java集合——Queue

Queue接口定義了隊列數據結構,元素是有序的(按插入順序),先進先出。Queue接口相關的部分UML類圖如下:

DeQueue

DeQueue(Double-ended queue)為接口,繼承了Queue接口,創建雙向隊列,靈活性更強,可以前向或后向迭代,在隊頭隊尾均可心插入或刪除元素。它的兩個主要實現類是ArrayDeque和LinkedList。

ArrayDeque (底層使用循環數組實現雙向隊列)

1.1 創建
public ArrayDeque() {
   // 默認容量為16
   elements = new Object[16];
}
public ArrayDeque(int numElements) {
   // 指定容量的構造函數
   allocateElements(numElements);
}
private void allocateElements(int numElements) {
        int initialCapacity = MIN_INITIAL_CAPACITY;// 最小容量為8
        // Find the best power of two to hold elements.
        // Tests "<=" because arrays aren't kept full.
        // 如果要分配的容量大于等于8,擴大成2的冪(是為了維護頭、尾下標值);否則使用最小容量8
        if (numElements >= initialCapacity) {
            initialCapacity = numElements;
            initialCapacity |= (initialCapacity >>>  1);
            initialCapacity |= (initialCapacity >>>  2);
            initialCapacity |= (initialCapacity >>>  4);
            initialCapacity |= (initialCapacity >>>  8);
            initialCapacity |= (initialCapacity >>> 16);
            initialCapacity++;
            if (initialCapacity < 0)   // Too many elements, must back off
                initialCapacity >>>= 1;// Good luck allocating 2 ^ 30 elements
        }
        elements = new Object[initialCapacity];
    }
1.2 add操作

add(E e) 調用 addLast(E e) 方法:

public void addLast(E e) {
   if (e == null)
      throw new NullPointerException("e == null");
   elements[tail] = e; // 根據尾索引,添加到尾端
   // 尾索引+1,并與數組(length - 1)進行取‘&’運算,因為length是2的冪,所以(length-1)轉換為2進制全是1,
   // 所以如果尾索引值 tail 小于等于(length - 1),那么‘&’運算后仍為 tail 本身;如果剛好比(length - 1)大1時,
   // ‘&’運算后 tail 便為0(即回到了數組初始位置)。正是通過與(length - 1)進行取‘&’運算來實現數組的雙向循環。
   // 如果尾索引和頭索引重合了,說明數組滿了,進行擴容。
   if ((tail = (tail + 1) & (elements.length - 1)) == head)
      doubleCapacity();// 擴容為原來的2倍
}

addFirst(E e) 的實現:

public void addFirst(E e) {
   if (e == null)
      throw new NullPointerException("e == null");
   // 此處如果head為0,則-1(1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111)與(length - 1)進行取‘&’運算,結果必然是(length - 1),即回到了數組的尾部。
   elements[head = (head - 1) & (elements.length - 1)] = e;
   // 如果尾索引和頭索引重合了,說明數組滿了,進行擴容
   if (head == tail)
      doubleCapacity();
}
1.3 remove操作

remove()方法最終都會調對應的poll()方法:

    public E poll() {
        return pollFirst();
    }
    public E pollFirst() {
        int h = head;
        @SuppressWarnings("unchecked") E result = (E) elements[h];
        // Element is null if deque empty
        if (result == null)
            return null;
        elements[h] = null;     // Must null out slot
        // 頭索引 + 1
        head = (h + 1) & (elements.length - 1);
        return result;
    }
    public E pollLast() {
        // 尾索引 - 1
        int t = (tail - 1) & (elements.length - 1);
        @SuppressWarnings("unchecked") E result = (E) elements[t];
        if (result == null)
            return null;
        elements[t] = null;
        tail = t;
        return result;
    }

PriorityQueue(底層用數組實現堆的結構)

