {
    Comparable<? super E> key = (Comparable<? super E>)x;
    int half = size >>> 1;        // loop while a non-leaf
    while (k < half) {
        int child = (k << 1) + 1; // assume left child is least
        Object c = queue[child];
        int right = child + 1;
        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;
}

k表示最终的插入位置，初始为0，x表示原来的最后元素。代码的主要部分是：向下寻找x真正应该插入的位置，这个位置用k表示。

怎么找呢？新元素key不断与较小的孩子比较，如果小于等于较小的孩子，则已满足堆的性质，退出循环，k就是最终位置，否则将较小的孩子往上移，继续向下寻找。这与上节介绍的算法和图示也是对应的。

解释下其中的一些代码：

k<half，表示的是，编号为k的节点有孩子节点，没有孩子，就不需要继续找了。
child表示较小的孩子编号，初始为左孩子，如果有右孩子(编号right)且小于左孩子则child会变为right。
c表示较小的孩子节点。

查找元素

代码为：

public boolean contains(Object o) {
    return indexOf(o) != -1;
}

indexOf的代码为：

private int indexOf(Object o) {
    if (o != null) {
        for (int i = 0; i < size; i++)
            if (o.equals(queue[i]))
                return i;
    }
    return -1;
}

代码很简单，就是数组的查找。

根据值删除元素

也可以根据值删除元素，代码为：

public boolean remove(Object o) {
    int i = indexOf(o);
    if (i == -1)
        return false;
    else {
        removeAt(i);
        return true;
    }
}

先查找元素的位置i，然后调用removeAt进行删除，removeAt的代码为：

private E removeAt(int i) {
    assert i >= 0 && i < size;
    modCount++;
    int s = --size;
    if (s == i) // removed last element
        queue[i] = null;
    else {
        E moved = (E) queue[s];
        queue[s] = null;
        siftDown(i, moved);
        if (queue[i] == moved) {
            siftUp(i, moved);
            if (queue[i] != moved)
                return moved;
        }
    }
    return null;
}

如果是删除最后一个位置，直接删即可，否则移动最后一个元素到位置i并进行堆调整，调整有两种情况，如果大于孩子节点，则向下调整，否则如果小于父节点则向上调整。

代码先向下调整(siftDown(i, moved))，如果没有调整过(queue[i] == moved)，可能需向上调整，调用siftUp(i, moved)。

如果向上调整过，返回值为moved，其他情况返回null，这个主要用于正确实现PriorityQueue迭代器的删除方法，迭代器的细节我们就不介绍了。

构建初始堆

如果从一个既不是PriorityQueue也不是SortedSet的容器构造堆，代码为：

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

initElementsFromCollection的主要代码为：

private void initElementsFromCollection(Collection<? extends E> c) {
    Object[] a = c.toArray();
    if (a.getClass() != Object[].class)
        a = Arrays.copyOf(a, a.length, Object[].class);
    this.queue = a;
    this.size = a.length;
}

主要是初始化queue和size。

heapify的代码为：

private void heapify() {
    for (int i = (size >>> 1) - 1; i >= 0; i--)
        siftDown(i, (E) queue[i]);
}

与之前算法一样，heapify也在上节介绍过了，就是从最后一个非叶节点开始，自底向上合并构建堆。

如果构造方法中的参数是PriorityQueue或SortedSet，则它们的toArray方法返回的数组就是有序的，就满足堆的性质，就不需要执行heapify了。

PriorityQueue特点分析

PriorityQueue实现了Queue接口，有优先级，内部是用堆实现的，这决定了它有如下特点：

实现了优先级队列，最先出队的总是优先级最高的，即排序中的第一个。
优先级可以有相同的，内部元素不是完全有序的，如果遍历输出，除了第一个，其他没有特定顺序。
查看头部元素的效率很高，为O(1)，入队、出队效率比较高，为O(log2(N))，构建堆heapify的效率为O(N)。
根据值查找和删除元素的效率比较低，为O(N)。

小结

本节介绍了Java中堆的实现类PriorityQueue，它实现了队列接口Queue，但按优先级出队，我们介绍了其用法和实现代码。

除了用作基本的优先级队列，PriorityQueue还可以作为一种比较通用的数据结构，用于解决一些其他问题，让我们在下一节继续探讨。

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