Java8 PriorityQueue 源码解析

PriorityQueue 优先级队列

前世今生

extends AbstractQueue
AbstractQueue extends AbstractCollection implements Queue

实现原理大白话

内部使用你所熟悉的数据结构最堆来实现，每次都是取堆顶的元素。至于堆怎么实现，其实很简单，就一个数组而已，这里就不讨论怎么实现堆了。默认是根据传入的对象进行比较建立初始堆的。比如说 String 实现了 Comparable 接口，里面就是根据这个进行排序建立初始堆的。

主要的构造函数

// 可以使用外排序 Comparator 来构建你自己的堆，默认为空
// initialCapacity 为初始堆大小，一般来说，为了避免扩容，或者空间浪费，我们要选择合适的值，默认值为 DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11
public PriorityQueue(int initialCapacity, Comparator comparator)

常用的方法

添加元素

public boolean add(E e) {
        return offer(e);
    }
// 调用的是offer
public boolean offer(E e) {
        if (e == null)
            throw new NullPointerException();
        // 几乎所有的集合类都有这个，顾名思义，主要是记录修改次数，实际上是为了防止你在遍历的时候更改了数据，造成不一致，会抛出ConcurrentModificationException 异常，注意，这与并发没有多大联系
        modCount++;
        int i = size;
        // 检查是否需要扩容，queue就是真实数据
        if (i >= queue.length)
            grow(i + 1);
        size = i + 1;
        if (i == 0)
            queue[0] = e;
        else
            // 使用经典的 siftUp 上移最后添加的元素， 保证我们的堆还是有序的
            siftUp(i, e);
        return true;
    }

删除元素

// 同样使用 siftDown，首先将最后一个元素移到堆顶，再调整堆即可
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;
    }

获取堆顶元素

// 直接数组返回
// 也可以使用 element()，是 abstractQueue 的方法，调用的也是 peek() 再一次感受到多态对象的强大
public E peek() {
        return (size == 0) ? null : (E) queue[0];
    }

获取后一位置的元素

// 因为使用的是最堆的数据结构，所以只能遍历，效率较低
private int indexOf(Object o) {
        if (o != null) {
            for (int i = 0; i < size; i++)
                if (o.equals(queue[i]))
                    return i;
        }
        return -1;
    }

关于siftUp

// 如果没有外排序，则使用内排序
private void siftUp(int k, E x) {
        if (comparator != null)
            siftUpUsingComparator(k, x);
        else
            siftUpComparable(k, x);
    }

简单看一个函数，复习一下堆

private void siftUpComparable(int k, E x) {
        Comparable key = (Comparable) x;
        while (k > 0) {
            // 一如既往使用位运算提高效率
            int parent = (k - 1) >>> 1;
            Object e = queue[parent];
            // 如果父元素小的话，说明最小堆已经都建好了，
            // 否则交换继续调整
            if (key.compareTo((E) e) >= 0)
                break;
            queue[k] = e;
            k = parent;
        }
        queue[k] = key;
    }

你可能遇到的坑

如果你中途改变了数据，有关排序的字段，最小堆是不会自动重新构建，那么，这个优先级队列就会失效！！！！！！举个例子，你把一堆学生按身高放入优先级队列，突然，有几个学生的身高改变了，这个最小堆是不会重构的，这时候得不到你想要的值，那有没有重构的函数，抱歉，没有！heapify 是私有的函数，但是你可以通过 new PriorityQueue(queue)，重新构建一个