大顶堆(Max Heap)是一种特殊的完全二叉树结构,其中每个父节点的值都大于或等于其所有子节点的值。这种性质使得大顶堆的根节点(即树的顶部)是堆中的最大值。大顶堆常用于实现优先队列,特别是需要快速访问最大元素的场景。 2. 描述Java中的PriorityQueue类 Java中的PriorityQueue类是一个基于优先级堆的无界优先级...
使用PriorityQueue实现大顶堆 PriorityQueue默认是一个小顶堆,然而可以通过传入自定义的Comparator函数来实现大顶堆。如下代码: 代码语言:javascript 复制 privatestaticfinal intDEFAULT_INITIAL_CAPACITY=11;PriorityQueue<Integer>maxHeap=newPriorityQueue<Integer>(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY,newComparator<Integer>(){@Overridep...
Integero2){returno2-o1;// 反转顺序实现大顶堆}};// 使用比较器创建优先队列PriorityQueue<Integer>maxHeap=newPriorityQueue<>(comparator);// 插入元素maxHeap.offer
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PriorityQueue(优先队列),一个基于优先级堆的无界优先级队列。 实际上是一个堆(不指定Comparator时默认为最小堆),通过传入自定义的Comparator函数可以实现大顶堆。 1 2 3 4 5 6 7 //小顶堆,默认容量为11 PriorityQueue<Integer> minHeap =newPriorityQueue<Integer>(); ...
Java PriorityQueue(优先队列)实现大顶堆和小顶堆 Java PriorityQueue类是一种队列数据结构实现 它与遵循FIFO(先进先出)算法的标准队列不同。 //默认为小顶堆PriorityQueue<Integer> minHeap =newPriorityQueue<>(k, (a,b)->a-b); PriorityQueue<Integer> minHeap =newPriorityQueue<>(k,newComparator<Integer>(...
堆是一种完全二叉树的模拟,堆一般是基于数组的实现,堆分大顶堆和小顶堆,大顶堆就是堆顶是最大的数据,然后子节点总比父节点小,小顶堆则反过来。java中的优先队列就是一个小顶堆的实现。 PriorityQueue的实现 堆的操作 关于堆的操作,主要就是两个。siftUp和siftDown,一个是向上调整堆,一个是向下调整堆。调整...
堆是一种完全二叉树的模拟,堆一般是基于数组的实现,堆分大顶堆和小顶堆,大顶堆就是堆顶是最大的数据,然后子节点总比父节点小,小顶堆则反过来。java中的优先队列就是一个小顶堆的实现。 PriorityQueue的实现 堆的操作 关于堆的操作,主要就是两个。siftUp和siftDown,一个是向上调整堆,一个是向下调整堆。调整...
java的优先级队列需要自己实现来定义大顶堆或者小顶堆。 java 的 PriorityQueue 是一个基于优先级堆的队列实现,它支持自然排序和自定义排序两种方式。 当使用自然排序时,队列中的元素必须实现Comparable 接口,且默认是按照元素的自然顺序排序(即从小到大)。
1)将已经建立好的大顶堆,每次取出根节点,即最大值。 2)将最后一个节点的值赋给根节点,重新构建大顶堆。 3)删除最后节点的数据,也即改变集合大小。 相关代码: public static void heapSort(List<Integer> list){ for(int i = list.size()-1;i>=0;i--){ ...