CollectionPriorityQueue源码解析，原来

　　概述
　　前面以JavaArrayDeque为例讲解了Stack和Queue，其实还有一种特殊的队列叫做PriorityQueue，即优先队列。优先队列的作用是能保证每次取出的元素都是队列中权值最小的（Java的优先队列每次取最小元素，C的优先队列每次取最大元素）。这里牵涉到了大小关系，元素大小的评判可以通过元素本身的自然顺序（naturalordering），也可以通过构造时传入的比较器（Comparator，类似于C的仿函数）。
　　Java中PriorityQueue实现了Queue接口，不允许放入null元素；其通过堆实现，具体说是通过完全二叉树（completebinarytree）实现的小顶堆（任意一个非叶子节点的权值，都不大于其左右子节点的权值），也就意味着可以通过数组来作为PriorityQueue的底层实现。
　　〔
　　上图中我们给每个元素按照层序遍历的方式进行了编号，如果你足够细心，会发现父节点和子节点的编号是有联系的，更确切的说父子节点的编号之间有如下关系：
　　leftNoparentNo21
　　rightNoparentNo22
　　parentNo（nodeNo1）2
　　通过上述三个公式，可以轻易计算出某个节点的父节点以及子节点的下标。这也就是为什么可以直接用数组来存储堆的原因。
　　PriorityQueue的peek（）和element操作是常数时间，add（），offer（），无参数的remove（）以及poll（）方法的时间复杂度都是log（N）。方法剖析add（）和offer（）
　　add（Ee）和offer（Ee）的语义相同，都是向优先队列中插入元素，只是Queue接口规定二者对插入失败时的处理不同，前者在插入失败时抛出异常，后则则会返回false。对于PriorityQueue这两个方法其实没什么差别。
　　新加入的元素可能会破坏小顶堆的性质，因此需要进行必要的调整。offer（Ee）publicbooleanoffer（Ee）｛if（enull）不允许放入null元素thrownewNullPointerException（）；modCount；intisize；if（iqueue。length）grow（i1）；自动扩容sizei1；if（i0）队列原来为空，这是插入的第一个元素queue〔0〕e；elsesiftUp（i，e）；调整returntrue；｝复制代码
　　上述代码中，扩容函数grow（）类似于ArrayList里的grow（）函数，就是再申请一个更大的数组，并将原数组的元素复制过去，这里不再赘述。需要注意的是siftUp（intk，Ex）方法，该方法用于插入元素x并维持堆积的特性。privatevoidsiftUp（intk，Ex）｛if（comparator！null）siftUpUsingComparator（k，x）；elsesiftUpComparable（k，x）；｝SuppressWarnings（unchecked）privatevoidsiftUpComparable（intk，Ex）｛Comparablelt；？superEkey（Comparablelt；？superE）x；while（k0）｛intparent（k1）1；Objectequeue〔parent〕；if（key。compareTo（（E）e）0）break；queue〔k〕e；kparent；｝queue〔k〕key；｝SuppressWarnings（unchecked）privatevoidsiftUpUsingComparator（intk，Ex）｛while（k0）｛intparent（k1）1；Objectequeue〔parent〕；if（comparator。compare（x，（E）e）0）break；queue〔k〕e；kparent；｝queue〔k〕x；｝复制代码
　　新加入的元素x可能会破坏小顶堆的性质，因此需要进行调整。调整的过程为：从k指定的位置开始，将x逐层与当前点的parent进行比较并交换，直到满足xqueue〔parent〕为止。注意这里的比较可以是元素的自然顺序，也可以是依靠比较器的顺序。element（）和peek（）
　　element（）和peek（）的语义完全相同，都是获取但不删除队首元素，也就是队列中权值最小的那个元素，二者唯一的区别是当方法失败时前者抛出异常，后者返回null。根据小顶堆的性质，堆顶那个元素就是全局最小的那个；由于堆用数组表示，根据下标关系，0下标处的那个元素即是堆顶元素。所以直接返回数组0下标处的那个元素即可。
　　代码也就非常简洁：peek（）publicEpeek（）｛if（size0）returnnull；return（E）queue〔0〕；0下标处的那个元素就是最小的那个｝复制代码remove（）和poll（）
　　remove（）和poll（）方法的语义也完全相同，都是获取并删除对首元素，区别是当方法失败时前者抛出异常，后者返回null。由于删除操作会改变队列的结构，为维护小顶堆的性质，需要进行必要的调整。
　　publicEpoll（）｛if（size0）returnnull；intssize；modCount；Eresult（E）queue〔0〕；0下标处的那个元素就是最小的那个Ex（E）queue〔s〕；queue〔s〕null；if（s！0）siftDown（0，x）；调整returnresult；｝复制代码
　　上述代码首先记录0下标处的元素，并用最后一个元素替换0下标位置的元素，之后调用siftDown（）方法对堆进行调整，最后返回原来0下标处的那个元素（也就是最小的那个元素）。重点是siftDown（intk，Ex）方法，该方法的作用是从k指定的位置开始，将x逐层向下与当前点的左右孩子中较小的那个交换，直到x小于或等于左右孩子中的任何一个为止。siftDown（）privatevoidsiftDown（intk，Ex）｛inthalfsize1；while（khalf）｛首先找到左右孩子中较小的那个，记录到c里，并用child记录其下标intchild（k1）1；leftNoparentNo21Objectcqueue〔child〕；intrightchild1；if（rightsizecomparator。compare（（E）c，（E）queue〔right〕）0）cqueue〔childright〕；if（comparator。compare（x，（E）c）0）break；queue〔k〕c；然后用c取代原来的值kchild；｝queue〔k〕x；｝复制代码remove（Objecto）
　　remove（Objecto）方法用于删除队列中跟o相等的某一个元素（如果有多个相等，只删除一个），该方法不是Queue接口内的方法，而是Collection接口的方法。由于删除操作会改变队列结构，所以要进行调整；又由于删除元素的位置可能是任意的，所以调整过程比其它函数稍加繁琐。具体来说，remove（Objecto）可以分为2种情况：1。删除的是最后一个元素。直接删除即可，不需要调整。2。删除的不是最后一个元素，从删除点开始以最后一个元素为参照调用一次siftDown（）即可。此处不再赘述。
　　具体代码如下：remove（Objecto）publicbooleanremove（Objecto）｛通过遍历数组的方式找到第一个满足o。equals（queue〔i〕）元素的下标intiindexOf（o）；if（i1）returnfalse；intssize；if（si）情况1queue〔i〕null；else｛Emoved（E）queue〔s〕；queue〔s〕null；siftDown（i，moved）；情况2。。。。。。｝returntrue；｝