優先隊列跟普通的隊列不一樣,普通隊列是一種遵循FIFO規則的隊列,拿數據的時候按照加入隊列的順序拿取。 而優先隊列每次拿數據的時候都會拿出優先級最高的數據。

優先隊列內部維護著一個堆,每次取數據的時候都從堆頂拿數據(堆頂的優先級最高),這就是優先隊列的原理。

2.1 add,添加方法
public boolean add(E e) {
    return offer(e); // add方法內部調用offer方法
}
public boolean offer(E e) {
    if (e == null) // 元素為空的話,拋出NullPointerException異常
        throw new NullPointerException();
    modCount++;
    int i = size;
    if (i >= queue.length) // 如果當前用堆表示的數組已經滿了,調用grow方法擴容
        grow(i + 1); // 擴容
    size = i + 1; // 元素個數+1
    if (i == 0) // 堆還沒有元素的情況
        queue[0] = e; // 直接給堆頂賦值元素
    else // 堆中已有元素的情況
        siftUp(i, e); // 重新調整堆,從下往上調整,因為新增元素是加到最后一個葉子節點
    return true;
}
private void siftUp(int k, E x) {
    if (comparator != null)  // 比較器存在的情況下
        siftUpUsingComparator(k, x); // 使用比較器調整
    else // 比較器不存在的情況下
        siftUpComparable(k, x); // 使用元素自身的比較器調整
}
private void siftUpUsingComparator(int k, E x) {
    while (k > 0) { // 一直循環直到父節點還存在
        int parent = (k - 1) >>> 1; // 找到父節點索引,等同于(k - 1)/ 2
        Object e = queue[parent]; // 獲得父節點元素
        // 新元素與父元素進行比較,如果滿足比較器結果,直接跳出,否則進行調整
        if (comparator.compare(x, (E) e) >= 0) 
            break;
        queue[k] = e; // 進行調整,新位置的元素變成了父元素
        k = parent; // 新位置索引變成父元素索引,進行遞歸操作
    }
    queue[k] = x; // 新添加的元素添加到堆中
}
2.2 poll,出隊方法
public E poll() {
    if (size == 0)
        return null;
    int s = --size; // 元素個數-1
    modCount++;
    E result = (E) queue[0]; // 得到堆頂元素
    E x = (E) queue[s]; // 最后一個葉子節點
    queue[s] = null; // 最后1個葉子節點置空
    if (s != 0)
        siftDown(0, x); // 從上往下調整,因為刪除元素是刪除堆頂的元素
    return result;
}
private void siftDown(int k, E x) {
    if (comparator != null) // 比較器存在的情況下
        siftDownUsingComparator(k, x); // 使用比較器調整
    else // 比較器不存在的情況下
        siftDownComparable(k, x); // 使用元素自身的比較器調整
}
private void siftDownUsingComparator(int k, E x) {
    int half = size >>> 1; // 只需循環節點個數的一般即可
    while (k < half) {
        int child = (k << 1) + 1; // 得到父節點的左子節點索引,即(k * 2)+ 1
        Object c = queue[child]; // 得到左子元素
        int right = child + 1; // 得到父節點的右子節點索引
        if (right < size &&
            comparator.compare((E) c, (E) queue[right]) > 0) // 左子節點跟右子節點比較,取更大的值
            c = queue[child = right];
        if (comparator.compare(x, (E) c) <= 0)  // 然后這個更大的值跟最后一個葉子節點比較
            break;
        queue[k] = c; // 新位置使用更大的值
        k = child; // 新位置索引變成子元素索引,進行遞歸操作
    }
    queue[k] = x; // 最后一個葉子節點添加到合適的位置
}
2.3 remove,刪除隊列元素
public boolean remove(Object o) {
    int i = indexOf(o); // 找到數據對應的索引
    if (i == -1) // 不存在的話返回false
        return false;
    else { // 存在的話調用removeAt方法,返回true
        removeAt(i);
        return true;
    }
}
private E removeAt(int i) {
    modCount++;
    int s = --size; // 元素個數-1
    if (s == i) // 如果是刪除最后一個葉子節點
        queue[i] = null; // 直接置空,刪除即可,堆還是保持特質,不需要調整
    else { // 如果是刪除的不是最后一個葉子節點
        E moved = (E) queue[s]; // 獲得最后1個葉子節點元素
        queue[s] = null; // 最后1個葉子節點置空
        siftDown(i, moved); // 從上往下調整
        if (queue[i] == moved) { // 如果從上往下調整完畢之后發現元素位置沒變,從下往上調整
            siftUp(i, moved); // 從下往上調整
            if (queue[i] != moved)
                return moved;
        }
    }
    return null;
}

先執行 siftDown() 下濾過程:


再執行 siftUp() 上濾過程:


2.4 總結和同步的問題

1、jdk內置的優先隊列PriorityQueue內部使用一個堆維護數據,每當有數據add進來或者poll出去的時候會對堆做從下往上的調整和從上往下的調整。

2、PriorityQueue不是一個線程安全的類,如果要在多線程環境下使用,可以使用 PriorityBlockingQueue 這個優先阻塞隊列。其中add、poll、remove方法都使用 ReentrantLock 鎖來保持同步,take() 方法中如果元素為空,則會一直保持阻塞。

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