- PriorityQueue是一个优先级队列,它继承了AbstractQueue抽象类,这个抽象类主要定义了add和remove方法,不过具体实现逻辑还是需要在子类中实现
- PriorityQueue继承了AbstractQueue抽象类,是一个标准的队列,支持队列相关的添加、删除、修改、遍历等功能
- PriorityQueue不是线程安全的,如果需要线程安全的队列,建议使用BlockingQueue进行实现
- PriorityQueue内部会传入一个比较器,其主要通过比较器实现对其中的元素进行优先级排序,如果没有传入比较器,那么会使用元素自身的camparTo方法,没有campareTo方法,会进行报错
//默认初始化容量
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;
//queue数组用于存储优先级队列中的元素,由于优先级队列主要用堆来实现,所以queue[0]始终为优先级最小的元素
transient Object[] queue;
//优先级队列实际存储的元素个数
private int size = 0;
//比较器,用于比较元素之间的优先级,如果为空,那么会使用元素的自然顺序
private final Comparator<? super E> comparator;
//优先级队列被修改的次数
transient int modCount = 0;
offer(E e)方法将元素插入到优先级队列中
public boolean offer(E e) {
if (e == null)
throw new NullPointerException();
modCount++;
int i = size;
//如果实际存储元素个数大于当前队列长度,进行扩容
if (i >= queue.length)
grow(i + 1);
//实际存储元素数增加1
size = i + 1;
//如果之前队列没有元素,那么当前元素直接放在堆顶,否则,进行放到堆的末尾进行下滤操作
if (i == 0)
queue[0] = e;
else
siftUp(i, e);
return true;
}
siftUpUsingComparator方法,使用Comparator比较器进行堆排序(ps:h还有一种调用元素自身campareTo方法,原理一样,不再赘述)
private void siftUpUsingComparator(int k, E x) {
while (k > 0) {
// k为当前元素插入位置,由于堆一个父节点索引为k,那么其左右孩子分别为2*k+1,2*k+2,所以一个子节点其父节点的所以一定为(k-1)>>>1
int parent = (k - 1) >>> 1;
Object e = queue[parent];
//对子节点与父节点优先级进行比较,如果子节点大,那么顺序不变,否则,进行交换
if (comparator.compare(x, (E) e) >= 0)
break;
queue[k] = e;
k = parent;
}
queue[k] = x;
}
grow方法对队列数组进行扩容
private void grow(int minCapacity) {
int oldCapacity = queue.length;
// 如果之前的容量小于64,那么新容量为2*oldCapacity+2。否则,新容量为oldCapacity*1.5
int newCapacity = oldCapacity + ((oldCapacity < 64) ?
(oldCapacity + 2) :
(oldCapacity >> 1));
// 检验当前容量是否以超出内存限制
if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
// 根据新的容量对数组进行拷贝
queue = Arrays.copyOf(queue, newCapacity);
}
remove(Object o)方法删除特定元素
public boolean remove(Object o) {
// 查找元素的位置,具体实现就是遍历
int i = indexOf(o);
// 如果没有,直接返回空,否则调用removeAt函数
if (i == -1)
return false;
else {
removeAt(i);
return true;
}
}
removeAt(Object o)方法删除特定位置上的元素
private E removeAt(int i) {
modCount++;
int s = --size;
// 如果为最后一个元素,直接置为null
if (s == i)
queue[i] = null;
else {
E moved = (E) queue[s];
queue[s] = null;
// 重新进行堆化,因为小顶堆的性质是父节点的值比左右子节点都大
siftDown(i, moved);
// 如果最后i位置上的是moved节点,那么相当于往i位置中插入moved了,所以需要siftUp函数
if (queue[i] == moved) {
siftUp(i, moved);
if (queue[i] != moved)
return moved;
}
}
return null;
}
使用比较器的siftdown方法
private void siftDownUsingComparator(int k, E x) {
// 对size取半,因为要使k节点与其左右子节点进行比较,所以k值必须小于half
int half = size >>> 1;
while (k < half) {
// 取左节点
int child = (k << 1) + 1;
Object c = queue[child];
int right = child + 1;
// 令c等于右节点与左节点中优先级小的一个
if (right < size &&
comparator.compare((E) c, (E) queue[right]) > 0)
c = queue[child = right];
// 如果父节点小于c的话,那么说明比左右节点都小,不需要在比较,否则进行交换
if (comparator.compare(x, (E) c) <= 0)
break;
queue[k] = c;
k = child;
}
queue[k] = x;
}