优先级队列(PriorityQueue 和 Top-K问题)
一、PriorityQueue
java中提供了两种优先级队列:PriorityQueue 和 PriorityBlockingQueue。其中 PriorityQueue 是线程不安全的,PriorityBolckingQueue 是线程安全的。
PriorityQueue 使用的是堆,且默认情况下是小堆——每次获取到的元素都是最小的元素。
1. 使用方法
(1)导入包: import java.util.PriorityQueue
(2)要求传入的元素具备比较大小的能力:Comparable | Comparator
(3)不能传入 null,否则会抛出NullPointerException异常
(4)因为默认为小堆,所以优先级最高的元素为最小的元素。若希望优先级最高的元素为最大的元素,则需要使用大堆,即需要用户提供比较器。(将比较器对象作为参数传入其构造函数)
2. 内部方法:
(1)构造方法:
PriorityQueue():创建一个空的优先级队列,默认容量为11
PriorityQueue(int initialCapacity):创建一个初始容量为 initialCapacity 的优先级队列
PriorityQueue(Collection<? extends E> c):用一个集合来创建优先级队列
如:PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>(list);
(2)常用方法:
① boolean offer(E e):插入元素 e O(log(n))
② E peek():获取优先级最高的元素,若优先级队列为空,返回null
③ E poll():删除优先级最高的元素并将其返回,若队列为空,返回null O(log(n))
④ int size():获取有效元素的个数
⑤ void clear():清空
⑥ boolean isEmpty():判断优先级队列是否为空
注意:没有容量限制,可以插入任意多个元素,其内部可以自动扩容。
- 当容量小于 64 时,按照 oldCapacity 的 2 倍扩容
- 当容量大于 64 时,按照 oldCapacity 的 1.5 倍扩容
- 当容量超过 MAX_ARRAY_SIZE 时,按照 MAX_ARRAY_SIZE 扩容
二、Top-K问题
Top-K问题:在一组数据中,找到最大(最小)的 K 个数。
不需要对所有数据进行排序,只需要找到符合要求的 K 个数,然后将这 K 个数再进行排序。
如何用堆去解决 Top-K 问题:
假设要在海量数据中找到最大的 K 个数:
(1)要找最大的:建小堆。(因为后序需要用堆顶元素跟其他元素进行比较)
(2)该小堆的最大容量为 K
(3)把剩下的元素挨个和堆顶元素(K个中最小的)进行比较
如果 元素 <= 堆顶元素 : 该元素一定不是最大个K个元素中的元素
如果 元素 > 堆顶元素 :该元素是候选人,用该元素替代堆顶元素 + 向下调整。
代码的实现可以分两种:直接使用 PriorityQueue 优先级队列、不使用 PriorityQueue 即自己实现其内部的堆。
面试题 17.14. 最小K个数
代码一:直接使用 PriorityQueue 优先级队列以及删除、添加的方法。
class Solution {//因为最小的 k 个数,所以需要建大堆static class IntegerComparator implements Comparator<Integer> {public int compare(Integer o1, Integer o2) {//重写比大小的规则return o2 - o1;}}public int[] smallestK(int[] arr, int k) {//考虑 k == 0if (k == 0) {return new int[0];}Comparator<Integer> c = new IntegerComparator();PriorityQueue<Integer> p = new PriorityQueue<>(c);//将前 k 个数放入堆中for (int i = 0; i < k; i++) {p.offer(arr[i]);}//将剩下的元素依次和堆顶元素比较//if(元素 >= 堆顶元素):该元素一定不是前 K 个中的元素//else(元素 < 堆顶元素):该元素是候选人,用该元素替换堆顶元素 + 向下调整//若使用 PriorityQueue ,直接删除堆顶元素,再将元素加入优先级队列中即可。for (int i = k; i < arr.length; i++) {int e = arr[i];int t = p.peek();if (e < t) {p.poll();p.offer(e);}}//整个过程完成后,优先级队列中保存的就是我们需要的 Top-K (最小的k个数)//因为题目中,需要返回的是一个数组,所以我们定义一个数组存储 k 个元素。int[] ans = new int[k];for (int i = 0; i < k; i++) {ans[i] = p.poll();}return ans;}public void swap(int[] arr, int i, int j) {int tmp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = tmp;}
}
代码二:自己实现优先级队列内部的堆操作(数组)
class Solution {//因为最小的 k 个数,所以需要建大堆public int[] smallestK(int[] arr, int k) {//考虑 k == 0if (k == 0) {return new int[0];}//创建优先级队列 -> 创建一个大堆int[] ans = Arrays.copyOf(arr,k);creatHeap(ans, k);for (int i = k; i < arr.length; i++) {if (arr[i] < ans[0]) {ans[0] = arr[i];adjustDown(ans, k, 0);}}return ans;}//向下调整public static void adjustDown(int[] arr, int size, int index){//1. "我"是否是叶子结点//2. 找到 “我” 的左右孩子中最大的孩子//3. 比较“我”和最大孩子的大小:// 我 < 最大的孩子 : 交换// 我 >= 最大的孩子: 不进行交换//4. 交换后更新结点继续向下调整(循环)while (index * 2 + 1 < size){int maxIdx = index * 2 + 1;if (maxIdx + 1 < size && arr[maxIdx] < arr[maxIdx + 1]) {maxIdx = maxIdx + 1;}if (arr[index] >= arr[maxIdx]) {break;}//交换int tmp = arr[index];arr[index] = arr[maxIdx];arr[maxIdx] = tmp;index = maxIdx;}}//建大堆//从最后一个有孩子的双亲结点开始,向下调整,依次到根结点。public static void creatHeap(int[] arr, int size){int pIdx = (size - 2)/2;for (int i = pIdx; i >= 0; i--) {adjustDown(arr,size,i);}}
}
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