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优先级Queue<Integer>=k，不会删除distance[k]为最小值的k

优先级队列（Priority Queue）是一种特殊的队列，其中的元素按照优先级进行排序。在优先级队列中，每个元素都有一个与之关联的优先级，优先级高的元素先出队列。在Java中，可以使用PriorityQueue类来实现优先级队列。

对于给定的优先级队列 PriorityQueue<Integer>，其中的元素类型为Integer。在这个队列中，不会删除distance[k]为最小值的k。这意味着，如果存在多个元素具有相同的最小值，它们都会保留在队列中，不会被删除。

优先级队列的应用场景非常广泛，特别是在算法和数据结构中经常被使用。例如，在Dijkstra算法中，可以使用优先级队列来维护节点的最短距离。在任务调度中，可以使用优先级队列来按照任务的优先级进行调度。在事件驱动的系统中，可以使用优先级队列来处理事件的触发顺序。

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云服务器（CVM）：提供可扩展的计算能力，适用于各种应用场景。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
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请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

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算法：优先队列-理论

主要关注点在于先入的元素先出。 ? 队列我们先看一下百度百科关于优先队列的介绍在优先队列中，元素被赋予优先级。当访问元素时，具有最高优先级的元素最先删除。...在普通队列的基础上，在添加元素进队列之前，就已经为元素设置好优先级，这个优先级可以是最大值、最小值、出现次数、达到某个限度的因数等等。我们平时比较常见的优先队列的场景有什么？...，当前节点大于父节点，则停止迭代，保存当前元素到下标为K的数组 break; queue[k] = e;...//把父节点保存在下标为K的数组中 k = parent; //把刚刚父节点的下标保存在K中 }...这个小顶堆只是确保最小值在数组[0]位上，其他元素的大小位置是不一定的，只有每次入队出队，再通过比较器，把最小值移动到数组[0]上。

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如何解决TOP-K问题

，扩容的大小为原数组的大小加上,如果元素的数量小于64,则每次加2，如果大于64,则每次增加一半的容量。... queue = new PriorityQueue(k, new Comparator() { @Override public int compare...> queue = new PriorityQueue(k, (o1, o2) -> o1-o2); //大顶堆的构建方法: PriorityQueue queue = new...最后一步是输出结果，复杂度为 O(k\log(k))O(klog(k)): public int[] topK(int[] nums, int k) { //统计字符出现的频率的map Map<...如果用一句话来总结top-k问题：小顶堆用来求最大值,堆顶保存着最小值,判断如果堆顶的元素小于待遍历数组的元素，把当前元素poll出去，然后把待遍历数组元素添加进去;大顶堆用来求最小值,堆顶保存着最大元素

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Queue-PriorityQueue源码解析

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jdk1.8源码阅读PriorityQueue

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概述 PriorityQueue 意为优先队列，表示队列中的元素是有优先级的，也就是说元素之间是可比较的。因此，插入队列的元素要实现 Comparable 接口或者 Comparator 接口。...如下： private void siftDown(int k, E x) { // 根据 comparator 是否为空采用不同的方法 if (comparator !...若移除末尾元素，直接删除； 2. 若非末尾元素，则将末尾元素删除，并用末尾元素替换待删除的元素； 3....) { queue.add(i); } else { // 队列已满，将待插入元素与最小值比较 Integer peek = queue.peek();...if (i.compareTo(peek) > 0) { // 大于最小值，将最小值移除，该元素插入 queue.poll(); queue.add(i)

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线性时间非比较类排序

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Java集合--Queue(Java中实现1)

除此之外，Queue还有一个子接口--Deque，对Queue进行了扩展，定义了头尾操作功能，既可在队头添加(删除)元素，也可在队尾添加(删除)元素，俗称“双端队列”。...--在队尾插入元素，在队头获取(删除)元素； 1.2.2 PriorityQueue源码（基于JDK1.7.0_45）作为Queue的直接子类，PriorityQueue实现了Queue定义的方法。...这就是所谓的“优先级队列”---元素按照任意的顺序插入，却总是按照顺序进行输出；每次从优先队列中取出来的元素要么是最大值，要么是最小值。...; //计算新数组的长度： // 如果现阶段数组长度<64，则扩容为现阶段长度的2倍+2； // 如果现阶段数组>=64，则扩容为现阶段长度的...Integer.MAX_VALUE : MAX_ARRAY_SIZE; } PriorityQueue获取队列头部元素： //返回队列头部的元素，不删除该元素

