1.概述
优先队列PriorityQueue是Queue接口的实现,底层是通过二叉堆实现的。队列首部存放的是最大或者最小的元素。并不遵循FIFO原则。
PriorityQueue可以对其中的元素进行排序,可以存放基本数据类型或者自定义类型,对于基本数据类型,默认排序是从队首开始升序排序(小顶堆);对于自定义类型,需要自定义比较器。
2.常用方法
1 2 3 4 5
| peek()//返回队首元素 poll()//返回队首元素,队首元素出队列 add()//添加元素 size()//返回队列元素个数 isEmpty()//判断队列是否为空,为空返回true,不空返回false
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3.使用
基本数据类型
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
| static Comparator<Integer> cmp = new Comparator<Integer>() { public int compare(Integer e1, Integer e2) { return e2 - e1; } }; public static void main(String[] args) { Queue<Integer> q = new PriorityQueue<>(); q.add(3); q.add(2); q.add(4); while(!q.isEmpty()) { System.out.print(q.poll()+" "); }
Queue<Integer> qq = new PriorityQueue<>(cmp); qq.add(3); qq.add(2); qq.add(4); while(!qq.isEmpty()) { System.out.print(qq.poll()+" "); }
}
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自定义类型
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45
| class Node{ public Node(int chang,int kuan) { this.chang=chang; this.kuan=kuan; } int chang; int kuan; }
public class Test { static Comparator<Node> cNode=new Comparator<Node>() { public int compare(Node o1, Node o2) { if(o1.chang!=o2.chang) return o1.chang-o2.chang; else return o2.kuan-o1.kuan; } }; public static void main(String[] args) { Queue<Node> q=new PriorityQueue<>(cNode); Node n1=new Node(1, 2); Node n2=new Node(2, 5); Node n3=new Node(2, 3); Node n4=new Node(1, 2); q.add(n1); q.add(n2); q.add(n3); Node n; while(!q.isEmpty()) { n=q.poll(); System.out.println("长: "+n.chang+" 宽:" +n.kuan); }
} }
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遍历优先队列
但是迭代器不能保证遍历的顺序,所以要想按照特定顺序遍历,需要先转换成数组再排序遍历。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
| Queue<Integer> q = new PriorityQueue<>(cmp); int[] nums= {2,5,3,4,1,6}; for(int i:nums) { q.add(i); }
Iterator<Integer> iterator = q.iterator(); while(iterator.hasNext()){ System.out.println(iterator.next()); }
Object[] nn=q.toArray(); Arrays.sort(nn); for(int i=nn.length-1;i>=0;i--) System.out.print((int)nn[i]+" ");
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用到该容器的力扣有:
力扣347
https://leetcode.cn/problems/top-k-frequent-elements/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked