（1）什么是優(yōu)先級(jí)隊(duì)列？
（2）怎么實(shí)現(xiàn)一個(gè)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列？
（3）PriorityQueue是線程安全的嗎？
（4）PriorityQueue就有序的嗎？
優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，是0個(gè)或多個(gè)元素的集合，集合中的每個(gè)元素都有一個(gè)權(quán)重值，每次出隊(duì)都彈出優(yōu)先級(jí)大或最小的元素。
一般來(lái)說，優(yōu)先級(jí)隊(duì)列使用堆來(lái)實(shí)現(xiàn)。
還記得堆的相關(guān)知識(shí)嗎？鏈接直達(dá)【拜托，面試別再問我堆（排序）了！】。
那么Java里面是如何通過“堆”這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列的呢？
讓我們一起來(lái)學(xué)習(xí)吧。
重慶分公司
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// 默認(rèn)容量
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;
// 存儲(chǔ)元素的地方
transient Object[] queue; // non-private to simplify nested class access
// 元素個(gè)數(shù)
private int size = 0;
// 比較器
private final Comparator comparator;
// 修改次數(shù)
transient int modCount = 0; // non-private to simplify nested class access（1）默認(rèn)容量是11；
（2）queue，元素存儲(chǔ)在數(shù)組中，這跟我們之前說的堆一般使用數(shù)組來(lái)存儲(chǔ)是一致的；
（3）comparator，比較器，在優(yōu)先級(jí)隊(duì)列中，也有兩種方式比較元素，一種是元素的自然順序，一種是通過比較器來(lái)比較；
（4）modCount，修改次數(shù)，有這個(gè)屬性表示PriorityQueue也是fast-fail的；
不知道fast-fail的，查看這篇文章的彩蛋部分：【死磕 java集合之HashSet源碼分析】。
入隊(duì)有兩個(gè)方法，add(E e)和offer(E e)，兩者是一致的，add(E e)也是調(diào)用的offer(E e)。
public boolean add(E e) {
return offer(e);
}
public boolean offer(E e) {
// 不支持null元素
if (e == null)
throw new NullPointerException();
modCount++;
// 取size
int i = size;
// 元素個(gè)數(shù)達(dá)到大容量了，擴(kuò)容
if (i >= queue.length)
grow(i + 1);
// 元素個(gè)數(shù)加1
size = i + 1;
// 如果還沒有元素
// 直接插入到數(shù)組第一個(gè)位置
// 這里跟我們之前講堆不一樣了
// java里面是從0開始的
// 我們說的堆是從1開始的
if (i == 0)
queue[0] = e;
else
// 否則，插入元素到數(shù)組size的位置，也就是最后一個(gè)元素的下一位
// 注意這里的size不是數(shù)組大小，而是元素個(gè)數(shù)
// 然后，再做自下而上的堆化
siftUp(i, e);
return true;
}
private void siftUp(int k, E x) {
// 根據(jù)是否有比較器，使用不同的方法
if (comparator != null)
siftUpUsingComparator(k, x);
else
siftUpComparable(k, x);
}
@SuppressWarnings("unchecked")
private void siftUpComparable(int k, E x) {
Comparable key = (Comparable) x;
while (k > 0) {
// 找到父節(jié)點(diǎn)的位置
// 因?yàn)樵厥菑?開始的，所以減1之后再除以2
int parent = (k - 1) >>> 1;
// 父節(jié)點(diǎn)的值
Object e = queue[parent];
// 比較插入的元素與父節(jié)點(diǎn)的值
// 如果比父節(jié)點(diǎn)大，則跳出循環(huán)
// 否則交換位置
if (key.compareTo((E) e) >= 0)
break;
// 與父節(jié)點(diǎn)交換位置
queue[k] = e;
// 現(xiàn)在插入的元素位置移到了父節(jié)點(diǎn)的位置
// 繼續(xù)與父節(jié)點(diǎn)再比較
k = parent;
}
// 最后找到應(yīng)該插入的位置，放入元素
queue[k] = key;
}（1）入隊(duì)不允許null元素；
（2）如果數(shù)組不夠用了，先擴(kuò)容；
（3）如果還沒有元素，就插入下標(biāo)0的位置；
（4）如果有元素了，就插入到最后一個(gè)元素往后的一個(gè)位置（實(shí)際并沒有插入哈）；
（5）自下而上堆化，一直往上跟父節(jié)點(diǎn)比較；
（6）如果比父節(jié)點(diǎn)小，就與父節(jié)點(diǎn)交換位置，直到出現(xiàn)比父節(jié)點(diǎn)大為止；
（7）由此可見，PriorityQueue是一個(gè)小頂堆。
private void grow(int minCapacity) {
// 舊容量
int oldCapacity = queue.length;
// Double size if small; else grow by 50%
// 舊容量小于64時(shí)，容量翻倍
// 舊容量大于等于64，容量只增加舊容量的一半
int newCapacity = oldCapacity + ((oldCapacity < 64) ?
