最近在專案開發中開發了全雙工非同步長連線的通訊元件，內部用到了延遲佇列。而延遲佇列的內部實現的儲存是用到了優先佇列，當時看c++的資料結構時，了解過優先佇列，用的儲存是二叉樹的邏輯，應該叫完全二叉樹，也可以叫做最大堆。
下面看一下二叉樹的演算法，主要看插入和刪除。
二叉樹顧名思義就像一棵樹，每個節點下最多可以掛兩個節點，如圖
在優先佇列中儲存的方式就是 queue = ;
若當前節點下標為i 那麼它的子節點 左側 = 2*i+1 右側 = 2*i +2。優先佇列顧名思義，就是優先權最大的排在佇列的頭部，而優先權的判斷是根據物件的compare方法比較獲取的，保證根節點的優先順序一定比子節點的優先順序大。所以放入到優先佇列的元素要麼實現了comparable介面，要麼在創造這個優先佇列時，指定乙個比較器。
下面我們來看一下優先佇列的建構函式
private static final int default_initial_capacity = 11;
private final comparator super e> comparator;
public priorityqueue()
public priorityqueue(int initialcapacity,
comparator super e> comparator)
現在我們來看一下往佇列中新增乙個物件的過程。
public boolean add(e e)
public boolean offer(e e)
private void grow(int mincapacity)integer.max_value，如果新的長度小於需要增長的長度，就是設定成這個長度，最後複製原來的物件到新的陣列。
這樣陣列長度擴充套件了，設定size+1。如果是空的優先佇列，就把新元素新增到佇列頭部。如果不是空，那就根據compareto來判斷新加入的元素的優先級別，那麼我們來看一下siftup方法
private void siftup(int k, e x)
private void siftupcomparable(int k, e x)
queue[k] = key;
}private void siftupusingcomparator(int k, e x)
queue[k] = x;
}
我們主要看一下沒有比較器的排序方法siftupcomparable，如下圖
假設數字越小，優先級別越高，k的位置是新插入元素將要放置的位置，加入插入的是 25，那麼此元素的優先級別小於它的父節點的優先順序，直接把25放在k的位置。假如放置的是8，優先級別最高，所以 (k-1)>>>1 獲取父節點，與父節點比較，發現優先順序大於父節點，把父節點的值放入k, 把k的位置設定成父節點的下標值，遞迴查詢父節點，定位出k的位置，把新元素放入此位置。此種二叉樹演算法大大降低了演算法複雜度。
接下來我們看一下取走佇列頭部元素
public e poll()
private void siftdown(int k, e x)
private void siftdowncomparable(int k, e x)
queue[k] = key;
}private void siftdownusingcomparator(int k, e x)
queue[k] = x;
}
這樣到poll掉佇列頭部元素後，佇列長度減一，所以最後的那個元素32的位置需要設定成null，這樣一來，需要填補佇列的頭，由於子節點一定小於等於父節點的優先順序，獲取父節點的子節點
int child = (k << 1) + 1; // 獲取左子節點的下標
object c = queue[child]; // 獲取左子節點
int right = child + 1; // 獲取右子節點的下標
但右子節點不一定存在所以下面做了乙個右節點不會為null的判斷，不為null的情況下，獲取兩個節點中優先順序高的乙個
if (right < size &&((comparable super e>) c).compareto((e) queue[right]) > 0)
//而下面這段**的意思是可能出現如下圖的情況
當21移到佇列頭部時，佇列尾部的 32元素的優先順序 大於68和67的優先順序，可以直接把32元素放入到21的位置，直接結束迴圈，減少了下面空出元素的位置的重新排序演算法。
用while（k
優先佇列 也就這兩個比較重要的方法，對於remove(object o)方法，無非是刪除中間節點後的一種先向下排序，再向上排序的過程，可以自行檢視。
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