Question

这可能是一个非常天真的问题，或者没有意义。但我真的很困惑优先级队列的实现。为什么我们不能将带有键的hashmap作为优先级和值用作具有该优先级的数据。我在这里缺少一些基本的东西。例如：如果A的优先级为1，则B为3，c为4 我们可以简单地将1,3,4作为键，将A，B，C作为hashmap的值分别用于优先级队列实现。请清除我的逻辑

Answer 1

该实现的问题在于它没有利用HashMap功能轻松访问给定密钥的任何元素。由于你正在建立一个队列，你以后不会优先考虑优先级1,3,4，而只需要找到地图的最高优先级，不得不完全迭代它！

地图的工作原理如下：它创建了一个巨大的数组，在所有位置都有空值（非常，非常大）。然后，它使用公式来获取您的键，通常是字符串或字符串表示并将其转换为数字。一个简单的方法是将每个字母的char代码相加，尽管这对于地图来说是一个糟糕的选择，你可以稍后查找原因。然后，它用数组的模数（余数）大小（例如，Java中的n％大小）来限制该数字，以便它成为数组中的有效位置，然后将元素放在那里。这样，进行密集搜索非常容易，因为您不需要搜索，您确切知道每个元素的位置。

因此，使用Map实现队列将是内存密集型的，没有HashMap搜索的明显优势。此外，迭代它非常非常昂贵，因为你需要遍历一个巨大的数组并忽略空值;你不确定实际值在哪里。想象一下，在你的例子中，优先级从0到100.即使你永远不会有100个任务，你也会有100个位置数组进行迭代，如果有一个具有该优先级的任务，则检查每个位置。

更好的方法是使用简单列表并将优先级存储在数据中。假设优先级不随时间变化，您只需要在添加时迭代一次，找到正确的位置，并始终访问第一个（或最后一个）元素，即具有已知最高优先级的元素。

在性能最后的注释中，最好在添加时进行迭代，即使您添加了与搜索完全相同的时间。因为当你搜索最高优先级时，你需要每次都结束，因为最后一个元素可能是更大的元素。请注意，即使您的键是数字字符串或整数，HashMap也不会以整齐的新月顺序存储您的项目。它专门设计为不，以避免冲突（两个相似的对象具有相同的密钥，因此需要将列表添加到大数组的特定位置）。但是，当您添加时，假设您的列表已经订购，您只需要进行迭代，直到到达正确的目的地。

Answer 2

当您尝试迭代HashMap时，您将获得一个奇怪的订单。 HashMap s（或任何地图）没有保证的遍历顺序，因此您无法＆＃34;订购＆＃34;队列以有效的方式。

您当然可以查询所有密钥，订购该列表，并按顺序获取值，但与替代方案相比效率非常低（您已经在O（n ^ 2）处长度没有做额外工作的钥匙）

Answer 3

长话短说，这一切都归结为HashMap没有订购的事实，所以你最终还是需要一些外部机制来弄清楚什么是＆＃39} s && ＃34;下一个＆＃34;在队列中。

例如，假设您输入了条目

[1, "A"]
[3, "B"]
[4, "C"]

如果您只有HashMap，那么就没有可靠的方法来确定1是＆＃34;首先＆＃34;没有遍历每个键，因为内部的键可能是：

[1, "A"]
[3, "B"]
[4, "C"]

或

[3, "B"]
[4, "C"]
[1, "A"]

或

[3, "B"]
[1, "A"]
[4, "C"]

等等。

来自HashMap javadoc：

此课程不保证地图的顺序;特别是，它不保证订单会随着时间的推移保持不变。

所以使用HashMap确实没有意义，因为无论如何你必须做的额外工作最终会使得HashMap效率低于堆。

现在，如果真的想要使用HashMap，您可以：

抓住EntrySet，按键排序，然后获取第一个值。如果那是仅时间你需要获取第一个值，那就没关系，但这种情况很少发生。一旦你改变地图并需要再次进行，效率就会比常规堆更差。
使用一些外部机制（例如ArrayList或其他东西来跟踪密钥，可能会将其作为插入值的一部分进行排序。此时也可以跳过HashMap并实现堆＆＃34;通常＆＃34;但是，因为否则你基本上做同样的事情，但是增加了在两者之间拆分数据的复杂性ArrayList和HashMap。

所以最后，额外的工作并不值得。

Answer 4

priorityQueue使您的数据保持排序并保持该结构，如果要遍历priorityQueue，它将以一致地实现其构造函数的方式返回数据。 HashMap不会保留插入顺序。如果您尝试从哈希图中返回所有元素，则会得到不一致的结果。

除此之外，priorityQueue使用最小/最大堆来保持数据有序，因此，任何插入/删除操作都是Log（n），因为它必须比较log（n）级别的节点以维护priorityQueue属性。其中n是队列中的数据数。

也许您可以使用的是linkedHashMap来保留数据的顺序，因为它使用双链表结构。但是，对于关键操作（如getMax（）），运行时性能比PriorityQueue差。 priorityQueue将在O（log（n））时间完成操作，而linkedHashMap将花费O（n）时间，因为现在您必须遍历整个linkedList以找到最大值/最小值。

希望有帮助

使用hashmap实现优先级队列

4 个答案: