来源：互联网

Queue

------------
1.ArrayDeque,
2.PriorityQueue,
3.ConcurrentLinkedQueue,

4.DelayQueue,
5.ArrayBlockingQueue,
6.LinkedBlockingQueue,
7.LinkedBlockingDeque
8.PriorityBlockingQueue,
9.SynchronousQueue
------------

---------------------------------------

PriorityQueue（优先级队列）

/**
*PriorityQueue是一个优先级堆(二叉堆)的无界优先级队列。
*优先级队列的元素按照其自然顺序（Comparable）进行排序，或者根据构造队列时提供的Comparator进行排序，具体取决于所使用的构造方法。
*优先级队列不允许使用null元素。依靠自然顺序的优先级队列还不允许插入不可比较的对象（否则会导致ClassCaseException）。
*此队列的头是按指定排序方式确定的最小元素。如果多个元素都是最小值，则头是其中一个元素--选择方法是任意的。
*队列获取操作 poll、remove、peek和element访问处于队列头的元素。
*优先级队列是无界的，但是有一个内部容量，控制着用于存储队列元素的数组大小。它至少等于队列的大小。随着不断向优先级队列
*添加元素，其容量会自动增加。无需指定容量增加策略的细节。
*/
public class PriorityQueue<E> extends AbstractQueue<E> implements java.io.Serializable {
private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;//默认的初始容量为11

/**
* 优先队列是通过“平衡二叉堆”的形式实现的：
* 对于数组queue中任一元素queue[n]，其左儿子为queue[2*n+1]，右儿子为queue[2*(n+1)];
* 优先级队列的元素按照其自然顺序（Comparable）进行排序，或者根据构造队列时提供的Comparator进行排序，
* 具体取决于所使用的构造方法。
* 在堆中，对于每个节点n，n的父节点中的关键字小于或等于n中的关键字，根节点也就是queue[0]是最小的。
*/
private transient Object[] queue;

private int size = 0;//优先级队列中元素的个数

/**
* 节点的关键字“比较器”，如果为null则采用关键字的自然排序（Comparable）方式
*/
private final Comparator<? super E> comparator;

/**
* 优先队列结构变动的次数
*/
private transient int modCount = 0;

/**
* 无参构造，采用默认容量及元素的自然排序（Comparable）形式
*/
public PriorityQueue() {
this(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, null);
}

/**
* 指定容量
*/
public PriorityQueue(int initialCapacity) {
this(initialCapacity, null);
}

/**
* 指定容量及排序器
*/
public PriorityQueue(int initialCapacity, Comparator<? super E> comparator) {
// Note: This restriction of at least one is not actually needed,
// but continues for 1.5 compatibility
if (initialCapacity < 1)
throw new IllegalArgumentException();
this.queue = new Object[initialCapacity];
this.comparator = comparator;
}

/**
* 通过“集合”初始化队列并根据集合的类型初始化排序器
*/
public PriorityQueue(Collection<? extends E> c) {
initFromCollection(c);
if (c instanceof SortedSet)
comparator = (Comparator<? super E>)
((SortedSet<? extends E>)c).comparator();
else if (c instanceof PriorityQueue)
comparator = (Comparator<? super E>)
((PriorityQueue<? extends E>)c).comparator();
else {
comparator = null;
heapify();
}
}

/**
* 通过另一个“优先队列”初始化队列及其排序方式
*/
public PriorityQueue(PriorityQueue<? extends E> c) {
comparator = (Comparator<? super E>)c.comparator();
initFromCollection(c);
}

/**
* 通过“排序集合”初始化队列及其排序方式
*/
public PriorityQueue(SortedSet<? extends E> c) {
comparator = (Comparator<? super E>)c.comparator();
initFromCollection(c);
}

/**
* 通过集合初始化数组
*/
private void initFromCollection(Collection<? extends E> c) {
Object[] a = c.toArray();
// If c.toArray incorrectly doesn't return Object[], copy it.
if (a.getClass() != Object[].class)
a = Arrays.copyOf(a, a.length, Object[].class);
queue = a;
size = a.length;
}

/**
*增加数组容量
*/
private void grow(int minCapacity) {
if (minCapacity < 0) // overflow
throw new OutOfMemoryError();
int oldCapacity = queue.length;
// Double size if small; else grow by 50%
int newCapacity = ((oldCapacity < 64)?
((oldCapacity + 1) * 2):
((oldCapacity / 2) * 3));
if (newCapacity < 0) // overflow
newCapacity = Integer.MAX_VALUE;
if (newCapacity < minCapacity)
newCapacity = minCapacity;
queue = Arrays.copyOf(queue, newCapacity);
}

