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我需要在不使用 Java.Util 的 PriorityQueue 表单的情况下实现自定义优先级队列...我有三种基本方法：插入、删除和清除。所有操作必须在恒定时间 O (log n) 内完成。我怎样才能做到这一点？我应该为这些操作使用什么算法？最后，我应该使用什么类型的容器来保存通用值？

这是我到目前为止所做的......

public class PriorityQueue<E extends Comparable<? super E>> implements Comparable {
    private Stack<E> queue = new Stack<>();
    private int size;


    public PriorityQueue(int size) {
        this.size = size;
    }

    public PriorityQueue() {
        size = 50000;
    }

    public void insert(E value) {
        if (value == null) {
            throw new NullPointerException();
        }
        //how can I insert a value and what container should I use ?

    }

    public void remove() {
        //remove largest
    }

    public int compareTo(Object o) {
        if (o != null && o instanceof PriorityQueue) {
            PriorityQueue anotherQueue = (PriorityQueue) o;
            return this.size - anotherQueue.size;
        } else {
            throw new ClassCastException();
        }
    }
}

不多..但帮助将不胜感激！

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2 回答 2

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我看到您的“删除”操作占用了最大的元素。似乎“最大堆”适合您的目的。

https://en.wikipedia.org/wiki/Heap_(data_structure)

于 2016-05-07T15:55:20.433 回答
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在这里，我使用了一个 maxHeap 来将元素按排序顺序排列，这个堆是使用数组实现的。

max_size 是数组的大小，size 是当前存储在数组中的元素数。

  • offer() - 在叶子位置插入元素并调用 shifUp() 方法。
  • poll() - 为此返回数组的第一个元素。然后用它的一个叶子替换数组的第一个元素。然后在第一个元素上调用 shiftDown() 方法。数组中的第一个元素将始终具有最高优先级。
  • peek() - 这里我们只返回数组的第一个元素。我们不删除它。

在泛型数组的情况下，还有两种我无法实现的方法。如果它是一个整数数组，就不会有问题。这两种方法是——

  • remove(E e) - 从队列中删除一个元素。为此，我需要将 e 的优先级更改为无穷大，然后在 e 上调用 shiftUp() 方法。之后，我只需要调用 poll() 方法。

但我无法找到如何将通用元素的优先级更改为无穷大。如果它是一个整数，我会用 Integer.MAX_VALUE 替换后备数组中的元素。

  • replace(E e1, E e2) - 在这里，我只需要删除元素 e1 并插入元素 e2。由于此方法调用 remove() 方法，我无法实现它。

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import java.util.Comparator;

public class PriorityQueueUsingHeap<E>
{

    private int size;

    private Object H[];

    public PriorityQueueUsingHeap(int max_size)
    {
        H = new Object[max_size];
    }

    private Comparator<E> comparator;

    public PriorityQueueUsingHeap(int max_size, Comparator<E> comparator)
    {
        this.comparator = comparator;
        H = new Object[max_size];
    }

    private E parent(int i)
    {
        return (E) H[(i - 1) / 2];
    }

    private E left(int i)
    {
        return (E) H[2 * i + 1];
    }

    private E right(int i)
    {
        return (E) H[2 * i + 2];
    }

    private boolean greaterThanOrEqualTo(E e1, E e2) // return e1>=e2
    {
        if (comparator != null)
        {
            return comparator.compare(e1, e2) >= 0;
        }

        else
        {
            return ((Comparable<E>) e1).compareTo(e2) >= 0;
        }
    }

    private boolean lessThan(E e1, E e2) // return e1<e2
    {
        if (comparator != null)
        {
            return comparator.compare(e1, e2) < 0;
        }

        else
        {
            return ((Comparable<E>) e1).compareTo(e2) < 0;
        }
    }

    private boolean lessThanOrEqualTo(E e1, E e2) // return e1<=e2
    {
        if (comparator != null)
        {
            return comparator.compare(e1, e2) <= 0;
        }

        else
        {
            return ((Comparable<E>) e1).compareTo(e2) <= 0;
        }
    }

    private boolean greaterThan(E e1, E e2) // return e1>e2
    {
        if (comparator != null)
        {
            return comparator.compare(e1, e2) > 0;
        }

        else
        {
            return ((Comparable<E>) e1).compareTo(e2) > 0;
        }
    }

