死磕 java集合之PriorityQueue源码分析


问题

(1)什么是优先级队列?

(2)怎么实现一个优先级队列?

(3)PriorityQueue是线程安全的吗?

(4)PriorityQueue就有序的吗?

简介

优先级队列,是0个或多个元素的集合,集合中的每个元素都有一个权重值,每次出队都弹出优先级最大或最小的元素。

一般来说,优先级队列使用堆来实现。

还记得堆的相关知识吗?链接直达【拜托,面试别再问我堆(排序)了!】。

那么Java里面是如何通过“堆”这个数据结构来实现优先级队列的呢?

让我们一起来学习吧。

源码分析

主要属性

// 默认容量private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;// 存储元素的地方transient Object[] queue; // non-private to simplify nested class access// 元素个数private int size = 0;// 比较器private final Comparator<? super E> comparator;// 修改次数transient int modCount = 0; // non-private to simplify nested class access

(1)默认容量是11;

(2)queue,元素存储在数组中,这跟我们之前说的堆一般使用数组来存储是一致的;

(3)comparator,比较器,在优先级队列中,也有两种方式比较元素,一种是元素的自然顺序,一种是通过比较器来比较;

(4)modCount,修改次数,有这个属性表示PriorityQueue也是fast-fail的;

不知道fast-fail的,查看这篇文章的彩蛋部分:【死磕 java集合之HashSet源码分析】。

入队

入队有两个方法,add(E e)和offer(E e),两者是一致的,add(E e)也是调用的offer(E e)。

public boolean add(E e) {    return offer(e);}
public boolean offer(E e) {    // 不支持null元素    if (e == null)        throw new NullPointerException();    modCount++;    // 取size    int i = size;    // 元素个数达到最大容量了,扩容    if (i >= queue.length)        grow(i + 1);    // 元素个数加1    size = i + 1;    // 如果还没有元素    // 直接插入到数组第一个位置    // 这里跟我们之前讲堆不一样了    // java里面是从0开始的    // 我们说的堆是从1开始的    if (i == 0)        queue[0] = e;    else        // 否则,插入元素到数组size的位置,也就是最后一个元素的下一位        // 注意这里的size不是数组大小,而是元素个数        // 然后,再做自下而上的堆化        siftUp(i, e);    return true;}
private void siftUp(int k, E x) {    // 根据是否有比较器,使用不同的方法    if (comparator != null)        siftUpUsingComparator(k, x);    else        siftUpComparable(k, x);}
@SuppressWarnings("unchecked")private void siftUpComparable(int k, E x) {    Comparable<? super E> key = (Comparable<? super E>) x;    while (k > 0) {        // 找到父节点的位置        // 因为元素是从0开始的,所以减1之后再除以2        int parent = (k - 1) >>> 1;        // 父节点的值        Object e = queue[parent];        // 比较插入的元素与父节点的值        // 如果比父节点大,则跳出循环        // 否则交换位置        if (key.compareTo((E) e) >= 0)            break;        // 与父节点交换位置        queue[k] = e;        // 现在插入的元素位置移到了父节点的位置        // 继续与父节点再比较        k = parent;    }    // 最后找到应该插入的位置,放入元素    queue[k] = key;}

(1)入队不允许null元素;

(2)如果数组不够用了,先扩容;

(3)如果还没有元素,就插入下标0的位置;

(4)如果有元素了,就插入到最后一个元素往后的一个位置(实际并没有插入哈);

(5)自下而上堆化,一直往上跟父节点比较;

(6)如果比父节点小,就与父节点交换位置,直到出现比父节点大为止;

(7)由此可见,PriorityQueue是一个小顶堆。

扩容

private void grow(int minCapacity) {    // 旧容量    int oldCapacity = queue.length;    // Double size if small; else grow by 50%    // 旧容量小于64时,容量翻倍    // 旧容量大于等于64,容量只增加旧容量的一半    int newCapacity = oldCapacity + ((oldCapacity < 64) ?                                     (oldCapacity + 2) :                                     (oldCapacity >> 1));    // overflow-conscious code    // 检查是否溢出    if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)        newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
    // 创建出一个新容量大小的新数组并把旧数组元素拷贝过去    queue = Arrays.copyOf(queue, newCapacity);}
private static int hugeCapacity(int minCapacity) {    if (minCapacity < 0) // overflow        throw new OutOfMemoryError();    return (minCapacity > MAX_ARRAY_SIZE) ?        Integer.MAX_VALUE :        MAX_ARRAY_SIZE;}

