数据结构——优先队列

优先队列:队列中的元素有优先级


优先队列按照其作用可以分为以下两种:


①最大优先队列:可以获取并删除队列中的最大元素


无论入队的顺序,当前最大的元素先出列


②最小优先队列:可以获取并删除队列中的最小元素


无论入队的顺序,当前最小的元素先出列


最大优先队列

由于堆这种结构是可以方便删除最大值,因此,可以直接用堆结构实现优先队列


堆结构:数据结构——堆_龍弟-idea的博客-CSDN博客


最小优先队列

之前的堆结构为最大堆

数据结构——优先队列

最小堆则利用相反的思想

数据结构——优先队列

//最小优先队列代码
public class MinPriorityQueue <T extends Comparable<T>>{
    private T[] items;
    private int N;
 
    public MinPriorityQueue(int capacity){
        this.items = (T[]) new Comparable[capacity+1];
        this.N = 0;
    }
 
    // 获取队列中元素的个数
    public int size(){
        return N;
    }
    // 判断队列是否为空
    public boolean isEmpty(){
        return N==0;
    }
    // 判断堆中索引i处的元素是否小于索引j处的元素
    private boolean less(int i, int j){
        return items[i].compareTo(items[j])<0;
    }
    // 交换堆中的元素值
    private void exch(int i, int j){
        T tmp = items[i];
        items[i] = items[j];
        items[j] = tmp;
    }
    // 往堆中插入一个元素
    public void insert(T t){
        items[++N] = t;
        swim(N);
    }
    // 删除堆中最小的元素,并返回这个最小元素
    public T delMin(){
        T min = items[1];
        exch(1,N);
        N--;
        sink(1);
        return min;
    }
 
    // 上浮算法
    private void swim(int k){
        while(k>1){
            if(less(k,k/2)){  // k/2是父节点
                exch(k,k/2);
            }
            k = k/2;
        }
    }
 
    // 下沉算法
    private void sink(int k){
        while(2*k<=N){  // 2*k是左子节点
            int min; //索引值
            if(2*k+1<=N){
                if(less(2*k,2*k+1)){
                    min = 2*k;
                }else{
                    min = 2*k+1;
                }
            }else{
                min = 2*k;
            }
 
            //判断当前结点和较小值的大小
            if(less(k,min)){
                break;
            }
            //当前结点大,交换
            exch(k,min);
            k=min; //这里容易写反
        }
    }
}


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