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# PriorityQueue中怎么使用自定义排序函数
## 引言
PriorityQueue(优先队列)是编程中常用的数据结构,它允许元素按照特定顺序出队而非简单的先进先出。默认情况下,PriorityQueue会按照元素的自然顺序进行排序,但在实际开发中,我们经常需要根据业务需求自定义排序规则。本文将详细讲解如何在Java、Python等语言中为PriorityQueue实现自定义排序函数。
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## 一、PriorityQueue基础概念
### 1.1 什么是PriorityQueue
PriorityQueue是基于优先级堆(通常为最小堆或最大堆)实现的无界队列,具有以下特点:
- 元素出队顺序由优先级决定,而非插入顺序
- 不允许插入null元素
- 非线程安全
- 时间复杂度:插入/删除操作O(log n),获取队首元素O(1)
### 1.2 默认排序行为
```java
// Java示例:默认最小堆
PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>();
pq.add(3); pq.add(1); pq.add(2);
System.out.println(pq.poll()); // 输出1(最小值优先)
Java中可以通过Comparator
接口实现自定义排序:
// 降序排列示例(最大堆)
PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>(
(a, b) -> b - a // 等价于Comparator.reverseOrder()
);
// 自定义对象排序
class Person {
String name;
int age;
}
PriorityQueue<Person> pq = new PriorityQueue<>(
(p1, p2) -> p1.age - p2.age // 按年龄升序
);
import java.util.*;
public class CustomPriorityQueue {
public static void main(String[] args) {
// 按字符串长度排序
PriorityQueue<String> pq = new PriorityQueue<>(
(s1, s2) -> s1.length() - s2.length()
);
pq.add("apple");
pq.add("banana");
pq.add("pear");
while(!pq.isEmpty()) {
System.out.println(pq.poll());
}
// 输出顺序:pear → apple → banana
}
}
Python通过heapq
模块实现优先队列,自定义排序需要借助元组:
import heapq
# 最小堆(默认)
heap = []
heapq.heappush(heap, (3, "task3"))
heapq.heappush(heap, (1, "task1"))
# 自定义排序键
tasks = [(len(s), s) for s in ["apple", "banana", "pear"]]
heapq.heapify(tasks)
# 方法1:存储负值
heapq.heappush(heap, (-priority, item))
# 方法2:使用自定义类
class ReverseOrder:
def __init__(self, val):
self.val = val
def __lt__(self, other):
return self.val > other.val # 反转比较结果
// 按任务优先级+创建时间排序
PriorityQueue<Task> taskQueue = new PriorityQueue<>(
Comparator.comparingInt(Task::getPriority)
.thenComparing(Task::getCreateTime)
);
# 获取点击量最高的10个商品
top_k = heapq.nlargest(10, products, key=lambda p: p.click_count)
优先队列用于高效获取当前最短路径节点:
PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<>(
(n1, n2) -> n1.distance - n2.distance
);
PriorityBlockingQueue
掌握PriorityQueue的自定义排序需要理解: - Java中通过Comparator接口实现 - Python中借助元组或重载比较运算符 - 实际使用时注意应用场景和性能特点
通过灵活运用自定义排序,可以高效解决各类优先级处理问题,是算法开发和工程实践中的重要工具。
(全文约1100字,实际字数可能因格式略有差异)
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