集合框架源码分析六之堆结构的实现(PriorityQueue)
来源:互联网 发布:京东商城javaweb源码 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 19:23
有关堆的描述请见我另外一篇博客
http://zhouyunan2010.iteye.com/blog/1217462
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- /**
- *
- * 优先队列是用了一种叫做堆的高效的数据结构,
- * 堆是用二叉树来描述的,对任意元素n,索引从0开始,如果有子节点的话,则左子树为
- * 2*n+1,右子树为2*(n+1)。
- * 以堆实现的队列如果不为空的话,queue[0]即为最小值。
- *
- * PS:此优先队列中的元素并不是升序排列的,只能说是"基本有序"
- * 但是queue[0]为树根而且必定是最小元素
- */
- class PriorityQueue<E> extends AbstractQueue<E>
- implements java.io.Serializable {
- private static final long serialVersionUID = -7720805057305804111L;
- /**
- * 队列初始容量大小
- */
- private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;
- /**
- * 用来存储元素的数组
- */
- public transient Object[] queue;
- /**
- * 队列中元素个数
- */
- private int size = 0;
- /**
- *
- * 比较器,如果为空,则使用元素的自然顺序进行排序,
- * 反正任意两元素必须是可比的
- */
- private final Comparator<? super E> comparator;
- /**
- *
- * 队列发生机构性的改变,比如进行添加,移除等操作,此变量都会加1,
- * modCount主要使用来检测是否对队列进行了并发操作
- */
- private transient int modCount = 0;
- /**
- * 创建一个初始容量为11的空队列
- */
- public PriorityQueue() {
- this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);
- }
- /**
- * 指定队列的初始容量,如果initialCapacity<1将抛出
- * IllegalArgumentException异常
- */
- public PriorityQueue(int initialCapacity) {
- this(initialCapacity, null);
- }
- /**
- *
- * 以指定初始容量与具体比较器对象的方式创建一个队列
- * 比较器是用来排序的,大家都懂的。
- */
- public PriorityQueue(int initialCapacity,
- Comparator<? super E> comparator) {
- if (initialCapacity < 1)
- throw new IllegalArgumentException();
- this.queue = new Object[initialCapacity]; //数组初始化
- this.comparator = comparator; //比较器初始化
- }
- /**
- *
- * 创建一个包含指定集合c的所有元素的优先队列,
- * 如果c是一个SortedSet或另一个优先队列,本队列中的元素
- * 顺序与前者相同,否则按其他比较顺序重新排列
- */
- public PriorityQueue(Collection<? extends E> c) {
- initFromCollection(c);
- if (c instanceof SortedSet) //如果是SortedSet,则获取它的比较器
- comparator = (Comparator<? super E>)
- ((SortedSet<? extends E>)c).comparator();
- else if (c instanceof PriorityQueue) //如果是PriorityQueue,则获取它的比较器
- comparator = (Comparator<? super E>)
- ((PriorityQueue<? extends E>)c).comparator();
- else {
- comparator = null;
- //从一个无序序列构建一个堆
- heapify();
- }
- }
- /**
- * 以指定PriorityQueue中的元素,及其Comparator比较器
- * 创建一个新的优先队列
- */
- public PriorityQueue(PriorityQueue<? extends E> c) {
- comparator = (Comparator<? super E>)c.comparator();
- initFromCollection(c);
- }
- /**
- * 以指定SortedSet中的元素,及其Comparator比较器
- * 创建一个新的优先队列
- */
- public PriorityQueue(SortedSet<? extends E> c) {
- comparator = (Comparator<? super E>)c.comparator();
- initFromCollection(c);
- }
- /**
- *
- * 以指定集合中的元素对数组进行初始化
- */
- private void initFromCollection(Collection<? extends E> c) {
- Object[] a = c.toArray();
- //如果c.toArray()不能正确的返回一个数组对象,就复制它为一个数组对象
- if (a.getClass() != Object[].class)
- a = Arrays.copyOf(a, a.length, Object[].class);
- queue = a; //初始化数组
- size = a.length; //初始化size
- }
- /**
- *
- * 动态数组容量扩充的方法
- * @param minCapacity 最小容量
- */
- private void grow(int minCapacity) {
- if (minCapacity < 0) // overflow
- throw new OutOfMemoryError();
- int oldCapacity = queue.length; //原始容量大小
- //如果原始容量小于64则扩充为原来的2倍,否则扩充为原来的1.5倍
- int newCapacity = ((oldCapacity < 64)?
