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Java集合详解:Queue和LinkedList.md

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本文参考 http://cmsblogs.com/?p=155https://www.jianshu.com/p/0e84b8d3606c

《Java集合详解系列》是我在完成夯实Java基础篇的系列博客后准备开始整理的新系列文章。 为了更好地诠释知识点,形成体系文章,本系列文章整理了很多优质的博客内容,如有侵权请联系我,一定删除。

这些文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看

如果对本系列文章有什么建议,或者是有什么疑问的话,也可以关注公众号【Java技术江湖】联系作者,欢迎你参与本系列博文的创作和修订。

https://github.com/h2pl/Java-Tutorial

喜欢的话麻烦点下Star、fork哈

本系列文章将整理于我的个人博客:

www.how2playlife.com

LinkedList

概述

LinkedList与ArrayList一样实现List接口,只是ArrayList是List接口的大小可变数组的实现,LinkedList是List接口链表的实现。基于链表实现的方式使得LinkedList在插入和删除时更优于ArrayList,而随机访问则比ArrayList逊色些。

LinkedList实现所有可选的列表操作,并允许所有的元素包括null。

除了实现 List 接口外,LinkedList 类还为在列表的开头及结尾 get、remove 和 insert 元素提供了统一的命名方法。这些操作允许将链接列表用作堆栈、队列或双端队列。

此类实现 Deque 接口,为 add、poll 提供先进先出队列操作,以及其他堆栈和双端队列操作。

所有操作都是按照双重链接列表的需要执行的。在列表中编索引的操作将从开头或结尾遍历列表(从靠近指定索引的一端)。

同时,与ArrayList一样此实现不是同步的。

(以上摘自JDK 6.0 API)。

源码分析

定义

首先我们先看LinkedList的定义:

public class LinkedList<E>
extends AbstractSequentialList<E>
implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable

从这段代码中我们可以清晰地看出LinkedList继承AbstractSequentialList,实现List、Deque、Cloneable、Serializable。其中AbstractSequentialList提供了 List 接口的骨干实现,从而最大限度地减少了实现受“连续访问”数据存储(如链接列表)支持的此接口所需的工作,从而以减少实现List接口的复杂度。Deque一个线性 collection,支持在两端插入和移除元素,定义了双端队列的操作。

属性

在LinkedList中提供了两个基本属性size、header。

private transient Entry<E> header = new Entry<E>(null, null, null);
private transient int size = 0;
//其中size表示的LinkedList的大小,header表示链表的表头,Entry为节点对象。

private static class Entry<E> {
    E element;        //元素节点
    Entry<E> next;    //下一个元素
    Entry<E> previous;  //上一个元素

    Entry(E element, Entry<E> next, Entry<E> previous) {
        this.element = element;
        this.next = next;
        this.previous = previous;
    }
}

上面为Entry对象的源代码,Entry为LinkedList的内部类,它定义了存储的元素。该元素的前一个元素、后一个元素,这是典型的双向链表定义方式。

构造方法

LinkedList提供了两个构造方法:LinkedList()和LinkedList(Collection<? extends E> c)。

/**
 *  构造一个空列表。
 */
public LinkedList() {
    header.next = header.previous = header;
}

/**
 *  构造一个包含指定 collection 中的元素的列表,这些元素按其 collection 的迭代器返回的顺序排列。
 */
public LinkedList(Collection<? extends E> c) {
    this();
    addAll(c);
}

LinkedList()构造一个空列表。里面没有任何元素,仅仅只是将header节点的前一个元素、后一个元素都指向自身。

LinkedList(Collection<? extends E> c): 构造一个包含指定 collection 中的元素的列表,这些元素按其 collection 的迭代器返回的顺序排列。该构造函数首先会调用LinkedList(),构造一个空列表,然后调用了addAll()方法将Collection中的所有元素添加到列表中。以下是addAll()的源代码:

/**
     *  添加指定 collection 中的所有元素到此列表的结尾,顺序是指定 collection 的迭代器返回这些元素的顺序。
     */
    public boolean addAll(Collection<? extends E> c) {
        return addAll(size, c);
    }
    
