设计一个找到数据流中第K大元素的类（class）。注意是排序后的第K大元素，不是第K个不同的元素。
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/
hashMap键值对集合加上堆排序的使用，也算是堆，即优先级队列的使用吧，一般自己的写法都是很常规的写法，所以看懂java语法就知道怎么个意思了。
请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。
https://leetcode-cn.com/problems/top-k-frequent-elements/
这篇文章是用来测试付费阅读的，所以选了一道很简单的优先级队列的题目。 LeetCode 347 前 K 个高频元素 题目描述 给定一个非空的整数数组，返回其中出现频率前 高的元素。 样例 样例输入1 nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 样例输出1 [1,2] 样例输入2 nums = [1], k = 1 样例输出2 [1] 算法与数据结构 优先级队列 题解
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
在很多应用中，我们通常需要按照优先级情况对待处理对象进行处理，比如首先处理优先级最高的对象，然后处理次高的对象。最简单的一个例子就是，在手机上玩游戏的时候，如果有来电，那么系统应该优先处理打进来的电话。
常见的排序方法（插入、快排等），排序的对象和比较的对象是一样的，根据数本身的大小进行排序。
前面一篇博客我们讲解了并不像数组一样完全作为存储数据功能，而是作为构思算法的辅助工具的数据结构——栈，本篇博客我们介绍另外一个这样的工具——队列。栈是后进先出，而队列刚好相反，是先进先出。 1、队
ForkJoin框架是Java并发包(java.util.concurrent)的一部分，主要用于并行计算，特别适合处理可以递归划分成许多子任务的问题，例如大数据处理、并行排序等。该框架的核心思想是将一个大任务拆分成多个小任务（Fork），然后将这些小任务的结果汇总起来（Join），从而达到并行处理的效果。
上一篇文章讲解了队列的相关知识，同时用代码实现了一个队列结构。那么本文将介绍一下另一种特殊的队列结构，叫做 优先级队列。
今天要介绍的是基础容器类（为了与并发容器类区分开来而命名的名字）中的另一个成员——PriorityQueue，它的大名叫做优先级队列，想必即使没有用过也该有所耳闻吧，什么？没。。没听过？emmm。。。那就更该认真看看了。
这里先简单介绍一下优先级队列priority_queue：优先队列是一种容器适配器,默认的情况下，如果没有为特定的priority_queue类实例化指容器类，则使用vector (deque 也是可以的),需要支持随机访问迭代器，以便始终在内部保持堆结构
上篇文章我们对mpy标准微库进行了简单的方法罗列，又因为mpy是从标准的Python库中退化而来，那就先简单的学习一下Python的库。
我们传三个参数进去，可以看到优先级队列模板有三个参数，一个是数据类型，一个是被适配的容器，一个是仿函数，仿函数在下面我们 会讲解，一般第二个参数传入的容器需要满足可以随机访问，例如vector和deque。
完全二叉树比较适合用数组来存储。用数组来存储完全二叉树是非常节省存储空间的。因为我们不需要存储左右子节点的指针，单纯地通过数组的下标，就可以找到一个节点的左右子节点和父节点。
我们写了一个 Student 的一个类，类内部有姓名和年龄两个属性，我们直接通过数组类进行比较…
PriorityQueue，即优先级队列。优先级队列可以保证每次取出来的元素都是队列中的最小或最大的元素（Java优先级队列默认每次取出来的为最小元素）。
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
在Java数据结构和算法（五）——队列中我们介绍了优先级队列，优先级队列是一种抽象数据类型（ADT），它提供了删除最大（或最小）关键字值的数据项的方法，插入数据项的方法，优先级队列可以用有序数组来实现，这种实现方式尽管删除最大数据项的时间复杂度为O(1)，但是插入还是需要较长的时间 O(N)，因为每次插入平均需要移动一半的数据项，来保证插入后，数组依旧有序。 本篇博客我们介绍另外一种数据结构——堆，注意这里的堆和我们Java语言，C++语言等编程语言在内存中的“堆”是不一样的，这里的堆是一种树，由它
