参考
http://www.importnew.com/6932.html
https://www.cnblogs.com/gnivor/p/4841191.html
我们知道队列是遵循先进先出（First-In-First-Out）模式的，但有些时候需要在队列中基于优先级处理对象。举个例子，比方说我们有一个每日交易时段生成股票报告的应用程序，需要处理大量数据并且花费很多处理时间。客户向这个应用程序发送请求时，实际上就进入了队列。我们需要首先处理优先客户再处理普通用户。在这种情况下，Java的PriorityQueue(优先队列)会很有帮助。
PriorityQueue类在Java1.5中引入并作为 Java Collections Framework 的一部分。PriorityQueue是基于优先堆的一个无界队列，这个优先队列中的元素可以默认自然排序或者通过提供的Comparator（比较器）在队列实例化的时排序。（不指定Comparator时默认为最小堆）
优先队列不允许空值，而且不支持non-comparable（不可比较）的对象，比如用户自定义的类。优先队列要求使用Java Comparable和Comparator接口给对象排序，并且在排序时会按照优先级处理其中的元素。
优先队列的头是基于自然排序或者Comparator排序的最小元素。如果有多个对象拥有同样的排序，那么就可能随机地取其中任意一个。当我们获取队列时，返回队列的头对象。
优先队列的大小是不受限制的，但在创建时可以指定初始大小。当我们向优先队列增加元素的时候，队列大小会自动增加。
PriorityQueue是非线程安全的，所以Java提供了PriorityBlockingQueue（实现BlockingQueue接口）用于Java多线程环境。
我们有一个用户类Customer，它没有提供任何类型的排序。当我们用它建立优先队列时，应该为其提供一个比较器对象。
Customer.java
package com.journaldev.collections;
public class Customer {
private int id;
private String name;
public Customer(int i, String n){
this.id=i;
this.name=n;
}
public int getId() {
return id;
}
public String getName() {
return name;
}
}
我们使用Java随机数生成随机用户对象。对于自然排序，我们使用Integer对象，这也是一个封装过的Java对象。
下面是最终的测试代码，展示如何使用PriorityQueue：
PriorityQueueExample.java
package com.journaldev.collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;
import java.util.Random;
public class PriorityQueueExample {
public static void main(String[] args) {
//优先队列自然排序示例
Queue<Integer> integerPriorityQueue = new PriorityQueue<>(7);
Random rand = new Random();
for(int i=0;i<7;i++){
integerPriorityQueue.add(new Integer(rand.nextInt(100)));
}
for(int i=0;i<7;i++){
Integer in = integerPriorityQueue.poll();
System.out.println("Processing Integer:"+in);
}
//优先队列使用示例
Queue<Customer> customerPriorityQueue = new PriorityQueue<>(7, idComparator);
addDataToQueue(customerPriorityQueue);
pollDataFromQueue(customerPriorityQueue);
}
//匿名Comparator实现
public static Comparator<Customer> idComparator = new Comparator<Customer>(){
@Override
public int compare(Customer c1, Customer c2) {
return (int) (c1.getId() - c2.getId());
}
};
//用于往队列增加数据的通用方法
private static void addDataToQueue(Queue<Customer> customerPriorityQueue) {
Random rand = new Random();
for(int i=0; i<7; i++){
int id = rand.nextInt(100);
customerPriorityQueue.add(new Customer(id, "Pankaj "+id));
}
}
//用于从队列取数据的通用方法
private static void pollDataFromQueue(Queue<Customer> customerPriorityQueue) {
while(true){
Customer cust = customerPriorityQueue.poll();
if(cust == null) break;
System.out.println("Processing Customer with ID="+cust.getId());
}
}
}
注意我用实现了Comparator接口的Java匿名类，并且实现了基于id的比较器。
当我运行以上测试程序时，我得到以下输出：
Processing Integer:9
Processing Integer:16
Processing Integer:18
Processing Integer:25
Processing Integer:33
Processing Integer:75
