PriorityQueue 默认是小根堆,大根堆需要重写比较器。 可以在 new PriorityQueue<>() 中的参数部分加入比较器。 具体写法是:(v1, v2) -> v2 - v1。 Queue 类的输入是 offer() 方法,弹出是 poll() 方法。 Queue<Integer> queueA =newPriorityQueue<>((v1, v2) -
lock.lock();try{ E first= q.peek();//取第一个节点if(first ==null|| first.getDelay(NANOSECONDS) > 0)//节点为空或者首节点未到延时时间直接返回nullreturnnull;elsereturnq.poll();//PriorityQueue取节点逻辑}finally{ lock.unlock(); } } 再看PriorityQueue.poll方法: publicE poll() {if(size ...
Java使用PriorityQueue学习小结 PriorityQueue实现了一个优先队列:从队首获取元素时,总是获取优先级最高的元素。 PriorityQueue默认按元素比较的顺序排序(必须实现Comparable接口),也可以通过Comparator自定义排序算法(元素就不必实现Comparable接口)。 更多具体内容请扫描关注公众号......
PriorityQueue是一种无界优先队列,它使用堆数据结构来保证每次访问队列时,队头元素总是最小(或最大,取决于排序规则)。这意味着每次插入或删除元素后,PriorityQueue都会自动重新调整内部结构以保持排序。 2. 常见操作 add(E e): 添加元素,如果队列已满,则抛出IllegalStateException(实际上,由于PriorityQueue是无界的,这种...
PriorityQueue 总体介绍 前面以Java ArrayDeque为例讲解了Stack和Queue,其实还有一种特殊的队列叫做PriorityQueue,即优先队列。优先队列的作用是能保证每次取出的元素都是队列中权值最小的(Java的优先队列每次取最小元素,C++的优先队列每次取最大元素)。这里牵涉到了大小关系,元素大小的评判可以通过元素本身的自然顺序(natura...
//第一种PriorityQueue<Integer> heap =newPriorityQueue<>();//默认是小根堆//第二种PriorityQueue<Integer> heap =newPriorityQueue<>(newComparator<Integer>(){ @Overridepublicintcompare(Integer o1,Integer o2){ return o2 - o1;//右边o2减去左边o1，会得到大根堆}});以上两种，就是最常用的构造方法，第...
PriorityQueue的逻辑结构是一棵完全二叉树,存储结构其实是一个数组。逻辑结构层次遍历的结果刚好是一个数组。 PriorityQueue的操作 ①add(E e) 和 offer(E e) 方法 add(E e) 和 offer(E e) 方法都是向PriorityQueue中加入一个元素,其中add()其实调用了offer()方法如下: ...
public PriorityQueue(int initialCapacity) { this(initialCapacity, null); } /** * Creates a {@code PriorityQueue} with the specified initial capacity * that orders its elements according to the specified comparator. *使用指定的初始容量创建一个 PriorityQueue,并根据指定的比较器对元素进行排序。
PriorityQueue的工作原理是什么? Queue接口 Queue用于模拟了队列这种数据结构,队列通常是指“先进先出”(FIFO)的容器。队列的头部保存在队列中时间最长的元素,队列的尾部保存在队列中时间最短的元素。新元素插入(offer)到队列的尾部,访问元素(poll)操作会返回队列头部的元素。通常,队列不容许随机访问队列中的元素。 Que...
PriorityQueue是从JDK1.5开始提供的新的数据结构接口。 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。 ... 左侧码工 0 1833 《转》JAVA中PriorityQueue优先级队列使用方法 2015-05-11 23:27 − 该文章转自:http://blog.csdn.net/hip...