《Java源码分析》：PriorityQueue

看了PriorityBlockingQueue的源码之后，发现这个类的实现是基于二叉堆来实现的，然而自己以前对二叉堆基本上没有认真的研究过，这是自己第一次看到关于二叉堆的“插入元素”、“取出元素”等相关操作的一个具体实现。于是，想想，PriorityQueue里面的内部实现也应该是这样的，因此也就看了下PriorityQueue的源码，下面一点点的进行介绍。有了PriorityBlockingQueue类中关于二叉堆的相关操作的基础，看PriorityQueue类就比较简单了。

1、PriorityQueue的继承体系

    public class PriorityQueue<E> extends AbstractQueue<E>        implements java.io.Serializable

PriorityQueue继承了AbstractQueue类，而AbstractQueue类是实现了Queue接口。

2、PriorityQueue的相关属性介绍

PriorityQueue类相关属性介绍

1、默认容量

private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;

2、最大容量

private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;

3、二叉堆

    //基于二叉堆来实现优先队列，queue[i]的子节点为queue[2*i+1]/queue[2*i+2];    transient Object[] queue; // non-private to simplify nested class access

4、优先队列元素个数

private int size = 0;

5、比较器，优先队列中的元素就是按照此比较器进行排序。

private final Comparator

3、PriorityQueue构造函数介绍

PriorityQueue类相关构造函数介绍

1）、创建一个优先队列对象，默认大小为11，队列中的元素按照自然顺序排序。

    public PriorityQueue() {        this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);    }

2）、创建一个指定大小的优先队列对象，队列中的元素按照自然顺序排序。

    public PriorityQueue(int initialCapacity) {        this(initialCapacity, null);    }

3）、创建一个默认大小(11)的优先队列对象，队列中的元素按照指定比较器进行排序。

    public PriorityQueue(Comparator<? super E> comparator) {        this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, comparator);    }

4）、根据指定的大小和比较器来创建一个优先队列对象。

    public PriorityQueue(int initialCapacity,                         Comparator<? super E> comparator) {        // Note: This restriction of at least one is not actually needed,        // but continues for 1.5 compatibility        if (initialCapacity < 1)            throw new IllegalArgumentException();        this.queue = new Object[initialCapacity];        this.comparator = comparator;    }

4、PriorityQueue的add(e)/offer(e)方法介绍

add函数的功能：插入一个元素到优先队列中

add方法的源代码如下：

    public boolean add(E e) {        return offer(e);    }

从源码中可以看出add方法直接调用了offer方法。

offer方法代码如下：（有详细的注释）

    public boolean offer(E e) {        if (e == null) //检查是否为null，如果为null，则抛空指针异常            throw new NullPointerException();        modCount++;        int i = size;        if (i >= queue.length)//如果容量不够，则进行扩容操作            grow(i + 1);        //将元素e加入到queue[i]为位置上        size = i + 1;        if (i == 0)            queue[0] = e;        else            siftUp(i, e); //需要向上调整，使之保持为二叉堆的特性。        return true;    }

offer(E e)方法的实现思路如下：

1）首先检查要添加的元素e是否为null，如果为null，则抛空指针异常，如果不为null，则进行2

2）判断数组是否已满，如果已满，则进行扩容，否则将元素加入到数组末尾即可。但是由于这个数组表示的是一个“二叉堆”，因此还需要进行相应的调整操作，使得这个数组在添加元素之后依然保持的是二叉堆的特性。

下面介绍了在offer(E e)方法中设计到了grow、siftUp方法。

grow(int minCapacity)方法介绍

    //添加数组的容量    private void grow(int minCapacity) {        int oldCapacity = queue.length;        // Double size if small; else grow by 50%        //如果比较小，则扩容为原来的2倍，否则只扩容为原来的1.5倍        int newCapacity = oldCapacity + ((oldCapacity < 64) ?                                         (oldCapacity + 2) :                                         (oldCapacity >> 1));        // overflow-conscious code        if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)            newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);        queue = Arrays.copyOf(queue, newCapacity);    }    private static int hugeCapacity(int minCapacity) {        if (minCapacity < 0) // overflow            throw new OutOfMemoryError();        return (minCapacity > MAX_ARRAY_SIZE) ?            Integer.MAX_VALUE :            MAX_ARRAY_SIZE;    }

