PriorityQueue用法

一、基本概念

PriorityQueue（优先队列），在概念上，默认为小顶堆，元素单调递增排序。也可通过传入Comparator，重写其中的compare方法自定义排序规则；

在实现上，PriorityQueue实现了Queue接口，使用数组来存储数据，按照每层从左到右的顺序存放，因此它不允许存入null值。

二、常用方法总结

方法	作用
add();	队尾插入元素，调整堆结构，失败时抛异常
offer();	队尾插入元素，调整堆结构，失败时抛false
remove();	根据value值删除指定元素，调整堆结构，失败时抛异常
poll();	删除队头元素，调整堆结构，失败时抛null
element();	获取队列头元素
peek();	获取队列头元素
clear();	清空队列
size();	获取队列元素个数
contains();	判断队列中是否包含指定元素
isEmpty();	判断队列是否为空

三、具体使用

1、实现降序排列（大顶堆）

方式一、lambda表达式

     PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o2 - o1);

方式二、重写compare方法

     PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {@Overridepublic int compare(Integer o1, Integer o2) {return o2 - o1;}});

2、实现自定义排序

示例一、按字符串的第三位进行降序排列

     PriorityQueue<String> queue = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o2.charAt(2) - o1.charAt(2));

示例二、自定义一个类People，先按名字排序，再按年龄排序，再按身高排序

public class Solution {public static void main(String[] args) {PriorityQueue<People> queue = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> {if (o1.getName().compareTo(o2.getName()) > 0) {return 1;} else if (o1.getName().compareTo(o2.getName()) < 0) {return -1;} else {if (o1.getAge() > o2.getAge()) {return 1;} else if (o1.getAge() < o2.getAge()) {return -1;} else {if (o1.getHeight() - o2.getHeight() > 0) {return 1;} else if (o1.getHeight() - o2.getHeight() < 0) {return -1;} else {return 0;}}}});People one = new People("one", 12, 45.6f);People two = new People("one", 12, 12.3f);queue.add(one);queue.add(two);for (People tmp : queue) {System.out.println(tmp);}}
}class People {private String name;private int age;private float height;public People(String name, int age, float height) {this.name = name;this.age = age;this.height = height;}public String getName() {return name;}public void setName(String name) {this.name = name;}public int getAge() {return age;}public void setAge(int age) {this.age = age;}public float getHeight() {return height;}public void setHeight(float height) {this.height = height;}@Overridepublic String toString() {return "people{" +"name='" + name + '\'' +", age=" + age +", height=" + height +'}';}
}

3、解决TOP K问题

问题场景：从十亿个数中取最大/最小的100个数

解决方案：先取100个数构成小顶堆/大顶堆，后续每来一个数都与队头元素进行判断，比它小就直接丢弃，比它大就进队列中，直至访问完毕，最后剩下的即为所求答案。

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