摘于：
http://my.oschina.net/leejun2005/blog/135085
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1、认识 PriorityQueue
PriorityQueue是从JDK1.5开始提供的新的数据结构接口，它是一种基于优先级堆的极大优先级队列。优先级队列是不同于先进先出队列的另一种队列。每次从队列中取出的是具有最高优先权的元素。如果不提供Comparator的话，优先队列中元素默认按自然顺序排列，也就是数字默认是小的在队列头，字符串则按字典序排列（参阅 Comparable），也可以根据 Comparator 来指定，这取决于使用哪种构造方法。优先级队列不允许 null 元素。依靠自然排序的优先级队列还不允许插入不可比较的对象（这样做可能导致 ClassCastException）。
比如队列 1 3 5 10 2 自动会被排列 1 2 3 5 10
import java.util.Comparator;import
java.util.PriorityQueue;
import
java.util.Queue;
/*
* 重写 Comparator<Integer>来决定
* 优先队列是小根堆还是大根堆
* */
public
class
PriorityQueueExample {
public
static
void
main(String[] args) {
//实现小根堆
Queue<Integer> qi =
new
PriorityQueue<Integer>();
qi.add(5);
qi.add(2);
qi.add(1);
qi.add(10);
qi.add(3);
while
(!qi.isEmpty()) {
System.
out
.print(qi.poll() +
“,”
);
}
System.
out
.println();
System.
out
.println(
“—————————–“
);
// 自定义的比较器，可以让我们自由定义比较的顺序 Comparator<Integer> cmp;
// 生成最大堆使用e2-e1,生成最小堆使用e1-e2,
Comparator<Integer> cmp =
new Comparator<Integer>() {
public int compare(Integer e1, Integer e2) {
return e2 – e1;
}
};
//实现大根堆
Queue<Integer> q2 =
new
PriorityQueue<Integer>(5, cmp);
q2.add(2);
q2.add(8);
q2.add(9);
q2.add(1);
while
(!q2.isEmpty()) {
System.
out
.print(q2.poll() +
“,”
);
}
}
}
output
1,2,3,5,10,
—————————–
9,8,2,1,
此队列的头是按指定排序方式的最小元素。如果多个元素都是最小值，则头是其中一个元素——选择方法是任意的。
队列检索操作 poll、remove、peek 和 element 访问处于队列头的元素。
优先级队列是无界的，但是有一个内部容量，控制着用于存储队列元素的数组的大小。
它总是至少与队列的大小相同。随着不断向优先级队列添加元素，其容量会自动增加。无需指定容量增加策略的细节。
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:此实现不是同步的。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，这时请使用线程安全的PriorityBlockingQueue 类。
注意3:不允许使用 null 元素。
注意4：此实现为插入方法（offer、poll、remove() 和 add 方法）提供 O(log(n)) 时间；
为 remove(Object) 和 contains(Object) 方法提供线性时间；
为检索方法（peek、element 和 size）提供固定时间。
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。
至于原因可参考下面关于PriorityQueue的内部实现
如果需要按顺序遍历，请考虑使用 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 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的内部实现
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。
实例1的结果也正好与此相符。
2、应用：求 Top K 大/小 的元素
了解了优先队列之后，我们再来看它的一个应用：
在面试的时候，问到算法，Top k 的问题是经常被问到的，网上已有很多种方法可以解决，今天来看看如何使用 PriorityQueue 构造固定容量的优先队列，模拟大顶堆，来解决 top K 小的问题。
如果求top k 大的问题，就建立小根堆！！！ 不是大根堆！！
import java.util.ArrayList;
import
java.util.Collections;
import
java.util.Comparator;
import
java.util.Iterator;
import
java.util.List;
import
java.util.PriorityQueue;
import
java.util.Random;
//固定容量的优先队列，模拟大顶堆，用于解决求topN小或 topk大的问题
public
class
TopKwithPriorityQueue<E
extends
Comparable> {
private
PriorityQueue<E>
queue
;
private
int
K
;
// 堆的最大容量,即 topk,所以maxsize=k
public
TopKwithPriorityQueue(
int
maxSize) {
if
(maxSize <= 0)
throw
new
IllegalArgumentException();
this
.