grow方法比较简单哈，就是进行2倍或者是1.5倍的扩容。只是对Interger.MAX_VALUE附近大小的时候扩容有一点特殊的考虑处理。

siftUp(int k, E x)方法介绍

siftUp(int k, E x)方法功能：将元素x插入到queue[k]位置上，并进行调整使之具有二叉堆特性。

    private void siftUp(int k, E x) {        if (comparator != null)            siftUpUsingComparator(k, x);        else            siftUpComparable(k, x);    }

siftUpUsingComparator和siftUpComparable源码如下：这两个函数的思想就是二叉堆插入元素的思想，比较好理解。

    @SuppressWarnings("unchecked")    private void siftUpComparable(int k, E x) {        Comparable<? super E> key = (Comparable<? super E>) x;        while (k > 0) {            int parent = (k - 1) >>> 1;            Object e = queue[parent];            if (key.compareTo((E) e) >= 0)                break;            queue[k] = e;            k = parent;        }        queue[k] = key;    }    @SuppressWarnings("unchecked")    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;    }

5、PriorityQueue的poll()方法介绍

取出优先队列中的第一个元素。

    @SuppressWarnings("unchecked")    public E poll() {        if (size == 0) //如果没有元素，则返回null            return null;        int s = --size;        modCount++;        E result = (E) queue[0];        E x = (E) queue[s];        queue[s] = null;        if (s != 0) //队列中不只有一个元素            siftDown(0, x);        return result;    }

poll方法的思想为：取出queue[0]元素，然后将queue[size-1]插入到queue[0],然后向下沉来保持二叉堆的特性。

    //将元素x存储在queue[k],并进行相应的调整    private void siftDown(int k, E x) {        if (comparator != null)            siftDownUsingComparator(k, x);        else            siftDownComparable(k, x);    }    //函数功能：将父节点的元素向后沉，比较简单哈    @SuppressWarnings("unchecked")    private void siftDownComparable(int k, E x) {        Comparable<? super E> key = (Comparable<? super E>)x;        int half = size >>> 1;        // loop while a non-leaf        while (k < half) {            int child = (k << 1) + 1; // assume left child is least            Object c = queue[child];            int right = child + 1;            if (right < size &&                ((Comparable<? super E>) c).compareTo((E) queue[right]) > 0)                c = queue[child = right];            if (key.compareTo((E) c) <= 0)                break;            queue[k] = c;            k = child;        }        queue[k] = key;    }    @SuppressWarnings("unchecked")    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;    }

“向下沉”的思想比较简单哈，siftDownComparable/siftDownUsingComparator就是二叉堆中“插入元素并调整元素”的一个实现，如果对上面的代码实现不太懂，可以先了解下二叉堆“插入元素”的思想。

6、PriorityQueue的remove方法的介绍

函数功能：移除指定元素

    public boolean remove(Object o) {        int i = indexOf(o);        if (i == -1) //没有在数组中找到            return false;        else {            removeAt(i);            return true;        }    }

remove(Object o)方法的思想为：
1）找到这个元素在数组中的位置，如果没有找到，则直接返回false。否则进行2

2）调用removeAt进行删除并调整操作。

indexOf(Object o)方法的代码如下

函数功能：找到对象o在数组中出现的第一个索引

    private int indexOf(Object o) {        if (o != null) {            for (int i = 0; i < size; i++)                if (o.equals(queue[i]))                    return i;        }        return -1;    }

removeAt(int i)方法介绍

removeAt方法的源码如下：

    @SuppressWarnings("unchecked")    private E removeAt(int i) {        // assert i >= 0 && i < size;        modCount++;        int s = --size;        if (s == i) // removed last element            queue[i] = null;        else {            E moved = (E) queue[s];            queue[s] = null;            siftDown(i, moved); //先下沉的试下            if (queue[i] == moved) { //如果没有下沉，则看能否上浮                siftUp(i, moved);                if (queue[i] != moved)                    return moved;            }        }        return null;    }

removeAt(int i)方法的实现思想如下

首先删除queue[i]，用queue[size-1]位置的元素用填补queue[i],然后先下沉queue[i],如果没有下沉成功，则上浮。

小结

关于PriorityQueue类比较简单，是借助于“二叉堆”来实现的，此类的所有操作基本就是一个“二叉堆”的相关操作的实现。

说明：博文中有的函数的注释确实相当少，没有注释的原因是这些函数都是“二叉堆”相关操作的一个实现，自己刚好对这一块比较了解，因此，就没有添加相应的注释。