本节，我们来探讨Java并发包中的各种队列。Java并发包提供了丰富的队列类，可以简单分为： 无锁非阻塞并发队列：ConcurrentLinkedQueue和ConcurrentLinkedDeque 普通阻塞队列：基于数组的ArrayBlockingQueue，基于链表的LinkedBlockingQueue和LinkedBlockingDeque 优先级阻塞队列：PriorityBlockingQueue 延时阻塞队列：DelayQueue 其他阻塞队列：SynchronousQueue和LinkedT
队列是一种受限的线性表，对于大部分线性表而言，通常除了第一个和最后一个数据元素之外，其它数据元素都是首尾相接的，对于队列而言，与普通的线性表有两点不同，其一，先来的元素在队列首,后来的只能在末尾,不允许插队。其二，只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作(也就是FIFO，先进先出)。
priority_queue (优先级队列) 是一种容器适配器，它与 queue 共用一个头文件，其底层结构是一个堆，并且默认情况下是一个大根堆，所以它的第一个元素总是它所包含的元素中最大的，并且为了不破坏堆结构，它也不支持迭代器：
1、认识 PriorityQueue PriorityQueue是从JDK1.5开始提供的新的数据结构接口，它是一种基于优先级堆的极大优先级队列。优先级队列是不同于先进先出队列的另一种队列。每次从队列中取出的是具有最高优先权的元素。如果不提供Comparator的话，优先队列中元素默认按自然顺序排列，也就是数字默认是小的在队列头，字符串则按字典序排列（参阅 Comparable），也可以根据 Comparator 来指定，这取决于使用哪种构造方法。优先级队列不允许 null 元素。依靠自然排序的优先级
最近在开发一个功能:动态展示的订单数量排名前10的城市,这是一个典型的Top-k问题，其中k=10,也就是说找到一个集合中的前10名。实际生活中Top-K的问题非常广泛，比如：微博热搜的前100名、抖音直播的小时榜前50名、百度热搜的前10条、博客园点赞最多的blog前10名，等等如何解决这类问题呢？初步的想法是将这个数据集合排序,然后直接取前K个返回。这样解法可以，但是会存在一个问题：排序了很多不需要去排序的数据,时间复杂度过高.假设有数据100万,对这个集合进行排序需要很长的时间,即便使用快速排序,时间复杂度也是O(nlogn)，那么这个问题如何解决呢？解决方法就是以空间换时间,使用优先级队列
1、优先队列的经典问题，在1000000个元素中选出前100名元素，题型模式如在N个元素中选出前M个元素。
今天的题目 每天的题目见github(看最新的日期): https://github.com/gzc426 具体的题目可以去牛客网对应专题去找。
二叉堆（Binary Heap）没什么神秘，性质比二叉搜索树 BST 还简单。其主要操作就两个，sink（下沉）和swim（上浮），用以维护二叉堆的性质。其主要应用有两个，首先是一种排序方法「堆排序」，第二是一种很有用的数据结构「优先级队列」。
输入整数数组 arr ，找出其中最小的 k 个数。例如，输入4、5、1、6、2、7、3、8这8个数字，则最小的4个数字是1、2、3、4。
输入n个整数，找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字，则最小的4个数字是1,2,3,4。
PriorityQueue优先队列 import java.util.PriorityQueue;它是java.util包下的
通过阅读优先级队列的模板，我们可以看到priority_queue默认使用vector作为底层的存储数据的容器，然后在vector之上又使用了堆算法将vector中的元素构成堆的结构，因此我们可以认为优先级队列就是堆，所有需要的堆的位置都可以使用 priority_queue（比如：top_k问题）。对于堆来说，大堆还是小堆是十分关键的，让我们将目光看向第三个类模板参数，
