Java之PriorityQueue的使用解读
更新时间：2025年09月04日 09:11:46 作者：minh_coo
本文介绍PriorityQueue的基本概念、常用方法及自定义排序技巧,重点讲解其在TOPK问题中的应用,通过小顶堆或大顶堆高效筛选最大/最小值,适用于大规模数据处理场景
PriorityQueue用法
一、基本概念
PriorityQueue（优先队列），在概念上，默认为小顶堆，元素单调递增排序。也可通过传入Comparator，重写其中的compare方法自定义排序规则；
在实现上，PriorityQueue实现了Queue接口，使用数组来存储数据，按照每层从左到右的顺序存放，因此它不允许存入null值。
二、常用方法总结
| 方法 | 作用 |
|---|---|
| add(); | 队尾插入元素，调整堆结构，失败时抛异常 |
| offer(); | 队尾插入元素，调整堆结构，失败时抛false |
| remove(); | 根据value值删除指定元素，调整堆结构，失败时抛异常 |
| poll(); | 删除队头元素，调整堆结构，失败时抛null |
| element(); | 获取队列头元素 |
| peek(); | 获取队列头元素 |
| clear(); | 清空队列 |
| size(); | 获取队列元素个数 |
| contains(); | 判断队列中是否包含指定元素 |
| isEmpty(); | 判断队列是否为空 |
三、具体使用
1、实现降序排列（大顶堆）
方式一、lambda表达式
PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(
(o1, o2) -> o2 - o1
);
方式二、重写compare方法
PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o2 - o1;
}
});
2、实现自定义排序
示例一、按字符串的第三位进行降序排列
PriorityQueue<String> queue = new PriorityQueue<>(
(o1, o2) -> o2.charAt(2) - o1.charAt(2)
);
示例二、自定义一个类People，先按名字排序，再按年龄排序，再按身高排序
public class Solution {
public static void main(String[] args) {
PriorityQueue<People> queue = new PriorityQueue<>(
(o1, o2) -> {
if (o1.getName().compareTo(o2.getName()) > 0) {
return 1;
} else if (o1.getName().compareTo(o2.getName()) < 0) {
return -1;
} else {
if (o1.getAge() > o2.getAge()) {
return 1;
} else if (o1.getAge() < o2.getAge()) {
return -1;
} else {
if (o1.getHeight() - o2.getHeight() > 0) {
return 1;
} else if (o1.getHeight() - o2.getHeight() < 0) {
return -1;
} else {
return 0;
}
}
}
}
);
People one = new People("one", 12, 45.6f);
People two = new People("one", 12, 12.3f);
queue.add(one);
queue.add(two);
for (People tmp : queue) {
System.out.println(tmp);
}
}
}
class People {
private String name;
private int age;
private float height;
public People(String name, int age, float height) {
this.name = name;
this.age = age;
this.height = height;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
public float getHeight() {
return height;
}
public void setHeight(float height) {
this.height = height;
}
@Override
public String toString() {
return "people{" +
"name='" + name + '\'' +
", age=" + age +
", height=" + height +
'}';
}
}
3、解决TOP K问题
问题场景：从十亿个数中取最大/最小的100个数
解决方案：先取100个数构成小顶堆/大顶堆，后续每来一个数都与队头元素进行判断，比它小就直接丢弃，比它大就进队列中，直至访问完毕，最后剩下的即为所求答案。
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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