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在Java中如何使用PriorityQueue实现优先队列_PriorityQueue操作指南

P粉602998670

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发布时间:2025-11-11 10:37:36

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来源于php中文网

原创

PriorityQueue基于堆实现,默认最小堆,poll()返回最小值;通过Comparator可实现最大堆或自定义排序,常用于任务调度、Dijkstra等场景。

在java中如何使用priorityqueue实现优先队列_priorityqueue操作指南

在Java中,PriorityQueue 是实现优先队列最常用的方式。它基于堆(heap)数据结构,默认使用最小堆,也就是说队列头部的元素是队列中最小的。这意味着每次调用 poll()peek() 方法时,都会返回当前优先级最高的元素(数值最小或自定义排序中最靠前的)。

PriorityQueue的基本特性

PriorityQueue 是 java.util 包中的一个类,实现了 Queue 接口。它具有以下关键特点:

  • 不支持 null 元素(会抛出 NullPointerException)
  • 不是线程安全的(多线程环境下需使用 PriorityBlockingQueue)
  • 不允许插入不可比较的对象(除非提供 Comparator)
  • 插入和删除操作的时间复杂度为 O(log n),获取队首为 O(1)

默认最小堆的使用方法

当存储基本包装类型如 Integer、String 时,PriorityQueue 默认按自然顺序排列,即最小值优先。

PriorityQueue pq = new PriorityQueue<>();
pq.offer(5);
pq.offer(1);
pq.offer(3);

System.out.println(pq.poll()); // 输出 1 System.out.println(pq.poll()); // 输出 3 System.out.println(pq.poll()); // 输出 5

上面代码中,虽然插入顺序是 5、1、3,但出队顺序是 1、3、5,体现了“最小优先”原则。

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使用Comparator实现最大堆或自定义排序

如果需要最大堆,或者对复杂对象排序,可以通过传入 Comparator 来实现。

创建最大堆:

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PriorityQueue maxPQ = new PriorityQueue<>((a, b) -> b - a);
// 或使用 Collections.reverseOrder()
// PriorityQueue maxPQ = new PriorityQueue<>(Collections.reverseOrder());

maxPQ.offer(5); maxPQ.offer(1); maxPQ.offer(3);

System.out.println(maxPQ.poll()); // 输出 5 System.out.println(maxPQ.poll()); // 输出 3 System.out.println(maxPQ.poll()); // 输出 1

对自定义对象排序:

class Task {
    String name;
    int priority;
    Task(String name, int priority) {
        this.name = name;
        this.priority = priority;
    }
}

PriorityQueue taskQueue = new PriorityQueue<>( (t1, t2) -> t1.priority - t2.priority // 优先级数字越小,优先级越高 );

taskQueue.offer(new Task("Low", 3)); taskQueue.offer(new Task("High", 1)); taskQueue.offer(new Task("Medium", 2));

System.out.println(taskQueue.poll().name); // 输出 "High"

常用操作方法说明

以下是 PriorityQueue 的核心操作方法:

  • offer(E e):将元素插入队列,失败时抛异常(一般不会失败)
  • poll():取出并移除队首元素,队列为空返回 null
  • peek():查看队首元素但不移除,为空返回 null
  • size():返回队列元素个数
  • isEmpty():判断队列是否为空

注意:PriorityQueue 不保证遍历时有序,只有通过 poll() 才能按优先级顺序取出元素。

基本上就这些。掌握构造方式、Comparator 定制和核心方法,就能灵活使用 PriorityQueue 解决大多数需要优先处理的场景,比如任务调度、Dijkstra 算法、合并K个有序链表等。

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