概述 在java5中新增加了java.util.Queue接口，用以支持队列的常见操作。Queue接口与List、Set同一级别，都是继承了Collection接口。 Queue使用时要尽量避免Collection的add()和remove()方法，而是要使用offer()来加入元素，使用poll()来获取并移出元素。它们的优 点是通过返回值可以判断成功与否，add()和remove()方法在失败的时候会抛出异常。 如果要使用前端而不移出该元素，使用 element()或者peek()方法。 代码实现 值得
PriorityQueue ，即优先级队列。优先级队列可以保证每次取出来的元素都是队列中的最小或最大的元素<Java优先级队列默认每次取出来的为最小元素>。
动力节点小编来为大家进行优先级队列详解，优先级队列是一种特殊类型的队列，其中每个元素都与一个优先级值相关联。并且，元素根据其优先级提供服务。即，首先服务更高优先级的元素。
第三章 简单排序 1.简单排序的种类 1.1 冒泡排序:算法运行速度非常慢,简单来说就是每两个元素都需要执行一次比较,最终得出结果. 1.2 选择排序:选择排序就是把每个数都和其中的一个固定值进行比较,大的一边,小的一边,可以理解为拿一个固定的最小值,将所有的值都和这个值进行比较,最终排出完整的顺序 1.3 插入排序:条件是必须要局部有序,冒泡排序和选择排序当中都是不存在局部有序的,插入排序简单来说就是将其中一个做为标记,将被标记的这个元素插入到局部有序的队列当中,因此而不断轮换对应的标记元素,从而完成所
最简单的优先级队列可能就是一堆不同大小的数组成的队列，每次需要取出其中最小或最大的数，这是我们可以把这些数本身的大小叫做他们的优先级。
从继承体系可以看到，DelayQueue实现了BlockingQueue，所以它是一个阻塞队列。
RabbitMQ 自 V3.5.0 有优先级队列实现。使用客户端提供的可选参数可将任何队列转换为优先级（但与使用可选参数而不是策略的其他功能不同）。其实现支持有限数量的优先事项：255。但推荐值介于： 1 ~ 10。
容器简介 : priority_queue 优先级队列容器 是一种数据结构 , 可以 存储元素并根据优先级进行访问 ;
在我们之前的队列的文章中介绍过，队列是一种先进先出的数据结构，但有些情况下，操作的数据可能带有优先级，一般出队列时，可能需要优先级高的元素先出队列，该中场景下，使用队列显然不合适，比如：在手机上玩游戏的时候，如果有来电，那么系统应该优先处理打进来的电话；初中那会班主任排座位时可能会让成绩好的同学先挑座位。
堆能把它的所有元素按照完全二叉树的方式存储在一个一维数组中，并保证每次出队列的元素都是这些元素中的最大值或最小值。将根节点最大的堆叫做最大堆或大根堆，根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。
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。
栈或者队列是经典的数据结构，虽然平时都在用，但是都是别人封装好的集合，我们不用手写了，但是这些内功，作为开发人员来说是必须要掌握的。
搜索引擎每天接收大量用户搜索请求，把这些用户输入的搜索关键词记录，再离线统计分析，得到热门TopN搜索关键词。
数据结构是一种特殊的组织和存储数据的方式，可以使我们可以更高效地对存储的数据执行操作。数据结构在计算机科学和软件工程领域具有广泛而多样的用途。
队列是一种先进先出的数据结构。但有些情况下，操作的数据可能带有优先级，一般出队列时，可能需要优先级高的的元素先出队列。这种情况下，数据结构提供两个最基本的操作，一个是返回最高优先级对象，一个是添加新的对象，这种数据结构称之为优先级队列（Priority Queue）
注：队列是一种特征为FIFO的数据结构，每次从队列中取出的是最早加入队列中的元素。但是，许多应用需要另一种队列，每次从队列中取出的应是具有最高优先权的元素，这种队列就是优先级队列(Priority Queue)，也称为优先权队列。
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