使用 Java 的 DSA - 优先级队列

概述

优先级队列是一种比队列更专业的数据结构。与普通队列一样，优先级队列具有相同的方法，但有一个主要区别。在优先级队列中，项目按键值排序，因此键值最低的项目位于前面，键值最高的项目位于后面，反之亦然。因此，我们根据项目的键值为其分配优先级。值越低，优先级越高。以下是优先级队列的主要方法。

基本操作

• 插入/入队 − 将项目添加到队列后面。

• 删除/出队 −从队列前面删除一个项目。

优先级队列表示

在本文中，我们将使用数组实现队列。队列支持以下几个操作。

• Peek − 获取队列前面的元素。

• isFull − 检查队列是否已满。

• isEmpty − 检查队列是否为空。

插入/入队操作

每当将元素插入队列时，优先级队列都会按照其顺序插入项目。这里我们假设价值高的数据优先级较低。

public void insert(int data){
   int i =0;

   if(!isFull()){
      // 如果队列为空，则插入数据
      if(itemCount == 0){
         intArray[itemCount++] = data;        
      }else{
         // 从队列的右端开始
         for(i = itemCount - 1; i >= 0; i-- ){
            // 如果数据较大，则将现有项目移至右端
            if(data > intArray[i]){
               intArray[i+1] = intArray[i];
            }else{
               break;
            }            
         }
         // 插入数据
         intArray[i+1] = data;
         itemCount++;
      }
   }
}

移除/出队操作

每当要从队列中移除元素时，队列都会使用项目计数获取元素。一旦元素被移除。项目计数减少一。

public int remove(){
    return intArray[--itemCount];
}

优先级队列实现

PriorityQueue.java

package com.tutorialspoint.datastructure;

public class PriorityQueue {
   private final int MAX;
   private int[] intArray;
   private int itemCount;

   public PriorityQueue(int size){
      MAX = size;
      intArray = new int[MAX];     
      itemCount = 0;
   }

   public void insert(int data){
      int i =0;

      if(!isFull()){
         // 如果队列为空，则插入数据
         if(itemCount == 0){
            intArray[itemCount++] = data;        
         }else{
            // 从队列的右端开始
            for(i = itemCount - 1; i >= 0; i-- ){
               // 如果数据较大，则将现有项目移至右端
               if(data > intArray[i]){
                  intArray[i+1] = intArray[i];
               }else{
                  break;
               }            
            }   
            // 插入数据
            intArray[i+1] = data;
            itemCount++;
         }
      }
   }

   public int remove(){
      return intArray[--itemCount];
   }

   public int peek(){
      return intArray[itemCount - 1];
   }

   public boolean isEmpty(){
      return itemCount == 0;
   }

   public boolean isFull(){
      return itemCount == MAX;
   }

   public int size(){
      return itemCount;
   }
}

演示程序

PriorityQueueDemo.java

package com.tutorialspoint.datastructure;

public class PriorityQueueDemo {
   public static void main(String[] args){
      PriorityQueue queue = new PriorityQueue(6);
       
      //insert 5 items
      queue.insert(3);
      queue.insert(5);
      queue.insert(9);
      queue.insert(1);
      queue.insert(12);

      // ------------------
      // index : 0  1 2 3 4 
      // ------------------
      // queue : 12 9 5 3 1 

      queue.insert(15);

      // ---------------------
      // index : 0  1 2 3 4  5 
      // ---------------------
      // queue : 15 12 9 5 3 1 

      if(queue.isFull()){
         System.out.println("Queue is full!");   
      }


      //remove one item
      int num = queue.remove();
      System.out.println("Element removed: "+num);
      // ---------------------
      // index : 0  1  2 3 4 
      // ---------------------
      // queue : 15 12 9 5 3  

      //insert more items
      queue.insert(16);

      // ----------------------
      // index :  0  1 2 3 4  5
      // ----------------------
      // queue : 16 15 12 9 5 3

      //As queue is full, elements will not be inserted.
      queue.insert(17);
      queue.insert(18);
	 
      // ----------------------
      // index : 0   1  2 3 4 5
      // ----------------------
      // queue : 16 15 12 9 5 3
      System.out.println("Element at front: "+queue.peek());
      System.out.println("----------------------");
      System.out.println("index : 5 4 3 2  1  0");
      System.out.println("----------------------");
      System.out.print("Queue:  ");
      while(!queue.isEmpty()){
         int n = queue.remove();           
         System.out.print(n +" ");
      }
   }
}

如果我们编译并运行上述程序，则会产生以下结果 −

Queue is full!
Element removed: 1
Element at front: 3
----------------------
index : 5 4 3 2  1  0
----------------------
Queue:  3 5 9 12 15 16