Question

我正在尝试使用PriorityQueue使用Comparator订购对象。

这可以很容易地实现，但是对象类变量（比较器计算优先级）可能会在初始插入后发生变化。大多数人都提出了删除对象，更新值并再次重新插入的简单解决方案，因为这是优先级队列的比较器投入使用的时候。

除了在PriorityQueue周围创建一个包装类之外，还有更好的方法吗？

Answer 1

您必须删除并重新插入，因为队列的工作方式是在插入新元素时将其放入适当的位置。这比每次退出队列时找到最高优先级元素的选择要快得多。缺点是在插入元素后无法更改优先级。 TreeMap具有相同的限制（HashMap也是如此，当插入后其元素的哈希码发生变化时，它也会中断。）

如果要编写包装器，可以将比较代码从enqueue移动到dequeue。您不需要再排队入队时间（因为如果允许更改，它创建的顺序无论如何都不可靠。）

但是这会更糟糕，如果您更改任何优先级，您希望在队列上进行同步。由于您需要在更新优先级时添加同步代码，因此您可能只是出列并入队（在两种情况下都需要对队列的引用）。

Answer 2

我不知道是否存在Java实现，但如果您正在更改键值，则可以使用Fibonnaci堆，其具有O（1）摊销成本减少 a堆中条目的键值，而不是普通堆中的O（log（n））。

Answer 3

在值发生变化时，您是否可以直接控制。

如果您知道值何时更改，您可以删除并重新插入（实际上这相当昂贵，因为删除需要在堆上进行线性扫描！）。此外，您可以使用UpdatableHeap结构（尽管不是库存java）。本质上，这是一个跟踪hashmap中元素位置的堆。这样，当元素的优先级发生变化时，它可以修复堆。第三，你可以寻找一个同样的Fibonacci堆。

根据您的更新速率，每次线性扫描/快速排序/ QuickSelect也可能有效。特别是如果你有比pull更多的更新，这是要走的路。如果你有批量更新然后批量拉动操作，QuickSelect可能是最好的。

Answer 4

要触发重新调整，请尝试以下操作：

if(!priorityQueue.isEmpty()) {
    priorityQueue.add(priorityQueue.remove());
}

Answer 5

我尝试过的东西，到目前为止，它正在偷看，看看你正在改变的对象的引用是否与PriorityQueue的头部相同，如果是，那么你进行轮询（），改变然后重新插入;否则你可以在没有轮询的情况下进行更改，因为当轮询头部时，无论如何堆都会堆积。

DOWNSIDE：这会更改具有相同优先级的对象的优先级。

Answer 6

您可以实现的一个简单解决方案是，只需将该元素再次添加到优先级队列中。尽管它会占用更多空间，但不会改变提取元素的方式，但这也不会影响您的运行时间。

为了证明这一点，让我们在下面考虑dijkstra算法

public int[] dijkstra() {
int distance[] = new int[this.vertices];
int previous[] = new int[this.vertices];
for (int i = 0; i < this.vertices; i++) {
    distance[i] = Integer.MAX_VALUE;
    previous[i] = -1;
}
distance[0] = 0;
previous[0] = 0;
PriorityQueue<Node> pQueue = new PriorityQueue<>(this.vertices, new NodeComparison());
addValues(pQueue, distance);
while (!pQueue.isEmpty()) {
    Node n = pQueue.remove();
    List<Edge> neighbours = adjacencyList.get(n.position);
    for (Edge neighbour : neighbours) {
        if (distance[neighbour.destination] > distance[n.position] + neighbour.weight) {
            distance[neighbour.destination] = distance[n.position] + neighbour.weight;
            previous[neighbour.destination] = n.position;
            pQueue.add(new Node(neighbour.destination, distance[neighbour.destination]));
        }
    }
}
return previous;

}

我们的兴趣与时俱进 pQueue.add(new Node(neighbour.destination, distance[neighbour.destination])); 我没有通过删除并再次添加来更改特定节点的优先级，而只是添加具有相同值但不同优先级的新节点。现在在提取时，我将始终首先获取该节点，因为我在此处实现了最小堆，并且总是在之后提取值大于此值（优先级较低）的节点，这样，当优先级降低时，所有相邻节点都将被放宽元素将被提取。

Answer 7

无需自己重新实现优先级队列（因此仅使用 utils.PriorityQueue），您基本上有两种主要方法：

1) 取下并放回

删除元素，然后以新的优先级将其放回原处。这在上面的答案中有解释。删除一个元素是 O(n) 所以这种方法很慢。

2) 使用 Map 并将过时的项目保留在队列中

保持 HashMap 项 -> 优先级。地图的键是项目（没有优先级），地图的值是优先级。

使其与 PriorityQueue 保持同步（即每次从队列中添加或删除项目时，相应地更新 Map）。

现在，当您需要更改项目的优先级时，只需将具有不同优先级的相同项目添加到队列中即可。当你从队列中轮询一个项目时，检查它的优先级是否与你的地图中的相同。如果没有，那就放弃它并重新投票。

如果您不需要经常更改优先级，则第二种方法会更快。你的堆会更大，你可能需要轮询更多次，但你不需要找到你的项目。 “更改优先级”操作将是 O(f(n)log n*)，其中 f(n) 是 每个“更改优先级”操作的次数item 和 n* 堆的实际大小（即 n*f(n)）。

我相信如果 f(n) 是 O(n/logn)（例如 f(n) = O(sqrt(n)），这比第一种方法快。< /p>

注意：在上面的解释中，优先级是指在您的比较器中使用的所有变量。此外，您的项目需要实现 equals 和 hashcode，并且这两种方法都不应使用优先级变量。

在其元素更改优先级时更新Java PriorityQueue

7 个答案:

1) 取下并放回

2) 使用 Map 并将过时的项目保留在队列中