/**
 * 将指定 collection 中的所有元素从指定位置开始插入此列表。其中index表示在其中插入指定collection中第一个元素的索引
 */
public boolean addAll(int index, Collection<? extends E> c) {
    //若插入的位置小于0或者大于链表长度,则抛出IndexOutOfBoundsException异常
    if (index < 0 || index > size)
        throw new IndexOutOfBoundsException("Index: " + index + ", Size: " + size);
    Object[] a = c.toArray();
    int numNew = a.length;    //插入元素的个数
    //若插入的元素为空,则返回false
    if (numNew == 0)
        return false;
    //modCount:在AbstractList中定义的,表示从结构上修改列表的次数
    modCount++;
    //获取插入位置的节点,若插入的位置在size处,则是头节点,否则获取index位置处的节点
    Entry<E> successor = (index == size ? header : entry(index));
    //插入位置的前一个节点,在插入过程中需要修改该节点的next引用:指向插入的节点元素
    Entry<E> predecessor = successor.previous;
    //执行插入动作
    for (int i = 0; i < numNew; i++) {
        //构造一个节点e,这里已经执行了插入节点动作同时修改了相邻节点的指向引用
        //
        Entry<E> e = new Entry<E>((E) a[i], successor, predecessor);
        //将插入位置前一个节点的下一个元素引用指向当前元素
        predecessor.next = e;
        //修改插入位置的前一个节点,这样做的目的是将插入位置右移一位,保证后续的元素是插在该元素的后面,确保这些元素的顺序
        predecessor = e;
    }
    successor.previous = predecessor;
    //修改容量大小
    size += numNew;
    return true;
}

在addAll()方法中,涉及到了两个方法,一个是entry(int index),该方法为LinkedList的私有方法,主要是用来查找index位置的节点元素。

/**
 * 返回指定位置(若存在)的节点元素
 */
private Entry<E> entry(int index) {
    if (index < 0 || index >= size)
        throw new IndexOutOfBoundsException("Index: " + index + ", Size: "
                + size);
    //头部节点
    Entry<E> e = header;
    //判断遍历的方向
    if (index < (size >> 1)) {
        for (int i = 0; i <= index; i++)
            e = e.next;
    } else {
        for (int i = size; i > index; i--)
            e = e.previous;
    }
    return e;
}

从该方法有两个遍历方向中我们也可以看出LinkedList是双向链表,这也是在构造方法中为什么需要将header的前、后节点均指向自己。

如果对数据结构有点了解,对上面所涉及的内容应该问题,我们只需要清楚一点:LinkedList是双向链表,其余都迎刃而解。

由于篇幅有限,下面将就LinkedList中几个常用的方法进行源码分析。

增加方法

add(E e): 将指定元素添加到此列表的结尾。

public boolean add(E e) {
    addBefore(e, header);
        return true;
}

//该方法调用addBefore方法,然后直接返回true,对于addBefore()而已,它为LinkedList的私有方法。
private Entry<E> addBefore(E e, Entry<E> entry) {
    //利用Entry构造函数构建一个新节点 newEntry,
    Entry<E> newEntry = new Entry<E>(e, entry, entry.previous);
    //修改newEntry的前后节点的引用,确保其链表的引用关系是正确的
    newEntry.previous.next = newEntry;
    newEntry.next.previous = newEntry;
    //容量+1
    size++;
    //修改次数+1
    modCount++;
    return newEntry;
}
在addBefore方法中无非就是做了这件事:构建一个新节点newEntry,然后修改其前后的引用。