K
= maxSize;
this.queue = new PriorityQueue(maxSize, new Comparator<E>() {
public int compare(E o1, E o2) { // 生成最大堆使用o2-o1,生成最小堆使用o1-o2, 并修改 e.compareTo(peek) 比较规则return (o2.compareTo(o1)); } }); } }
public
void
add(E e) {
if
(
queue
.size() <
K
) {
// 未达到最大容量，直接添加
queue
.add(e);
}
else
{
// 队列已满
E peek =
queue
.peek();
//取堆顶元素
if
(e.compareTo(peek) < 0) {
// 将新元素与当前堆顶元素比较，保留较小的元素
queue
.poll();
queue
.add(e);
}
}
}
public
List<E> sortedList() {
List<E> list =
new
ArrayList<E>(
queue
);
//可以将整个优先队列传入 arraylist的构造方法做参数
Collections.sort(list);
// PriorityQueue本身的遍历是无序的，最终需要对队列中的元素进行排序
return
list;
}
public
static
void
main(String[] args) {
final
TopKwithPriorityQueue pq =
new
TopKwithPriorityQueue(10);
//返回前k=10位
Random random =
new
Random();
int
rNum = 0;
System.
out
.println(
“100 个 0~999 之间的随机数：———————————–“
);
for
(
int
i = 1; i <= 100; i++) {
rNum = random.nextInt(1000);
System.
out
.print(rNum+
“\t”
);
pq.add(rNum);
}
System.
out
.println(
“\n PriorityQueue 本身的遍历是无序的：返回的top10 最小堆是：———————————–“
);
Iterable<Integer> iter =
new
Iterable<Integer>() {
public
Iterator<Integer> iterator() {
return
pq.
queue
.iterator() ;
}
};
for
(Integer item : iter) {
System.
out
.print(item +
“, “
);
}
System.
out
.println();
System.
out
.println(
“PriorityQueue 排序后的遍历：返回的top10 最小堆是：———————————–“
);
/*
* for (Integer item : pq.sortedList()) { System.out.println(item); }
*/
// 或者直接用内置的 poll() 方法，每次取队首元素（堆顶的最大值）
while
(!pq.
queue
.isEmpty()) {
System.
out
.print(pq.
queue
.poll() +
“, “
);
}
}
}
由于仅仅保存了K个数据，有调整最小堆的时间复杂度为O(lnK)，因此TOp K算法(问题)时间复杂度为O(nlnK).
3、PriorityQueue 在 hadoop 中的应用：
最后来聊下 “基于堆实现的优先级队列（PriorityQueue）” 在hadoop 中的应用：
在 hadoop 中，排序是 MapReduce 的灵魂，MapTask 和 ReduceTask 均会对数据按 Key 排序，这个操作是 MR 框架的默认行为，不管你的业务逻辑上是否需要这一操作。
MapReduce 框架中，用到的排序主要有两种：快速排序 和 基于堆实现的优先级队列。
Mapper 阶段：
从 map 输出到环形缓冲区的数据会被排序（这是 MR 框架中改良的快速排序），这个排序涉及 partition 和 key，当缓冲区容量占用 80%，会 spill 数据到磁盘，生成 IFile 文件，Map 结束后，会将 IFile 文件排序合并成一个大文件（基于堆实现的优先级队列），以供不同的 reduce 来拉取相应的数据。
Reducer 阶段：
从 Mapper 端取回的数据已是部分有序，Reduce Task 只需进行一次归并排序即可保证数据整体有序。为了提高效率，Hadoop 将 sort 阶段和 reduce 阶段并行化，在 sort 阶段，Reduce Task 为内存和磁盘中的文件建立了小顶堆，保存了指向该小顶堆根节点的迭代器，并不断的移动迭代器，以将 key 相同的数据顺次交给 reduce() 函数处理，期间移动迭代器的过程实际上就是不断调整小顶堆的过程（建堆→取堆顶元素→重新建堆→取堆顶元素…），这样，sort 和 reduce 可以并行进行。
了解了这个，你就明白为什么之前有同学提到遍历一遍 values 之后，值都不存在了，同时你也能更加理解之前提到的 二次排序。
在 hadoop 中，用到了这一数据结构的类主要有如下：（hadoop-0.20.203.0）
core/org/apache/hadoop/io/SequenceFile.java
hdfs/org/apache/hadoop/hdfs/server/namenode/UnderReplicatedBlocks.java
mapred/org/apache/hadoop/mapred/join/CompositeRecordReader.java
mapred/org/apache/hadoop/mapred/join/JoinRecordReader.java
mapred/org/apache/hadoop/mapred/join/MultiFilterRecordReader.java
mapred/org/apache/hadoop/mapred/join/OverrideRecordReader.java
mapred/org/apache/hadoop/mapred/Merger.java
tools/org/apache/hadoop/tools/rumen/DeskewedJobTraceReader.java
可以看到，这一数据结构，在 hadoop 中用的还是比较广泛的。
需要说明的是，求 Top k，更简单的方法可以直接用内置的 TreeMap 或者 TreeSet，这两者是基于红黑树的一种数据结构，内部维持 key 的次序，但每次添加新元素，其排序的开销要大于堆调整的开销。例如要找最大的10个元素，那么创建的是小根堆。小根堆的特性是根节点是最小元素。不需要对堆进行再排序，当堆的根节点被替换成新的元素时，需要进行堆化，以保持小根堆的特性。