Processing Integer:77
Processing Customer with ID=6
Processing Customer with ID=20
Processing Customer with ID=24
Processing Customer with ID=28
Processing Customer with ID=29
Processing Customer with ID=82
Processing Customer with ID=96
从输出结果可以清楚的看到，最小的元素在队列的头部因而最先被取出。如果不实现Comparator，在建立customerPriorityQueue时会抛出ClassCastException。
Exception in thread "main" java.lang.ClassCastException: com.journaldev.collections.Customer cannot be cast to java.lang.Comparable
at java.util.PriorityQueue.siftUpComparable(PriorityQueue.java:633)
at java.util.PriorityQueue.siftUp(PriorityQueue.java:629)
at java.util.PriorityQueue.offer(PriorityQueue.java:329)
at java.util.PriorityQueue.add(PriorityQueue.java:306)
at com.journaldev.collections.PriorityQueueExample.addDataToQueue(PriorityQueueExample.java:45)
at com.journaldev.collections.PriorityQueueExample.main(PriorityQueueExample.java:25)
总结：
注意1：该队列是用数组实现，但是数组大小可以动态增加，容量无限。
注意2：队列的实现不是同步的。不是线程安全的。如果多个线程中的任意线程从结构上修改了列表， 则这些线程不应同时访问 PriorityQueue实例。保证线程安全可以使用PriorityBlockingQueue 类。
注意3：不允许使用 null 元素。
注意4：插入方法（offer()、poll()、remove() 、add() 方法）时间复杂度为O(log(n)) ；
remove(Object) 和 contains(Object) 时间复杂度为O(n)；
检索方法（peek、element 和 size）时间复杂度为常量。
注意5：方法iterator()中提供的迭代器并不保证以有序的方式遍历优先级队列中的元素。（原因可参考PriorityQueue的内部实现）
如果需要按顺序遍历，可用Arrays.sort(pq.toArray())。
注意6：可以在构造函数中指定如何排序。如：
PriorityQueue()
使用默认的初始容量（11）创建一个 PriorityQueue，并根据其自然顺序来排序其元素（使用 Comparable）。
PriorityQueue(int initialCapacity)
使用指定的初始容量创建一个 PriorityQueue，并根据其自然顺序来排序其元素（使用 Comparable）。
PriorityQueue(int initialCapacity, Comparator<? super E> comparator)
使用指定的初始容量创建一个 PriorityQueue，并根据指定的比较器comparator来排序其元素。
注意7：此类及其迭代器实现了 Collection 和 Iterator 接口的所有可选 方法。
PriorityQueue对元素采用的是堆排序，头是按指定排序方式的最小元素。堆排序只能保证根是最大（最小），整个堆并不是有序的。
方法iterator()中提供的迭代器可能只是对整个数组的依次遍历。也就只能保证数组的第一个元素是最小的。
利用 优先队列 求数组中前k个最小的数字，时间复杂度：O（nlogk）
更多解法相见
https://www.nowcoder.com/practice/6a296eb82cf844ca8539b57c23e6e9bf?tpId=13&tqId=11182&rp=2&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/question-ranking
/*
用最大堆保存这k个数，每次只和堆顶比，如果比堆顶小，删除堆顶，新数入堆。
最大堆 时间复杂度O（nlogk）
*/
public ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution(int[] input, int k) {
ArrayList<Integer> res = new ArrayList<>();
//这里不要忘了判断 k>input.length
if (input == null || input.length == 0 || k <= 0 || k > input.length) {
return res;
}
PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>(k, new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o2 - o1;
}
});
for (int i = 0; i < input.length; i++) {
if (maxHeap.size() != k) {
maxHeap.offer(input[i]);
} else if (input[i] < maxHeap.peek()) {
maxHeap.poll();
maxHeap.offer(input[i]);
}
}
for (int num : maxHeap) {
res.add(num);
}
return res;
}
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