刷题upupup【Java中Queue、Stack、Heap用法总结】

【Queue】

先进先出（First-In-First-Out），LinkedList实现了Queue接口。它只允许在表的前端进行删除操作，而在表的后端进行插入操作。

add()       增加一个元索                     如果队列已满，则抛出一个IIIegaISlabEepeplian异常
remove()   移除并返回队列头部的元素    如果队列为空，则抛出一个NoSuchElementException异常
element()  返回队列头部的元素             如果队列为空，则抛出一个NoSuchElementException异常
offer()       添加一个元素并返回true       如果队列已满，则返回false
poll()         移除并返问队列头部的元素    如果队列为空，则返回null
peek()       返回队列头部的元素             如果队列为空，则返回null
put()        添加一个元素                      如果队列满，则阻塞
take()        移除并返回队列头部的元素     如果队列为空，则阻塞

boolean isEmpty() 判断队列是否为空

size() 返回队列长度

时间复杂度分析：

O(1) Push / O(1) Pop / O(1) Top

PriorityQueue

默认为最小堆，可以用比较器构造最大堆

PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>(k, new Comparator<Integer>() {
    @Override
    public int compare(Integer o1, Integer o2) {
        return o2 - o1;
    }
});

【Stack】

boolean empty() 测试堆栈是否为空。

Object peek() 查看堆栈顶部的对象，但不从堆栈中移除它。

Object push() 移除堆栈顶部的对象，并作为此函数的值返回该对象。

Object pop() 把项压入堆栈顶部。

时间复杂度：

O(1) Push / O(1) Pop / O(1) Top

【Heap】

Heap 是一种二叉树(binary tree), 说得再准确一点, 它是一种完全二叉树(complete binary tree)。

对于一个完全二叉树, 没有必要用常规的树结构(使用指针)来表示, 因为如果从上到下走过每层(每层内从左到右)给所有节点编号。(根节点的编号为0)的话, 完全二叉树有以下特征：father(i) = i/2 其中father(i)表示编号为i的节点的父节点的下标；leftchild(i) = i*2+1, rightchild(i) = i*2+2。所以使用数组就可以进行存储。

最小堆：父结点的值小于两个左右结点的值；最大堆：父结点的值大于两个左右结点的值。

复杂度总结：

add - O(logN)

poll - O(logN)

top - O(1)