PriorityQueue的优先级由Comparator或元素自然顺序决定，底层用数组实现完全二叉堆，仅根节点保证最优，不维护整体有序。
PriorityQueue 的优先级由 Comparator 或自然顺序决定
Java 中 PriorityQueue 默认不是按插入顺序，也不是按“数值大小”自动理解优先级——它依赖 Comparator 实现或元素自身的 Comparable 接口。没有实现 Comparable 且未传入 Comparator，构造时不会报错，但首次调用 offer() 或 poll() 就会抛 ClassCastException。
- 使用自然顺序：元素类必须实现
Comparable，比如Integer、String可直接用 - 自定义顺序：构造时传入
Comparator，例如new PriorityQueue((a, b) -> b - a)构建大顶堆 - 注意
Comparator返回值逻辑：负数表示 a 优先于 b（小顶堆默认行为），0 表示相等，正数表示 b 更优先
PriorityQueue 底层不是二叉搜索树，而是数组模拟的完全二叉堆
PriorityQueue 内部用动态数组（Object[] queue）存储元素，按完全二叉树层级遍历顺序存放。索引关系固定：
– 父节点索引 = (i - 1) / 2
– 左子节点索引 = 2 * i + 1
– 右子节点索引 = 2 * i + 2
- 堆化操作（如
offer()后上浮、poll()后下沉）只保证根最小（或按 Comparator 定义的“最小”），不保证左右子树有序 - 因此不能通过遍历数组获取排序结果；想全量有序，必须反复
poll()或转成数组后调用Arrays.sort() - 初始容量为 11，扩容策略是
oldCapacity + (oldCapacity （即 ×1.5），非 2 的幂次，别误以为是类似HashMap的桶结构
常见误用：以为 peek() / poll() 能反映插入顺序或稳定排序
PriorityQueue 不保证相同优先级元素的处理顺序（即不稳定），也不保留插入时间信息。即使两个元素比较结果为 0，它们谁先被 poll() 出来是不确定的。
- 若需稳定优先队列（相同优先级时按插入先后出队），得手动封装：例如用
long sequenceId辅助比较 -
peek()只返回头元素，不移除；poll()移除并返回；remove(Object)时间复杂度是 O(n)，慎用 - 遍历时（如增强 for 循环）不按优先级顺序，而是按底层数组当前排列——这和堆逻辑无关，纯属内部存储快照，不可依赖
性能与线程安全的关键事实
PriorityQueue 是非线程安全的。多线程环境下直接共享实例，会导致 offer()/poll() 出现数据错乱甚至无限循环（因堆结构被并发修改破坏）。
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- 单线程场景下，
offer()和poll()均为 O(log n)，peek()是 O(1) - 不要用
Collections.synchronizedCollection(new PriorityQueue())—— 这仅同步单个操作，无法保证复合操作（如先isEmpty()再poll()）的原子性 - 真需要并发优先队列，用
PriorityBlockingQueue；它基于可重入锁 + 条件队列，支持阻塞，但依然不保证公平性
PriorityQueuemaxHeap = new PriorityQueue<>((a, b) -> b - a); maxHeap.offer(3); maxHeap.offer(1); maxHeap.offer(4); System.out.println(maxHeap.poll()); // 输出 4 System.out.println(maxHeap.poll()); // 输出 3
堆结构本身不暴露，所有逻辑都封装在 siftUp() 和 siftDown() 方法里。真正容易被忽略的是：你看到的“顺序”，永远只在取的时候才被强制维持；存进去那一刻，数组里根本看不出优先级。