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基于堆的优先级队列

实现大顶堆的优先级队列： import java.util.NoSuchElementException; class MaxPQ> {...同时我们还将不再使用的p[N]设置为null，以便系统回收它所占用的空间。这里的主要逻辑是：插入元素insert()：我们将新元素加到数组末尾，增加堆的大小并让这个新元素上浮到合适的位置。...删除最大元素delete()：我们从数组顶端删去最大元素pq[1]，就是先将数组的最后一个元素和顶端元素pq[1]交换，然后减小堆的大小N--(即删除数组最后一个元素)，并让顶端元素下沉到合适的位置。...同理可得：实现小顶堆的优先级队列： import java.util.NoSuchElementException; class MinPQ>...// 下沉，和孩子中的最小值交换 k = j; // 现在这个元素已经在刚刚的j位置上，继续记录这个元素的位置，看能否继续下沉 } } private

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PriorityQueue源码解析

PriorityQueue 一个基于优先级的无界但有内部容量的(容量最大为 Integer.MAX_VALUE) 优先级队列。...优先级队列的元素按照其自然顺序进行排序，或者根据构造队列时提供的 Comparator 进行排序，具体取决于所使用的构造方法。...---- PriorityQueue的常量和成员变量介绍 //最长的数组长度当大于该值是数组长度为 Integer.MAX_VALUE private static final int MAX_ARRAY_SIZE...= 80-- queue.poll() = 80-- PriorityQueue中数组queue = ---- remove(Object o) remove会根据删除元素的索引的位置来选择不同的调整数组的函数...，会通过siftDown 或 siftUp保证最小值在最前面。

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最小的K个数（手写大顶堆和用优先级队列比较）

，然后不断更新最大堆，每次只和堆顶比，如果比堆顶小，删除堆顶，新数入堆。...但是这里利用集合并不好，手写最大堆会比这个更优，因为在超过k个数的时候，优先级队列需要poll和offer(或者add)操作，poll会下沉恢复堆有序（源码思路：将数组最后一个元素赋给堆顶，size-1...为什么不用for循环去list.add(queue.poll())？虽然也可以出结果，但是queue的poll方法会有下沉恢复堆有序操作，而iterator不会，仅仅是遍历数组。...PS：优先级队列的传入比较器参数new Comparator是需要在上浮和下沉的时候将回调我们重写的compare方法来构建出最大最小堆。 ...PriorityQueue queue = new PriorityQueue(new Comparator(){ public

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【Java数据结构】优先级队列详解（二）

PriorityQueue底层使用了堆数据结构 3.优先级队列的构造无参构造法底层数组默认容量是11 Queue priorityQueue1 = new PriorityQueue...(); 整形数据作为参数, 设置化底层数组容量 Queue priorityQueue2 = new PriorityQueue(10); 用一个集合来创建优先级队列...以下是实例： Queue queue=new ArrayDeque(); queue.offer(8); queue.offer(7);...由该构造方法可知，我们要接收一个类且该类必须实施了comparator接口，该接口的泛型参数必须为E本身或者E的父类（E为priorityQueue创建出的对象的泛型参数）。...由于优先队列自动维护最小值，所以每次添加都会替换队列顶部（也就是当前最小值）。构建结果数组：当遍历完整个输入数组后，priorityQueue中应该包含了前k个最小元素。

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自动驾驶路径规划-Dijkstra算法

Starting Node)的distance = 0；此时优先级队列(Priority Queue)的内容如下: 2、从优先级队列(Priority Queue)中取出distance最小的Node...中；然后遍历index=4的Node，该Node未被访问过，所以直接更新Starting Node到index=2的最短距离为1，并且放入到优先级队列中(Priority Queue)中；此时优先级队列...(Priority Queue)的内容如下: 3、从优先级队列(Priority Queue)中取出distance最小的Node(此时index=2的Node的distance最小)，遍历它的所有Neighbor...此时优先级队列(Priority Queue)的内容如下: 4、从优先级队列(Priority Queue)中取出距离最小的Node(此时index=1的Node的distance最小)，遍历它的所有...此时优先级队列(Priority Queue)的内容如下: 5、从优先级队列(Priority Queue)中取出距离最小的Node(此时index=3的Node的distance最小)，遍历它的所有