LinkedList还提供了其他的增加方法:

add(int index, E element):在此列表中指定的位置插入指定的元素。

addAll(Collection<? extends E> c):添加指定 collection 中的所有元素到此列表的结尾,顺序是指定 collection 的迭代器返回这些元素的顺序。

addAll(int index, Collection<? extends E> c):将指定 collection 中的所有元素从指定位置开始插入此列表。

AddFirst(E e): 将指定元素插入此列表的开头。

addLast(E e): 将指定元素添加到此列表的结尾。

移除方法

remove(Object o):从此列表中移除首次出现的指定元素(如果存在)。该方法的源代码如下:

    public boolean remove(Object o) {
            if (o==null) {
                for (Entry<E> e = header.next; e != header; e = e.next) {
                    if (e.element==null) {
                        remove(e);
                        return true;
                    }
                }
            } else {
                for (Entry<E> e = header.next; e != header; e = e.next) {
                    if (o.equals(e.element)) {
                        remove(e);
                        return true;
                    }
                }
            }
            return false;
        }

该方法首先会判断移除的元素是否为null,然后迭代这个链表找到该元素节点,最后调用remove(Entry e),remove(Entry e)为私有方法,是LinkedList中所有移除方法的基础方法,如下:

    private E remove(Entry<E> e) {
            if (e == header)
                throw new NoSuchElementException();
    
            //保留被移除的元素:要返回
            E result = e.element;
            
            //将该节点的前一节点的next指向该节点后节点
            e.previous.next = e.next;
            //将该节点的后一节点的previous指向该节点的前节点
            //这两步就可以将该节点从链表从除去:在该链表中是无法遍历到该节点的
            e.next.previous = e.previous;
            //将该节点归空
            e.next = e.previous = null;
            e.element = null;
            size--;
            modCount++;
            return result;
        }

其他的移除方法:

  clear(): 从此列表中移除所有元素。

  remove():获取并移除此列表的头(第一个元素)。

  remove(int index):移除此列表中指定位置处的元素。

  remove(Objec o):从此列表中移除首次出现的指定元素(如果存在)。

  removeFirst():移除并返回此列表的第一个元素。

  removeFirstOccurrence(Object o):从此列表中移除第一次出现的指定元素(从头部到尾部遍历列表时)。

  removeLast():移除并返回此列表的最后一个元素。

  removeLastOccurrence(Object o):从此列表中移除最后一次出现的指定元素(从头部到尾部遍历列表时)。

查找方法

  对于查找方法的源码就没有什么好介绍了,无非就是迭代,比对,然后就是返回当前值。

  get(int index):返回此列表中指定位置处的元素。

  getFirst():返回此列表的第一个元素。

  getLast():返回此列表的最后一个元素。

  indexOf(Object o):返回此列表中首次出现的指定元素的索引,如果此列表中不包含该元素,则返回 -1。

  lastIndexOf(Object o):返回此列表中最后出现的指定元素的索引,如果此列表中不包含该元素,则返回 -1。

Queue

Queue接口定义了队列数据结构,元素是有序的(按插入顺序),先进先出。Queue接口相关的部分UML类图如下:

DeQueue

DeQueue(Double-ended queue)为接口,继承了Queue接口,创建双向队列,灵活性更强,可以前向或后向迭代,在队头队尾均可心插入或删除元素。它的两个主要实现类是ArrayDeque和LinkedList。

ArrayDeque (底层使用循环数组实现双向队列)

创建

    public ArrayDeque() {
       // 默认容量为16
       elements = new Object[16];
    }
    
    public ArrayDeque(int numElements) {
       // 指定容量的构造函数
       allocateElements(numElements);
    }
    private void allocateElements(int numElements) {
            int initialCapacity = MIN_INITIAL_CAPACITY;// 最小容量为8
            // Find the best power of two to hold elements.
            // Tests "<=" because arrays aren't kept full.
            // 如果要分配的容量大于等于8,扩大成2的幂(是为了维护头、尾下标值);否则使用最小容量8
            if (numElements >= initialCapacity) {
                initialCapacity = numElements;
                initialCapacity |= (initialCapacity >>>  1);
                initialCapacity |= (initialCapacity >>>  2);
                initialCapacity |= (initialCapacity >>>  4);
                initialCapacity |= (initialCapacity >>>  8);
                initialCapacity |= (initialCapacity >>> 16);
                initialCapacity++;
                if (initialCapacity < 0)   // Too many elements, must back off
                    initialCapacity >>>= 1;// Good luck allocating 2 ^ 30 elements
            }
            elements = new Object[initialCapacity];
        }

