上一节介绍了PriorityQueue的原理,先来简单的回顾一下 PriorityQueue 的原理
以最大堆为例来介绍
- PriorityQueue是用一棵完全二叉树实现的。
- 不但是棵完全二叉树,而且树中的每个根节点都比它的左右两个孩子节点元素大
- PriorityQueue底层是用数组来保存这棵完全二叉树的。
如下图,是一棵最大堆。

最大堆的删除操作
删除指的是删除根元素,也就是图中的100元素
删除元素也就是 shiftDown 操作,向下翻
删除一个根元素有以下步骤:
- 将100元素删除,将最后一个元素12放到100的位置上,12成为根节点
- 找出 12 这个节点的左右两个孩子节点中的最大的,也就是图中的28节点
- 12 出 28节点进行比较,如果12比28小,则交换位置
- 12节点继续重复2,3步骤,直到12比它的左右孩子节点都大则停止
最大堆插入一个节点
插入一个节点,也叫shiftUp操作,向上翻
以插入一个节点23为例,步骤如下:
- 将23放到二叉树的最后位置,也就是成为了9这个节点的左孩子
- 23与它的父节点进行比较,如果比它的父节点大,就交换位置
- 23这个节点继续重要第2步骤,直到比它的父节点小方停止比较
代码实现
首先我们先上两张图

我们从左往右,按层序遍历,分别存放到数组的相应索引对应的位置上。
数组的第0个索引位置我们不用,从索引为1的位置开始存放。
最终这个最大堆存放到数组中,如下图

首先实现一个最简单的只存 int 类型的优先级队列 QPriorityQueueInt 完整代码如下:
1//最大堆,只存放int,并且没有扩容机制 2public class QPriorityQueueInt { 3 //默认底层数据大小为10 4 private static int DEFAULT_INIT_CAPACITY = 10; 5 6 //底层数组 7 private int[] queue; 8 9 //节点的个数 10 private int size; 11 12 public QPriorityQueueInt() { 13 //因为数组是从索引 1 的位置开始存放,索引为 0 的位置不用 14 //所以开辟空间的时候需要加 1 15 queue = new int[DEFAULT_INIT_CAPACITY + 1]; 16 17 //当前数组中节点的个数为0 18 size = 0; 19 } 20 21 //返回节点的个数 22 public int size() { 23 return size; 24 } 25 26 //最大堆是否为空 27 public boolean isEmpty() { 28 return size == 0; 29 } 30 31 //添加一个节点 32 public void add(int e) { 33 //将元素存放到数组当前最后一个位置上 34 queue[size + 1] = e; 35 36 //个数需要加1 37 size++; 38 39 //需要向上翻 40 shiftUp(size); 41 } 42 43 //向上翻,最大堆中的最后一个节点,不停的与父节点比较 44 //最大堆中父节点的索引是 k / 2 45 private void shiftUp(int k) { 46 // k > 1 ,说明从第2个节点开始,因为如果只有一个节点的话,不需要比较了 47 // queue[k] > queue[k / 2] ,当前节点大于父节点 48 while (k > 1 && queue[k] > queue[k / 2]) { 49 //交换位置 50 swap(k, k / 2); 51 52 //把父节点的索引赋值给 k,然后继续重复上面步骤 53 k = k / 2; 54 } 55 } 56 57 //删除最大堆中的节点 58 public int poll() { 59 60 //把第1个位置的节点保存起来 61 int result = queue[1]; 62 63 //把最后一个节点放到第1个节点上面,成为整棵树的根节点 64 queue[1] = queue[size]; 65 66 //别忘了size 要减1 67 size--; 68 69 //最后一个节点成为根节点后,就需要向下翻了 70 //向下翻的目的就是把大的节点翻上来 71 shiftDown(1); 72 73 //返回第1个节点,也就是队头节点 74 return result; 75 } 76 77 78 //向下翻 79 private void shiftDown(int k) { 80 //2 * k <= size ,2*k 是左孩子 81 //2 * k <= size ,是当前节点有左孩子 82 //至少有个左孩子才可以交换,因为是完全二叉树,左孩子没有,右孩子肯定没有 83 while (2 * k <= size) { 84 85 //比较左右两个孩子节点,将大的节点的索引赋值给 j 86 87 //左孩子索引 88 int j = 2 * k; 89 //如果有右孩子,且 右孩子大于左孩子,将右孩子索引赋值给j 90 if (j + 1 <= size && queue[j + 1] > queue[j]) { 91 j = j + 1; 92 } 93 94 //现在 j 保存的是左右孩子中较大的节点的索引 95 //比较当前节点和左右孩子中较大的节点 96 //如果比左右孩子中较大的节点还大,则不用向下翻了 97 if (queue[k] > queue[j]) { 98 break; 99 } 100 101 //否则交换当前节点和左右孩子中较大的节点 102 swap(k, j); 103 104 //把左右孩子中较大的节点的索引赋值给k,继续向下翻 105 k = j; 106 } 107 } 108 109 //交换两个位置 110 private void swap(int i, int j) { 111 int t = queue[i]; 112 queue[i] = queue[j]; 113 queue[j] = t; 114 } 115 116} 117
下面是测试代码:
1public static void main(String[] args) { 2 QPriorityQueueInt queue = new QPriorityQueueInt(); 3 4 //随便弄5个数入队,数越大优先级越大 5 //由于我们的QPriorityQueueInt默认只支持10个元素 6 //所以插入的节点个数不要多于10个 7 queue.add(3); 8 queue.add(5); 9 queue.add(1); 10 queue.add(8); 11 queue.add(7); 12 13 //打印 14 System.out.println(queue.poll()); 15 System.out.println(queue.poll()); 16 System.out.println(queue.poll()); 17 System.out.println(queue.poll()); 18 System.out.println(queue.poll()); 19} 20
输出如下:
18 27 35 43 51
从输出可以看出来,虽然7是最后入队的,但是优先级比较高,第二次就打印出来了。 优先级队列,同样是用数组实现。但是入队的效率比单纯的用数组排序要高多了。
至于扩容机制,读者可以自己查阅相关资源,自己实现。