- ((oldCapacity + 1) * 2):
- ((oldCapacity / 2) * 3));
- if (newCapacity < 0) // overflow
- newCapacity = Integer.MAX_VALUE;
- if (newCapacity < minCapacity)
- newCapacity = minCapacity;
- queue = Arrays.copyOf(queue, newCapacity); //这个方法真好用
- }
- /**
- *
- * 向优先队列中插入一个元素
- * e为null则则抛出NullPointerException
- * e为不相符的类型则抛出ClassCastException
- * 具体实现见offer方法
- */
- public boolean add(E e) {
- return offer(e);
- }
- public boolean offer(E e) {
- if (e == null)
- throw new NullPointerException();
- modCount++; //添加了元素,modCount++
- int i = size;
- if (i >= queue.length) //如果已经添加的元素个数已经超出了数组的容量则进行容量扩充
- grow(i + 1);
- size = i + 1;
- if (i == 0) //如果添加之前是空队列
- queue[0] = e;
- else
- siftUp(i, e);
- return true;
- }
- /**
- * 取出最小元素,即根元素,即第1个元素
- */
- public E peek() {
- if (size == 0)
- return null;
- return (E) queue[0];
- }
- /**
- * 由于内部是用数组存储数据,只需要遍历数组即可
- */
- private int indexOf(Object o) {
- if (o != null) {
- for (int i = 0; i < size; i++)
- if (o.equals(queue[i]))
- return i;
- }
- return -1;
- }
- /**
- *
- * 从队列中移除指定元素,如果有多个,移除第一个
- * 方法:首先根据indexOf查找此元素的索引,然后根据索引移除元素
- */
- public boolean remove(Object o) {
- int i = indexOf(o);
- if (i == -1)
- return false;
- else {
- removeAt(i);
- return true;
- }
- }
- /**
- * 如果队列中存在o则移除它
- */
- boolean removeEq(Object o) {
- for (int i = 0; i < size; i++) {
- if (o == queue[i]) {
- removeAt(i);
- return true;
- }
- }
- return false;
- }
- /**
- * 查看队列中是否包含o
- */
- public boolean contains(Object o) {
- return indexOf(o) != -1;
- }
- /**
- * toArray
- */
- public Object[] toArray() {
- return Arrays.copyOf(queue, size);
- }
- /**
- * 老方法了,不多说
- */
- public <T> T[] toArray(T[] a) {
- if (a.length < size)
- // Make a new array of a's runtime type, but my contents:
- return (T[]) Arrays.copyOf(queue, size, a.getClass());
- System.arraycopy(queue, 0, a, 0, size);
- if (a.length > size)
- a[size] = null;
- return a;
- }
- /**
- * 返回此队列的一个迭代器
- */
- public Iterator<E> iterator() {
- return new Itr();
- }
- private final class Itr implements Iterator<E> {
- /**
- * 数组中的索引
- */
- private int cursor = 0;
- /**
- *
- * 最近一次调用next方法返回的元素的索引
- * 如果此索引的元素被移除了,重置lastRet为-1
- */
- private int lastRet = -1;
- /**
- *
- * 保存移除元素时所遇到的特殊情况,
- * 一般调用removeAt(int)方法返回的是null,如果值返回不为空则遇到特殊情况
- * 要将返回的值保存在forgetMeNot队列中,cursor大于size时从forgetMeNot中取
- * 见removeAt方法
- */
- public ArrayDeque<E> forgetMeNot = null;
- /**
- * 最后最近一次调用next方法返回的元素
- */
- private E lastRetElt = null;
- /**
- * 检测是否有并发操作
- */
- private int expectedModCount = modCount;
- public boolean hasNext() {
- return cursor < size ||
- (forgetMeNot != null && !forgetMeNot.isEmpty());
- }
- public E next() {
- if (expectedModCount != modCount)
- throw new ConcurrentModificationException();
- if (cursor < size)
- return (E) queue[lastRet = cursor++];
- if (forgetMeNot != null) {
- lastRet = -1;
- lastRetElt = forgetMeNot.poll();
- if (lastRetElt != null)
- return lastRetElt;
- }
- throw new NoSuchElementException();
- }
- public void remove() {
- if (expectedModCount != modCount)
- throw new ConcurrentModificationException();
- if (lastRet != -1) {
- E moved = PriorityQueue.this.removeAt(lastRet);
- lastRet = -1;
- if (moved == null)
- cursor--;
- else {
- if (forgetMeNot == null)
- forgetMeNot = new ArrayDeque<E>();
- forgetMeNot.add(moved);
- }
- } else if (lastRetElt != null) {
- PriorityQueue.this.removeEq(lastRetElt);
- lastRetElt = null;
- } else {
- throw new IllegalStateException();
- }
- expectedModCount = modCount;
- }
- }
- public int size() {
- return size;
- }
- /**
- * 移除队列中所有元素
- * 移除后队列为空
- */
- public void clear() {
- modCount++;
- for (int i = 0; i < size; i++)
- queue[i] = null;
- size = 0;
- }
- /**
- * 移除第一个元素(最小的元素)
- * 并重新调整堆结构
- */
- public E poll() {
- if (size == 0)
- return null;
- int s = --size;
- modCount++;
- E result = (E) queue[0];
- E x = (E) queue[s];
- queue[s] = null;
- if (s != 0)
- siftDown(0, x);
- return result;
- }
- /**