add操作

    add(E e) 调用 addLast(E e) 方法:
    public void addLast(E e) {
       if (e == null)
          throw new NullPointerException("e == null");
       elements[tail] = e; // 根据尾索引,添加到尾端
       // 尾索引+1,并与数组(length - 1)进行取‘&’运算,因为length是2的幂,所以(length-1)转换为2进制全是1,
       // 所以如果尾索引值 tail 小于等于(length - 1),那么‘&’运算后仍为 tail 本身;如果刚好比(length - 1)大1时,
       // ‘&’运算后 tail 便为0(即回到了数组初始位置)。正是通过与(length - 1)进行取‘&’运算来实现数组的双向循环。
       // 如果尾索引和头索引重合了,说明数组满了,进行扩容。
       if ((tail = (tail + 1) & (elements.length - 1)) == head)
          doubleCapacity();// 扩容为原来的2倍
    }


    addFirst(E e) 的实现:
    public void addFirst(E e) {
       if (e == null)
          throw new NullPointerException("e == null");
       // 此处如果head为0,则-1(1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111)与(length - 1)进行取‘&’运算,结果必然是(length - 1),即回到了数组的尾部。
       elements[head = (head - 1) & (elements.length - 1)] = e;
       // 如果尾索引和头索引重合了,说明数组满了,进行扩容
       if (head == tail)
          doubleCapacity();
    }

remove操作

    remove()方法最终都会调对应的poll()方法:
        public E poll() {
            return pollFirst();
        }
        public E pollFirst() {
            int h = head;
            @SuppressWarnings("unchecked") E result = (E) elements[h];
            // Element is null if deque empty
            if (result == null)
                return null;
            elements[h] = null;     // Must null out slot
            // 头索引 + 1
            head = (h + 1) & (elements.length - 1);
            return result;
        }
        public E pollLast() {
            // 尾索引 - 1
            int t = (tail - 1) & (elements.length - 1);
            @SuppressWarnings("unchecked") E result = (E) elements[t];
            if (result == null)
                return null;
            elements[t] = null;
            tail = t;
            return result;
        }

PriorityQueue(底层用数组实现堆的结构)

优先队列跟普通的队列不一样,普通队列是一种遵循FIFO规则的队列,拿数据的时候按照加入队列的顺序拿取。 而优先队列每次拿数据的时候都会拿出优先级最高的数据。

优先队列内部维护着一个堆,每次取数据的时候都从堆顶拿数据(堆顶的优先级最高),这就是优先队列的原理。

add 添加方法

    public boolean add(E e) {
        return offer(e); // add方法内部调用offer方法
    }
    public boolean offer(E e) {
        if (e == null) // 元素为空的话,抛出NullPointerException异常
            throw new NullPointerException();
        modCount++;
        int i = size;
        if (i >= queue.length) // 如果当前用堆表示的数组已经满了,调用grow方法扩容
            grow(i + 1); // 扩容
        size = i + 1; // 元素个数+1
        if (i == 0) // 堆还没有元素的情况
            queue[0] = e; // 直接给堆顶赋值元素
        else // 堆中已有元素的情况
            siftUp(i, e); // 重新调整堆,从下往上调整,因为新增元素是加到最后一个叶子节点
        return true;
    }
    private void siftUp(int k, E x) {
        if (comparator != null)  // 比较器存在的情况下
            siftUpUsingComparator(k, x); // 使用比较器调整
        else // 比较器不存在的情况下
            siftUpComparable(k, x); // 使用元素自身的比较器调整
    }
    private void siftUpUsingComparator(int k, E x) {
        while (k > 0) { // 一直循环直到父节点还存在
            int parent = (k - 1) >>> 1; // 找到父节点索引,等同于(k - 1)/ 2
            Object e = queue[parent]; // 获得父节点元素
            // 新元素与父元素进行比较,如果满足比较器结果,直接跳出,否则进行调整
            if (comparator.compare(x, (E) e) >= 0) 
                break;
            queue[k] = e; // 进行调整,新位置的元素变成了父元素
            k = parent; // 新位置索引变成父元素索引,进行递归操作
        }
        queue[k] = x; // 新添加的元素添加到堆中
    }