(1)当数组比较小(小于64)的时候每次扩容容量翻倍;

(2)当数组比较大的时候每次扩容只增加一半的容量;

出队

出队有两个方法,remove()和poll(),remove()也是调用的poll(),只是没有元素的时候抛出异常。

public E remove() {    // 调用poll弹出队首元素    E x = poll();    if (x != null)        // 有元素就返回弹出的元素        return x;    else        // 没有元素就抛出异常        throw new NoSuchElementException();}
@SuppressWarnings("unchecked")public E poll() {    // 如果size为0,说明没有元素    if (size == 0)        return null;    // 弹出元素,元素个数减1    int s = --size;    modCount++;    // 队列首元素    E result = (E) queue[0];    // 队列末元素    E x = (E) queue[s];    // 将队列末元素删除    queue[s] = null;    // 如果弹出元素后还有元素    if (s != 0)        // 将队列末元素移到队列首        // 再做自上而下的堆化        siftDown(0, x);    // 返回弹出的元素    return result;}
private void siftDown(int k, E x) {    // 根据是否有比较器,选择不同的方法    if (comparator != null)        siftDownUsingComparator(k, x);    else        siftDownComparable(k, x);}
@SuppressWarnings("unchecked")private void siftDownComparable(int k, E x) {    Comparable<? super E> key = (Comparable<? super E>)x;    // 只需要比较一半就行了,因为叶子节点占了一半的元素    int half = size >>> 1;        // loop while a non-leaf    while (k < half) {        // 寻找子节点的位置,这里加1是因为元素从0号位置开始        int child = (k << 1) + 1; // assume left child is least        // 左子节点的值        Object c = queue[child];        // 右子节点的位置        int right = child + 1;        if (right < size &&            ((Comparable<? super E>) c).compareTo((E) queue[right]) > 0)            // 左右节点取其小者            c = queue[child = right];        // 如果比子节点都小,则结束        if (key.compareTo((E) c) <= 0)            break;        // 如果比最小的子节点大,则交换位置        queue[k] = c;        // 指针移到最小子节点的位置继续往下比较        k = child;    }    // 找到正确的位置,放入元素    queue[k] = key;}

(1)将队列首元素弹出;

(2)将队列末元素移到队列首;

(3)自上而下堆化,一直往下与最小的子节点比较;

(4)如果比最小的子节点大,就交换位置,再继续与最小的子节点比较;

(5)如果比最小的子节点小,就不用交换位置了,堆化结束;

(6)这就是堆中的删除堆顶元素;

取队首元素

取队首元素有两个方法,element()和peek(),element()也是调用的peek(),只是没取到元素时抛出异常。

public E element() {    E x = peek();    if (x != null)        return x;    else        throw new NoSuchElementException();}public E peek() {    return (size == 0) ? null : (E) queue[0];}

(1)如果有元素就取下标0的元素;

(3)如果没有元素就返回null,element()抛出异常;

总结

(1)PriorityQueue是一个小顶堆;

(2)PriorityQueue是非线程安全的;

(3)PriorityQueue不是有序的,只有堆顶存储着最小的元素;

(4)入队就是堆的插入元素的实现;

(5)出队就是堆的删除元素的实现;

(6)还不懂堆?看一看这篇文章【拜托,面试别再问我堆(排序)了!】。

彩蛋

(1)论Queue中的那些方法?

Queue是所有队列的顶级接口,它里面定义了一批方法,它们有什么区别呢?

操作

抛出异常

返回特定值

入队

add(e)

offer(e)——false

出队

remove()

poll()——null

检查

element()

peek()——null

(2)为什么PriorityQueue中的add(e)方法没有做异常检查呢?

因为PriorityQueue是无限增长的队列,元素不够用了会扩容,所以添加元素不会失败。

原文发布于微信公众号 - 彤哥读源码(gh_63d1b83b9e01)

原文发表时间:2019-04-21

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