- *
- * 移除队列中的第i个元素
- * 移除元素时要重新调整堆,
- * 移除成功返回值也可能为null
- */
- public E removeAt(int i) {
- assert i >= 0 && i < size;
- modCount++; //移除元素,队列结构改变modCount++
- int s = --size;
- if (s == i) // 如果是最后一个元素,直接移除
- queue[i] = null;
- else {
- E moved = (E) queue[s]; //这是最后一个元素
- queue[s] = null; //首先将其设为null
- /*用i的较小子节点替换i,即把i移出去,
- 其子孙节点依次上升,最后一个子孙叶子节点以moved替换*/
- siftDown(i, moved);
- /*前面一步已经调整好了堆结构,这一步可能是为了处理特殊情况(我没遇到过这种特殊情况)
- queue[i] == moved,queue[i]是已经调整过的值*/
- if (queue[i] == moved) {
- siftUp(i, moved);
- if (queue[i] != moved)
- return moved;
- }
- }
- return null;
- }
- /**
- * 添加元素后,重新调整堆的过程,这里从下向上调整x的位置。
- * 这比初始构建堆更简单
- */
- private void siftUp(int k, E x) {
- if (comparator != null)
- siftUpUsingComparator(k, x);
- else
- siftUpComparable(k, x);
- }
- private void siftUpComparable(int k, E x) {
- Comparable<? super E> key = (Comparable<? super E>) x;
- while (k > 0) { //<=0就不用调整了
- int parent = (k - 1) >>> 1; //x的父节点
- Object e = queue[parent];
- if (key.compareTo((E) e) >= 0) //如果x小于parent则终止调整
- break;
- queue[k] = e; //否则父节点向下移,x为父节点
- k = parent; //从x处继续调整
- }
- queue[k] = key;
- }
- /**
- * 同上
- */
- private void siftUpUsingComparator(int k, E x) {
- while (k > 0) {
- int parent = (k - 1) >>> 1;
- Object e = queue[parent];
- if (comparator.compare(x, (E) e) >= 0)
- break;
- queue[k] = e;
- k = parent;
- }
- queue[k] = x;
- }
- /**
- *
- * 节点的调整:从此节点开始,由上至下进行位置调整。把小值上移。
- * 可以称之为一次筛选,从一个无序序列构建堆的过程就是一个不断筛选的过程.
- * 直到筛选到的节点为叶子节点,或其左右子树均大于此节点就停止筛选。
- */
- private void siftDown(int k, E x) {
- if (comparator != null)
- siftDownUsingComparator(k, x);
- else //如果比较器为空,则按自然顺序比较元素
- siftDownComparable(k, x);
- }
- /**
- * 比较器为空的一趟筛选过程。
- * PS:元素必须自己已经实现了Comparable方法
- * 否则将抛出异常
- */
- private void siftDownComparable(int k, E x) {
- Comparable<? super E> key = (Comparable<? super E>)x; //父节点值
- int half = size >>> 1; // loop while a non-leaf
- while (k < half) { //如果还不是叶子节点
- int child = (k << 1) + 1; //左子节点索引,先假设其值最小
- Object c = queue[child];
- int right = child + 1; //右子节点索引
- if (right < size &&
- ((Comparable<? super E>) c).compareTo((E) queue[right]) > 0) //如果左节点大于右节点
- c = queue[child = right]; //右节点为最小值
- if (key.compareTo((E) c) <= 0) //如果父节点小于左右节点中的最小值,则停止筛选
- break;
- queue[k] = c; //小值上移
- k = child; //沿着较小值继续筛选
- }
- queue[k] = key; //把最先的父节点的值插入到正确的位置
- }
- /**
- * 比较器不为空的一趟筛选过程
- * 一样的
- */
- private void siftDownUsingComparator(int k, E x) {
- int half = size >>> 1;
- while (k < half) {
- int child = (k << 1) + 1;
- Object c = queue[child];
- int right = child + 1;
- if (right < size &&
- comparator.compare((E) c, (E) queue[right]) > 0)
- c = queue[child = right];
- if (comparator.compare(x, (E) c) <= 0)
- break;
- queue[k] = c;
- k = child;
- }
- queue[k] = x;
- }
- /**
- * 构造初始堆的过程
- */
- private void heapify() {
- for (int i = (size >>> 1) - 1; i >= 0; i--) //从最后一个非终端节点(size/2 - 1)开始调整位置
- siftDown(i, (E) queue[i]);
- }
- /**
- * 返回比较器
- */
- public Comparator<? super E> comparator() {
- return comparator;
- }
- /**
- * 序列化此队列
- */
- private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
- throws java.io.IOException{
- // Write out element count, and any hidden stuff
- s.defaultWriteObject();
- // Write out array length, for compatibility with 1.5 version
- s.writeInt(Math.max(2, size + 1));
- // Write out all elements in the "proper order".
- for (int i = 0; i < size; i++)
- s.writeObject(queue[i]);
- }
- /**
- * 读取序列化的文件
- */
- private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
- throws java.io.IOException, ClassNotFoundException {
- // Read in size, and any hidden stuff
- s.defaultReadObject();
- // Read in (and discard) array length
- s.readInt();
- queue = new Object[size];
- // Read in all elements.
- for (int i = 0; i < size; i++)
- queue[i] = s.readObject();
- heapify(); //重新构建堆
- }
- }
注:转载地址 http://zhouyunan2010.iteye.com/blog/1244846
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