/**
* 插入元素
*/
public boolean add(E e) {
return offer(e);
}

/**
* 插入元素
*/
public boolean offer(E e) {
if (e == null)
throw new NullPointerException();
modCount++;
int i = size;
if (i >= queue.length)
grow(i + 1);//增加容量
size = i + 1;
if (i == 0)//如果插入前为空队列
queue[0] = e;
else
siftUp(i, e);//通过堆的“上滤”方式插入新的元素（i是最后一个元素的位置）
return true;
}
//获得队头元素
public E peek() {
if (size == 0)
return null;
return (E) queue[0];
}
//遍历得到元素o的索引
private int indexOf(Object o) {
if (o != null) {
for (int i = 0; i < size; i++)
if (o.equals(queue[i]))
return i;
}
return -1;
}

/**
* 删除元素（通过equals的方式）
*/
public boolean remove(Object o) {
int i = indexOf(o);
if (i == -1)
return false;
else {
removeAt(i);
return true;
}
}

/**
* 删除元素（通过==（引用相等）的方式）
*/
boolean removeEq(Object o) {
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (o == queue[i]) {
removeAt(i);
return true;
}
}
return false;
}

/**
* 是否包含
*/
public boolean contains(Object o) {
return indexOf(o) != -1;
}

/**
* 返回队列元素的Object数组
*/
public Object[] toArray() {
return Arrays.copyOf(queue, size);
}

/**
* 返回指定返回类型队列元素的数组
*/
public <T> T[] toArray(T[] a) {
if (a.length < size)
// Make a new array of a's runtime type, but my contents:
return (T[]) Arrays.copyOf(queue, size, a.getClass());
System.arraycopy(queue, 0, a, 0, size);
if (a.length > size)
a[size] = null;
return a;
}
//遍历器
public Iterator<E> iterator() {
return new Itr();
}
private final class Itr implements Iterator<E> {
……
}

public int size() {
return size;
}

/**
* 清空队列
*/
public void clear() {
modCount++;
for (int i = 0; i < size; i++)
queue[i] = null;
size = 0;
}
//出对
public E poll() {
if (size == 0)
return null;
int s = --size;//最后一个元素索引
modCount++;
E result = (E) queue[0];
E x = (E) queue[s];
queue[s] = null;
if (s != 0)
siftDown(0, x);//安排最后一个元素的位置
return result;
}

/**
* 删除指定位置的元素
*/
private E removeAt(int i) {
assert i >= 0 && i < size;
modCount++;
int s = --size;
if (s == i) // 如果是最后一个元素，直接删除
queue[i] = null;
else { //否则，还要考虑删除位置i元素后，最后一个元素重新安排位置的问题
E moved = (E) queue[s];
queue[s] = null;
siftDown(i, moved);//“下滤”策略
if (queue[i] == moved) {//为了应对“迭代器”执行期间进行的remove操作，而导致的“Unlucky”元素设置的。
siftUp(i, moved);
if (queue[i] != moved)
return moved;
}
}
return null;
}

/**
*优先队列的“插入操作”时调用该“上滤”策略 ：（主要是安排“插入的新元素”的合适位置）
*为了将一个元素x插入到堆中，我们在下一个可用位置（就是最后一个叶子节点的下一个节点处）
*创建一个空穴，否则该堆不是完全树。如果x可以放在该空穴中并不破坏堆的序，那么就插入完成。
*否则，我们把空穴的父节点上的元素移入空穴中，这样空穴就朝着根的方向向上冒一步。继续改过程
*直到x能被放入空穴中为止。
*
* 也就是，从位置k（该类中传入的k为最后一个元素的位置）处插入元素x，为了保证堆序性质，
* 就对x进行“上滤”操作直到x为叶子节点或者小于等于它的孩子节点。
*/
private void siftUp(int k, E x) {
if (comparator != null)//比较器为null时
siftUpUsingComparator(k, x);
else
siftUpComparable(k, x);
}
//“上滤”策略，通过自然顺序比较关键字
private void siftUpComparable(int k, E x) {
Comparable<? super E> key = (Comparable<? super E>) x;
while (k > 0) {
int parent = (k - 1) >>> 1;//父位置
Object e = queue[parent];
if (key.compareTo((E) e) >= 0)//key>=父时，就表示该位置适合插入，
break;
//key比父小时,父就下移，k指定到原来父的位置，继续“上移”循环，直到key>=父或者k=0（为根）
queue[k] = e;
k = parent;
}
queue[k] = key;
}
//“上滤”策略，通过比较器比较关键字
private void siftUpUsingComparator(int k, E x) {
while (k > 0) {
int parent = (k - 1) >>> 1;
Object e = queue[parent];
if (comparator.compare(x, (E) e) >= 0)
break;
queue[k] = e;
k = parent;
}
queue[k] = x;
}