(oldCapacity + 2) :
(oldCapacity >> 1));
// overflow-conscious code
// 檢查是否溢出
if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
// 創(chuàng)建出一個(gè)新容量大小的新數(shù)組并把舊數(shù)組元素拷貝過去
queue = Arrays.copyOf(queue, newCapacity);
}
private static int hugeCapacity(int minCapacity) {
if (minCapacity < 0) // overflow
throw new OutOfMemoryError();
return (minCapacity > MAX_ARRAY_SIZE) ?
Integer.MAX_VALUE :
MAX_ARRAY_SIZE;
}（1）當(dāng)數(shù)組比較?。ㄐ∮?4）的時(shí)候每次擴(kuò)容容量翻倍；
（2）當(dāng)數(shù)組比較大的時(shí)候每次擴(kuò)容只增加一半的容量；
出隊(duì)有兩個(gè)方法，remove()和poll()，remove()也是調(diào)用的poll()，只是沒有元素的時(shí)候拋出異常。
public E remove() {
// 調(diào)用poll彈出隊(duì)首元素
E x = poll();
if (x != null)
// 有元素就返回彈出的元素
return x;
else
// 沒有元素就拋出異常
throw new NoSuchElementException();
}
@SuppressWarnings("unchecked")
public E poll() {
// 如果size為0，說明沒有元素
if (size == 0)
return null;
// 彈出元素，元素個(gè)數(shù)減1
int s = --size;
modCount++;
// 隊(duì)列首元素
E result = (E) queue[0];
// 隊(duì)列末元素
E x = (E) queue[s];
// 將隊(duì)列末元素刪除
queue[s] = null;
// 如果彈出元素后還有元素
if (s != 0)
// 將隊(duì)列末元素移到隊(duì)列首
// 再做自上而下的堆化
siftDown(0, x);
// 返回彈出的元素
return result;
}
private void siftDown(int k, E x) {
// 根據(jù)是否有比較器，選擇不同的方法
if (comparator != null)
siftDownUsingComparator(k, x);
else
siftDownComparable(k, x);
}
@SuppressWarnings("unchecked")
private void siftDownComparable(int k, E x) {
Comparable key = (Comparable)x;
// 只需要比較一半就行了，因?yàn)槿~子節(jié)點(diǎn)占了一半的元素
int half = size >>> 1; // loop while a non-leaf
while (k < half) {
// 尋找子節(jié)點(diǎn)的位置，這里加1是因?yàn)樵貜?號(hào)位置開始
int child = (k << 1) + 1; // assume left child is least
// 左子節(jié)點(diǎn)的值
Object c = queue[child];
// 右子節(jié)點(diǎn)的位置
int right = child + 1;
if (right < size &&
((Comparable) c).compareTo((E) queue[right]) > 0)
// 左右節(jié)點(diǎn)取其小者
c = queue[child = right];
// 如果比子節(jié)點(diǎn)都小，則結(jié)束
if (key.compareTo((E) c) <= 0)
break;
// 如果比最小的子節(jié)點(diǎn)大，則交換位置
queue[k] = c;
// 指針移到最小子節(jié)點(diǎn)的位置繼續(xù)往下比較
k = child;
}
// 找到正確的位置，放入元素
queue[k] = key;
}（1）將隊(duì)列首元素彈出；
（2）將隊(duì)列末元素移到隊(duì)列首；
（3）自上而下堆化，一直往下與最小的子節(jié)點(diǎn)比較；
（4）如果比最小的子節(jié)點(diǎn)大，就交換位置，再繼續(xù)與最小的子節(jié)點(diǎn)比較；
（5）如果比最小的子節(jié)點(diǎn)小，就不用交換位置了，堆化結(jié)束；
（6）這就是堆中的刪除堆頂元素；
取隊(duì)首元素有兩個(gè)方法，element()和peek()，element()也是調(diào)用的peek()，只是沒取到元素時(shí)拋出異常。
public E element() {
E x = peek();
if (x != null)
return x;
else
throw new NoSuchElementException();
}
public E peek() {
return (size == 0) ? null : (E) queue[0];
}（1）如果有元素就取下標(biāo)0的元素；
（3）如果沒有元素就返回null，element()拋出異常；
（1）PriorityQueue是一個(gè)小頂堆；
（2）PriorityQueue是非線程安全的；
（3）PriorityQueue不是有序的，只有堆頂存儲(chǔ)著最小的元素；
（4）入隊(duì)就是堆的插入元素的實(shí)現(xiàn)；
（5）出隊(duì)就是堆的刪除元素的實(shí)現(xiàn)；
（6）還不懂堆？看一看這篇文章【拜托，面試別再問我堆（排序）了！】。
（1）論Queue中的那些方法？
Queue是所有隊(duì)列的頂級(jí)接口，它里面定義了一批方法，它們有什么區(qū)別呢？
| 操作 | 拋出異常 | 返回特定值 |
|---|---|---|
| 入隊(duì) | add(e) | offer(e)——false |
| 出隊(duì) | remove() | poll()——null |
| 檢查 | element() | peek()——null |
（2）為什么PriorityQueue中的add(e)方法沒有做異常檢查呢？
因?yàn)镻riorityQueue是無(wú)限增長(zhǎng)的隊(duì)列，元素不夠用了會(huì)擴(kuò)容，所以添加元素不會(huì)失敗。
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