    private void swap(int i1, int i2)
    {
        E temp = get(i1);
        H[i1] = H[i2];
        H[i2] = temp;
    }

    private E get(int i)
    {
        return (E) H[i];
    }

    private void shiftUp(int i)
    {
        while (i > 0 & greaterThanOrEqualTo(get(i), parent(i)))
        {
            swap(i, (i - 1) / 2);
            i = (i - 1) / 2;
        }
    }

    private void shiftDown(int i)
    {
        int max_index = i;

        if ((2 * i + 1) <= size-1 && lessThan(get(max_index), left(i)))
            max_index = 2 * i + 1;

        if (((2 * i + 2) <= size-1) && (lessThan(get(max_index), right(i))))
            max_index = 2 * i + 2;

        if (i != max_index)
        {
            swap(i, max_index);
            shiftDown(max_index);
        }
    }

    public void offer(E data)
    {
        if(size == H.length)
            System.out.println("Queue is full");

        else
        {
            H[size] = (E) data;
            shiftUp(size);
            size++;
        }

    }

    public E peek()
    {
        return get(0);
    }

    public E poll()
    {
        if(size==0)
        {
            System.out.println("Queue is empty");
            return null;
        }
        else
        {
            E result = get(0);

            H[0] = H[size-1];
            size--;
            shiftDown(0);
            return result;
        }
    }

    public E remove(E e)
    {
        // Logic
        return e;
    }

    public void replace(E e1, E e2)
    {
        offer(e2);
        remove(e1);
    }

}

这是相同的主要课程-

public class Main_PriorityQueueUsingHeap
{

    public static void main(String[] args)
    {

        PriorityQueueUsingHeap<Integer> q1 = new PriorityQueueUsingHeap<>(10);

        for (int i = 0; i < 5; i++)
        {
            q1.offer(i);
        }

        for (int i = 0; i < 5; i++)
        {
            System.out.print(q1.poll() + " ");
        }
        System.out.println();

        PriorityQueueUsingHeap<String> q2 = new PriorityQueueUsingHeap<>(10);

        q2.offer("Jatin");
        q2.offer("Ashvini");
        q2.offer("Ram");
        q2.offer("Mahesh");
        q2.offer("Kamal");

        for (int i = 0; i < 5; i++)
        {
            System.out.print(q2.poll() + " ");
        }
        System.out.println();

        PriorityQueueUsingHeap<String> q3 = new PriorityQueueUsingHeap<>(10, 
                (s1, s2) -> {
            return (s1.length() != s2.length()) ? s1.length() - s2.length() : s1.compareTo(s2);
        });

        q3.offer("Jatin");
        q3.offer("Ashvini");
        q3.offer("Ram");
        q3.offer("Mahesh");
        q3.offer("Kamal");

        for (int i = 0; i < 5; i++)
        {
            System.out.print(q3.poll() + " ");
        }
        System.out.println();

        PriorityQueueUsingHeap<Integer> q4 = new PriorityQueueUsingHeap<>(10);

        q4.offer(12);
        q4.offer(2);
        q4.offer(42);
        q4.offer(62);
        q4.offer(12);


        for (int i = 0; i < 5; i++)
        {
            System.out.print(q4.poll() + " ");
        }

    }

}

这是输出 -

4 3 2 1 0 
Ram Mahesh Kamal Jatin Ashvini 
Ashvini Mahesh Kamal Jatin Ram 
62 42 12 12 2

主类说明 - 我创建了 4 个优先级队列并执行了以下操作：

  • q1 ：整数的通用队列。将整数 0 到 4 相加，然后逐个轮询元素。输出显示它们中的每一个都是按优先级降序排列的（数字越大，优先级越高）。
  • q2 ：没有给出比较器的字符串的通用队列。因此，将根据 Comparable 接口中的 compareTo(E e) 方法比较两个字符串。输出按字典顺序排序。
  • q3 ：带有比较器的字符串的通用队列。此比较器比较两个字符串的长度，如果它们相同，则按字典顺序对字符串进行排序。
  • q4 ：整数的通用队列。添加了一些随机数，并在逐个轮询时，所有这些都按优先级降序排列。由于没有通过比较器，因此优先级是根据 compareTo(E e) 方法决定的。
于 2020-05-07T13:51:35.243 回答