poll,出队方法

    public E poll() {
        if (size == 0)
            return null;
        int s = --size; // 元素个数-1
        modCount++;
        E result = (E) queue[0]; // 得到堆顶元素
        E x = (E) queue[s]; // 最后一个叶子节点
        queue[s] = null; // 最后1个叶子节点置空
        if (s != 0)
            siftDown(0, x); // 从上往下调整,因为删除元素是删除堆顶的元素
        return result;
    }
    private void siftDown(int k, E x) {
        if (comparator != null) // 比较器存在的情况下
            siftDownUsingComparator(k, x); // 使用比较器调整
        else // 比较器不存在的情况下
            siftDownComparable(k, x); // 使用元素自身的比较器调整
    }
    private void siftDownUsingComparator(int k, E x) {
        int half = size >>> 1; // 只需循环节点个数的一般即可
        while (k < half) {
            int child = (k << 1) + 1; // 得到父节点的左子节点索引,即(k * 2)+ 1
            Object c = queue[child]; // 得到左子元素
            int right = child + 1; // 得到父节点的右子节点索引
            if (right < size &&
                comparator.compare((E) c, (E) queue[right]) > 0) // 左子节点跟右子节点比较,取更大的值
                c = queue[child = right];
            if (comparator.compare(x, (E) c) <= 0)  // 然后这个更大的值跟最后一个叶子节点比较
                break;
            queue[k] = c; // 新位置使用更大的值
            k = child; // 新位置索引变成子元素索引,进行递归操作
        }
        queue[k] = x; // 最后一个叶子节点添加到合适的位置
    }

#### remove,删除队列元素

    public boolean remove(Object o) {
        int i = indexOf(o); // 找到数据对应的索引
        if (i == -1) // 不存在的话返回false
            return false;
        else { // 存在的话调用removeAt方法,返回true
            removeAt(i);
            return true;
        }
    }
    private E removeAt(int i) {
        modCount++;
        int s = --size; // 元素个数-1
        if (s == i) // 如果是删除最后一个叶子节点
            queue[i] = null; // 直接置空,删除即可,堆还是保持特质,不需要调整
        else { // 如果是删除的不是最后一个叶子节点
            E moved = (E) queue[s]; // 获得最后1个叶子节点元素
            queue[s] = null; // 最后1个叶子节点置空
            siftDown(i, moved); // 从上往下调整
            if (queue[i] == moved) { // 如果从上往下调整完毕之后发现元素位置没变,从下往上调整
                siftUp(i, moved); // 从下往上调整
                if (queue[i] != moved)
                    return moved;
            }
        }
        return null;
    }

先执行 siftDown() 下滤过程:

再执行 siftUp() 上滤过程:

总结和同步的问题

1、jdk内置的优先队列PriorityQueue内部使用一个堆维护数据,每当有数据add进来或者poll出去的时候会对堆做从下往上的调整和从上往下的调整。

2、PriorityQueue不是一个线程安全的类,如果要在多线程环境下使用,可以使用 PriorityBlockingQueue 这个优先阻塞队列。其中add、poll、remove方法都使用 ReentrantLock 锁来保持同步,take() 方法中如果元素为空,则会一直保持阻塞。

参考文章

http://cmsblogs.com/?p=155

https://www.jianshu.com/p/0e84b8d3606c

https://blog.csdn.net/Faker_Wang/article/details/80923155

https://blog.csdn.net/m0_37869177/article/details/88847569

https://www.iteye.com/blog/shmilyaw-hotmail-com-1825171

https://blog.csdn.net/weixin_36378917/article/details/81812210