PriorityQueue
本文github地址
總體介紹
前面以Java ArrayDeque為例講解了Stack和Queue,其實還有一種特殊的隊列叫做PriorityQueue,即優(yōu)先隊列。優(yōu)先隊列的作用是能保證每次取出的元素都是隊列中權(quán)值最小的(Java的優(yōu)先隊列每次取最小元素,C++的優(yōu)先隊列每次取最大元素)。這里牽涉到了大小關(guān)系,元素大小的評判可以通過元素本身的自然順序(natural ordering),也可以通過構(gòu)造時傳入的比較器(Comparator,類似于C++的仿函數(shù))。
Java中PriorityQueue實現(xiàn)了Queue接口,不允許放入null
元素;其通過堆實現(xiàn),具體說是通過完全二叉樹(complete binary tree)實現(xiàn)的小頂堆(任意一個非葉子節(jié)點的權(quán)值,都不大于其左右子節(jié)點的權(quán)值),也就意味著可以通過數(shù)組來作為PriorityQueue的底層實現(xiàn)。

上圖中我們給每個元素按照層序遍歷的方式進(jìn)行了編號,如果你足夠細(xì)心,會發(fā)現(xiàn)父節(jié)點和子節(jié)點的編號是有聯(lián)系的,更確切的說父子節(jié)點的編號之間有如下關(guān)系:
leftNo = parentNo*2+1
rightNo = parentNo*2+2
parentNo = (nodeNo-1)/2
通過上述三個公式,可以輕易計算出某個節(jié)點的父節(jié)點以及子節(jié)點的下標(biāo)。這也就是為什么可以直接用數(shù)組來存儲堆的原因。
PriorityQueue的peek()
和element
操作是常數(shù)時間,add()
, offer()
, 無參數(shù)的remove()
以及poll()
方法的時間復(fù)雜度都是log(N)。
方法剖析
add()和offer()
add(E e)
和offer(E e)
的語義相同,都是向優(yōu)先隊列中插入元素,只是Queue
接口規(guī)定二者對插入失敗時的處理不同,前者在插入失敗時拋出異常,后則則會返回false
。對于PriorityQueue這兩個方法其實沒什么差別。

新加入的元素可能會破壞小頂堆的性質(zhì),因此需要進(jìn)行必要的調(diào)整。
//offer(E e)
public boolean offer(E e) {
if (e == null)//不允許放入null元素
throw new NullPointerException();
modCount++;
int i = size;
if (i >= queue.length)
grow(i + 1);//自動擴(kuò)容
size = i + 1;
if (i == 0)//隊列原來為空,這是插入的第一個元素
queue[0] = e;
else
siftUp(i, e);//調(diào)整
return true;
}
上述代碼中,擴(kuò)容函數(shù)grow()
類似于ArrayList
里的grow()
函數(shù),就是再申請一個更大的數(shù)組,并將原數(shù)組的元素復(fù)制過去,這里不再贅述。需要注意的是siftUp(int k, E x)
方法,該方法用于插入元素x
并維持堆的特性。
//siftUp()
private void siftUp(int k, E x) {
while (k > 0) {
int parent = (k - 1) >>> 1;//parentNo = (nodeNo-1)/2
Object e = queue[parent];
if (comparator.compare(x, (E) e) >= 0)//調(diào)用比較器的比較方法
break;
queue[k] = e;
k = parent;
}
queue[k] = x;
}
新加入的元素x
可能會破壞小頂堆的性質(zhì),因此需要進(jìn)行調(diào)整。調(diào)整的過程為:從k
指定的位置開始,將x
逐層與當(dāng)前點的parent
進(jìn)行比較并交換,直到滿足x >= queue[parent]
為止。注意這里的比較可以是元素的自然順序,也可以是依靠比較器的順序。
element()和peek()
element()
和peek()
的語義完全相同,都是獲取但不刪除隊首元素,也就是隊列中權(quán)值最小的那個元素,二者唯一的區(qū)別是當(dāng)方法失敗時前者拋出異常,后者返回null
。根據(jù)小頂堆的性質(zhì),堆頂那個元素就是全局最小的那個;由于堆用數(shù)組表示,根據(jù)下標(biāo)關(guān)系,0
下標(biāo)處的那個元素既是堆頂元素。所以直接返回數(shù)組0
下標(biāo)處的那個元素即可。

代碼也就非常簡潔:
//peek()
public E peek() {
if (size == 0)
return null;
return (E) queue[0];//0下標(biāo)處的那個元素就是最小的那個
}
remove()和poll()
remove()
和poll()
方法的語義也完全相同,都是獲取并刪除隊首元素,區(qū)別是當(dāng)方法失敗時前者拋出異常,后者返回null
。由于刪除操作會改變隊列的結(jié)構(gòu),為維護(hù)小頂堆的性質(zhì),需要進(jìn)行必要的調(diào)整。

代碼如下:
public E poll() {
if (size == 0)
return null;
int s = --size;
modCount++;
E result = (E) queue[0];//0下標(biāo)處的那個元素就是最小的那個
E x = (E) queue[s];
queue[s] = null;
if (s != 0)
siftDown(0, x);//調(diào)整
return result;
}
上述代碼首先記錄0
下標(biāo)處的元素,并用最后一個元素替換0
下標(biāo)位置的元素,之后調(diào)用siftDown()
方法對堆進(jìn)行調(diào)整,最后返回原來0
下標(biāo)處的那個元素(也就是最小的那個元素)。重點是siftDown(int k, E x)
方法,該方法的作用是從k
指定的位置開始,將x
逐層向下與當(dāng)前點的左右孩子中較小的那個交換,直到x
小于或等于左右孩子中的任何一個為止。
//siftDown()
private void siftDown(int k, E x) {
int half = size >>> 1;
while (k < half) {
//首先找到左右孩子中較小的那個,記錄到c里,并用child記錄其下標(biāo)
int child = (k << 1) + 1;//leftNo = parentNo*2+1
Object c = queue[child];
int right = child + 1;
if (right < size &&
comparator.compare((E) c, (E) queue[right]) > 0)
c = queue[child = right];
if (comparator.compare(x, (E) c) <= 0)
break;
queue[k] = c;//然后用c取代原來的值
k = child;
}
queue[k] = x;
}
remove(Object o)
remove(Object o)
方法用于刪除隊列中跟o
相等的某一個元素(如果有多個相等,只刪除一個),該方法不是Queue接口內(nèi)的方法,而是Collection接口的方法。由于刪除操作會改變隊列結(jié)構(gòu),所以要進(jìn)行調(diào)整;又由于刪除元素的位置可能是任意的,所以調(diào)整過程比其它函數(shù)稍加繁瑣。具體來說,remove(Object o)
可以分為2種情況:1. 刪除的是最后一個元素。直接刪除即可,不需要調(diào)整。2. 刪除的不是最后一個元素。此處不再贅述。

具體代碼如下:
//remove(Object o)
public boolean remove(Object o) {
//通過遍歷數(shù)組的方式找到第一個滿足o.equals(queue[i])元素的下標(biāo)
int i = indexOf(o);
if (i == -1)
return false;
int s = --size;
if (s == i)
//情況1
queue[i] =
null;
else {
E moved = (E) queue[s];
queue[s] =
null;
siftDown(i, moved);
//情況2


}
return true;
}
posted on 2016-05-12 21:22
CarpenterLee 閱讀(1447)
評論(2) 編輯 收藏