面试经过
面试官： 你好，欢迎再次参加面试，几天不见，感觉头发又少了呢？
龙哥： 本来头发就少，又当了程序员，哎。
面试官： 我们回归正题，上回说到ScheduledThreadPoolExecutor，那ScheduledThreadPoolExecutor里面用的什么阻塞队列？
龙哥： 这个说起来就有点复杂了，首先我们通过ScheduledThreadPoolExecutor构造方法来看，都是调用了父类ThreadPoolExecutor的构造函数，然后阻塞队列使用的都是DelayedWorkQueue。
DelayedWorkQueue这个队列的最大容量是Integer.MAX_VALUE，近似是一种无界队列，毕竟一般也不会有这么多的定时任务不是？而且只能接受RunnableScheduledFuture类型的任务，是一种特殊定制化的阻塞队列。
面试官： 那么为什么周期性线程池ScheduledThreadPoolExecutor要选择这种阻塞队列来存放待执行的任务啊，它和平常我们用的哪种队列比较像呢？
龙哥： 它其实实现方式和我们常见的优先级队列PriorityQueue是差不多的，但是它是线程安全的。至于为什么要选择一种类似于优先级队列的阻塞队列，那是因为周期性线程池ScheduledThreadPoolExecutor的特性决定的，线程池里面的任务都是由时间的，根据要执行时间的远近可以区分优先级是怎么样的，换句话说，我们可以把最快要执行的任务放到最前面，这样的话，我线程池就只用监视第一个任务，如果它都没有到时间的话，所有的任务就都没有到时间，这样比遍历所有的任务来看谁到时间了，要快的多。
面试官： （这小子怎么什么都知道，不行我再往下问问）那我就很好奇了，照你说DelayedWorkQueue、PriorityQueue这两种队列还是慢厉害的嘛，那他们是怎么做到永远都能能到最优先的任务的呢？是不是遍历一遍所有的任务，把最优先的放到最前面啊？
龙哥： （又给我挖坑）那肯定不是的，如果是每次都要遍历一遍的话，那么就需要O(n)的时间复杂度，效率就很低。所以其实DelayedWorkQueue、PriorityQueue这两种队列底层是用堆这种数据结构存储的。
面试官： 哦？堆，那你能详细的说一下堆是个怎么回事么？
龙哥： （对于能手写十种排序算法的我，堆还不是信手拈来），堆其实就是就是一个数组，但是这个数组我们是可以把它想成一个完全二叉树的，就比如有数组【4、6、8、5、9】，我们就可以把它看成完全二叉树。
堆就是一个完全二叉树，但是堆又分为大顶堆和小顶堆。
大顶堆：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值（在堆排序算法中用于从小到大排序）。
小顶堆：每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值（在堆排序算法中用于从大到小排序）。
根据这个来想象，我们的优先级队列，就是每次把最快要到期执行的任务放到堆顶，执行完了之后，再重新构建一个大顶堆，这样就能每次拿到最快要执行的任务。
面试官： 那你能拿你举的数组的例子和我详细说一下，构建大顶堆的过程么？
龙哥： 这个还是画个图吧，你有笔嘛？
这里面涉及到几个堆的比较重要的公式：
如何确认第一个非叶子节点： arr.length / 2 - 1
如何确认一个节点的左子节点的位置：i * 2 + 1 （i是父节点在数组中的索引值）
如何确认一个节点的父节点的位置：(i - 1) / 2 （i是子节点在数组中的索引值）
面试官： 不错，写出这个堆排序应该就没有问题，但是对于优先级队列来讲，向队列里面添加元素，是怎么形成的顶堆呢？
龙哥： 这个嘛，其实原理差不错，优先级队列底层维护了一个数组，如果数组为空的话，就给索引0赋值，如果要查看堆顶的元素的话，也直接返回索引值为0的元素；如果数组不为空的话，那么就把这个元素放到当前容量加一的位置，假设是索引值 i 的位置，（如果容量不够了就要扩容）。然后就要对这个新元素进行上浮，也就是执行 siftUp 方法。
这个方法的逻辑也比较简单，就是找到当前位置的元素的父节点，如果父节点没有我新加的这个元素这么着急的话，大家就换一个位置。直到父节点比我还急，或者上升到了数组的首位（索引值为0），下一个就轮到我执行了，这就是上浮的过程。至于在完全二叉树中如何确认父节点的位置，上面的公式有写 (i - 1) / 2 （i是子节点在数组中的索引值）。额，还是不明白，好吧，我再画个图。
我们可以看到，每次上浮最大也是是树的高度，时间复杂度也就是O(lgn)，咳咳，比你上面说的遍历O(n)可强的不是一点半点啊。
面试官： 这小子这么强的嘛，上厕所不带纸啊（怎么讲？？？？？ — 高手），那poll元素和删除元素呢。
龙哥： 这个就差不多了，poll之后，就是堆顶的元素拿走了嘛，我们就把堆尾的元素拿到堆顶，再下潜就好 siftDown ，下潜的源码。
什么什么，还是不明白下潜的过程，算了算了，我再画个图吧，还是用那个数组举例。
有一个比较难理解的点要注意的是，当删除指定元素的时候，需要先下潜再上浮。
为什么这么做呢，因为总末尾拿的元素，优先级肯定是比较低的，首先肯定是下潜，但是如果下潜不下去的话，说明移除肯定是叶子节点，那么为什么还要上浮呢？因为可能是在完全二叉树的两个分支上面，你在右面比较优先级低，没准在左边就比较高，还能升上去。
比如删除了元素1，8到元素1的位置了，8和父节点5比，优先级就比较，所以需要上浮的过程。
面试官： 可以，回去等通知吧，我们改日再战，，，再面试。
龙哥： 别啊，来几道算法题吧。
面试官： 滚！
龙哥： 好嘞。
DelayedWorkQueue实现方式基本和PriorityQueue差不多，就是线程安全的，然后只能处理RunnableScheduledFuture类型的任务，本文就以PriorityQueue举例了。
堆排序
既然都说了堆的详细内容，那么堆排序，大家也应该明白了。下面有堆排序的完整代码，如果有不理解的，欢迎留言。
class Solution {
public int[] sortArray(int[] arr) {
if (arr == null || arr.length == 0) {
return null;
}
int length = arr.length;
// 初始化构建大顶堆
for (int i = arr.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
adjustHeap(i, arr, length);
}
for (int i = length - 1; i > 0; i--) {
int temp = arr[0];
arr[0] = arr[i];
arr[i] = temp;
adjustHeap(0, arr, i);
}
return arr;
}
private void adjustHeap(int point, int[] arr, int length) {
int value = arr[point];
for (int i = 2 * point + 1; i < length; i = 2 * i + 1) {
if (i + 1 < length && arr[i + 1] > arr[i]) {
i = i + 1;
}
if (arr[i] > value) {
arr[point] = arr[i];
point = i;
} else {
break;
}
}
arr[point] = value;
}
}
