hello，大家好，我是小慕，今天分享的内容是优先级队列，堆排序的内容。
，我们来一起探索研究吧！学知识不能仅仅只学表面，要学就学它的设计原理。
一、啥是优先级队列(Priority Queue)？
我们都知道队列是一种特征为FIFO“先进先出”的数据结构，每次从队列中取出的是最早加入队列中的元素。但是，许多应用需要另一种队列，每次从队列中取出的应是具有最高优先权的元素，这种队列就是优先级队列(Priority Queue)，也称为优先权队列。
以下图为例，假设胖虎的权重最大，小夫的权重第二，大雄的权重最小。那么入队的时候虽然大雄是最先入队的，小夫第二个入队的，胖虎最后入队。但是出队的时候顺序却不是这样，出队的时候是胖虎第一个出队，然后是小夫，最后才是大雄。 （这下知道胖虎多难搞了吧，惹不起 
）
而优先级队列的底层原理是怎么样的呢？ 其实底层是思想是堆排序。那下面我们就来了解一下堆排序吧！
二、啥是堆排序？
堆的概念： 堆(Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象。
小根堆（“最小堆”）：父节点的值比每一个子节点的值都要小，对每一个节点都是如此。
大根堆（“最大堆”）：父节点的值比每一个子节点的值都要大，，对每一个节点都是如此。
堆排序的存储方式：在描述堆的操作前，首先来看堆是怎样表示的，一种可能的方法就是使用数组，因为堆在形式上是一颗完全二叉树，用数组来存储它不会浪费任何空间，例如下图就是一个大根堆的存储方案，从根节点开始，从上到下，从左往右依次存储到数组中即可 （注：数组的0号位置不做存储哦！）
由于堆的形状是一颗完全二叉树，故而我们能发现一些规律
parent(i)= i/2（取整） （PS：这是求该父节点位置）
left child(i)=2*i （PS: 这是求左孩子节点位置）
right child(i)=2*i +1 （PS: 这是求右孩子节点位置）
三、堆的shift up
知道了堆的这些特性以后，我们接下来看看堆的shift up操作吧，shift up操作一般往堆中添加元素后需要调整堆的结构而使用的。以下图为例，我们想往一个大根堆中添加一个节点52,首先我们把52放到堆的末尾。
然后我们发现52的父节点是16，而16比52小，故而我们将两者交换位置，如下图所示
然后我们发现此时52的父节点是41，而41比52小，故而继续交换52和41的位置，变成如下图
这个时候我们再看一下52的父节点是62，而62比52大，故而不需要交换位置，到次，堆的顺序调整就算完成了，这就是所谓的shift up,简单吧
shift up代码实现：
private void shiftUp(int k){//如果当前节点比父节点大，则和父节点交换位置，直到小于父节点为止while(k > 0 && data.get(parent(k)).compareTo(data.get(k)) < 0 ){data.swap(k, parent(k));k = parent(k);}}
四、堆的shift down
shift down操作一般往堆中取出一个元素后需要调整堆的结构而使用的。以下图为例，我们取出该大根堆的第一个元素之后，堆的顶部就是空缺的，如下图所示
这个时候我们就把堆的最后一个元素迁移到这个空位来，如下图，把16这个节点转移堆的顶部
这个时候我们发现16的两个孩子节点都比它大，先比较子节点 52 和 30 哪个大，和大的交换位置，如下图所示
然后此时我们发现16的子节点28和41仍然比它大，于是把16和41交换位置，如下图
然后16和它的子节点15进行比较，16大于15，故而不需要交换位置，到此shift down过程就结束了
shift down完整代码如下
private void shiftDown(int k){//2*k是左孩子的位置while( 2*k <= count ){int j = 2*k;//如果右孩子的值大于左孩子的值，则把右孩子的位置赋值给jif( j+1 <= count && data[j+1].compareTo(data[j]) > 0 )j ++;// data[j] 是 data[2*k]和data[2*k+1]中的最大值if( data[k].compareTo(data[j]) >= 0 ) break;swap(k, j);// 在此轮循环中,data[k]和data[j]交换位置k = j;}}
好啦，今天的内容就到这里了，拜拜，我们下期再见