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【数据结构七】堆与PriorityQueue详解

这种数据结构就是优先级队列(Priority Queue)。它的底层使用了堆这种数据结构，堆其实就是在二叉树的基础上进行了一些调整。...1.什么是堆堆的概念：堆能把它的所有元素按照完全二叉树的方式存储在一个一维数组中，并保证每次出队列的元素都是这些元素中的最大值或最小值。...，则节点i的右孩子下标为2 * i + 2，否则没有右孩子 2.优先级队列（堆）的实现我们以创建一个小根堆为例，如何创建一个小根堆呢？ ...将最后新插入的节点向上调整，直到满足堆的性质堆的删除：堆的删除一定删除的是堆顶元素。我们可以通过以下步骤进行删除操作： 1. 将堆顶元素对堆中最后一个元素交换 2....，按照MAX_ARRAY_SIZE来进行扩容 4.优先级队列的应用利用堆排序的思想解决TOP-K问题：在数据量极大的情况下求数据集合中前K个最大的元素或者最小的元素。

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数据挖掘实践指南读书笔记7

单连接聚类：两个簇的距离定义为一个簇的所有成员到另一个簇的所有成员最短的距离全连接聚类：两个簇的距离定义为一个簇的所有成员到另一个簇的所有成员最长的距离平均连接聚类：两个簇的距离定义为一个簇的所有成员到另一个簇的所有成员的平均距离...常规队列：先进先出 优先级队列：去除次序基于队列元素的关联权重，数值越小先去除。...学习 # 从队列中获得数据的最小值 from Queue import PriorityQueue singersQueue = PriorityQueue() singersQueue.put((16..., called simply queue, ### based on the distance to the nearest neighbor (and a counter...选择初始中心点的步骤：从数据点中随机选择第一个中心点重复以下过程，直到选出k个中心点计算每个数据点dp到其最近的中心点的距离D(dp) 以正比D(dp)的概率，随机选择一个数据点作为新中心点加入到中心点集合

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PriorityQueue 解析

如果多个元素都是最小值，则头是其中一个元素。新建对象的时候可以指定一个初始容量，其容量会自动增加。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：队列的实现不是同步的。...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。...来删除堆中的与给定对象相同的最先出现的对象。...下面是poll（）之后堆的操作删除元素后要对堆进行调整：堆中每次删除只能删除头节点。也就是数组中的第一个节点。将最后一个节点替代头节点然后进行调整。。。。。。... queue; private final int k; public KthLargest(int k, int[] nums) { this.k =

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Java堆结构PriorityQueue完全解析

(); //如果压入的元素为null 抛出异常 int i = size; if (i >= queue.length) grow(...②压入元素后如果数组的大小不够会进行扩充，上面的queue其实就是一个默认初始值为11的数组（也可以赋初始值）。 ③offer元素的主要调整逻辑在 siftUp ( i, e )函数中。...k = parent; } queue[k] = key; } 上面的代码还是比较简明的，就是当前元素与父节点不断比较如果比父节点小就交换然后继续向上比较...} queue[k] = key; } siftDown（）方法就是从堆的第一个元素往下比较，如果比左右孩子节点的最小值小则与最小值交换，交换后继续向下比较，否则停止比较...compare(Integer o1, Integer o2) { return o2-o1; } }); 实现了一个初始大小为

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搜索与图论篇——图的最短路

// 只能用来求解边权为正数的情况，默认复杂度为O(n^2),但是后期如果采用队列优化复杂度为O(mlogn) /*算法概述*/ 前置条件：我们需要n个数，m条边采用dis记录每个数到原始节点的距离...： /*代码说明*/ 这里我们采用双for的形式进行全部点的遍历，并在每次遍历中进行全部点数据的更新，复杂度为O(n^2) /*代码展示*/ import java.util.Scanner;...，并开始遍历 for (int i=0;i < n;i++){ // t为当前最小值点，并以此更新dis数据 int t = -1;...queue.isEmpty()){ // 找到第一个为经过点抛出 PIIs p = queue.poll(); int distance...return Integer.compare(first, o.first); } } Floyd简介我们来介绍第二种求图的最短路的算法： /*算法前述*/ // 该算法属于最基础的图的最短路算法

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