/**
*优先队列（二叉堆）的“删除操作”时调用该“下滤”策略 ：（主要是安排最后一个元素的位置）
*当删除一个最小元时，要在根节点建立一个空穴。由于现在少了一个元素，因此堆中最后一个元素x必须移动到某个
*位置。如果x可以放在空穴中，那么操作结束，否则将空穴的两个儿子中的较小者移入空穴，这样空穴就向下推进一层。
*重复该步骤直到x可以被放入空穴中。因此，我们的做法就是将x置于沿着k开始包含最小儿子的一条路径上的一个正确
*位置。
* 优先队列（小顶堆）的删除操作一般指的删除最小元（堆顶，根节点），当然也可以是k位置。
* 也就是把位置k处设为空穴，对（最后一个元素）x进行“下滤”操作 直到x为叶子节点或者小于等于它的孩子节点。
*/
private void siftDown(int k, E x) {
if (comparator != null)
siftDownUsingComparator(k, x);
else
siftDownComparable(k, x);
}
//“下滤”操作，通过关键字的comparable比较元素大小
private void siftDownComparable(int k, E x) {
Comparable<? super E> key = (Comparable<? super E>)x;
int half = size >>> 1;        // 循环非叶子节点（因为最后一个元素位于叶子节点处，只在叶子节点以上的部分寻找）
while (k < half) {//k是指删除的元素的位置
int child = (k << 1) + 1; // 左儿子位置
Object c = queue[child];
int right = child + 1;    // 右儿子位置
//如果右儿子不是最后一个节点，c指向小节点
if (right < size &&
((Comparable<? super E>) c).compareTo((E) queue[right]) > 0)
c = queue[child = right];
if (key.compareTo((E) c) <= 0)//如果key不大于其孩子节点，说明该空穴位置k可以插入了
break;
//如果key>它的最小子节点c，就“下滤”循环
queue[k] = c;
k = child;
}
queue[k] = key;
}
//“下滤”操作，通过Comparator（比较器）比较元素大小
private void siftDownUsingComparator(int k, E x) {
int half = size >>> 1;
while (k < half) {
int child = (k << 1) + 1;
Object c = queue[child];
int right = child + 1;
if (right < size &&
comparator.compare((E) c, (E) queue[right]) > 0)
c = queue[child = right];
if (comparator.compare(x, (E) c) <= 0)
break;
queue[k] = c;
k = child;
}
queue[k] = x;
}

……

}

public boolean add(E e) {
        return offer(e);
    }

public boolean offer(E e) {
        if (e == null)
            throw new NullPointerException();
      //如果压入的元素为null 抛出异常      
        int i = size;
        if (i >= queue.length)
            grow(i + 1);
            //如果数组的大小不够扩充
        size = i + 1;
        if (i == 0)
            queue[0] = e;
            //如果只有一个元素之间放在堆顶
        else
            siftUp(i, e);
            //否则调用siftUp函数从下往上调整堆。
        return true;
    }

private void siftUpComparable(int k, E x) {
        Comparable<? super E> key = (Comparable<? super E>) x;
        while (k > 0) {
            int parent = (k - 1) >>> 1;
            Object e = queue[parent];
            if (key.compareTo((E) e) >= 0)
                break;
            queue[k] = e;
            k = parent;
        }
        queue[k] = key;
    }

public E poll() {
        if (size == 0)
            return null;
      //如果堆大小为0则返回null      
        int s = --size;
        modCount++;
        E result = (E) queue[0];
        E x = (E) queue[s];
        queue[s] = null;
//如果堆中只有一个元素直接删除        
        if (s != 0)
            siftDown(0, x);
//否则删除元素后对堆进行调整            
        return result;
    }

private void siftDownComparable(int k, E x) {
        Comparable<? super E> key = (Comparable<? super E>)x;
        int half = size >>> 1;        // loop while a non-leaf
        while (k < half) {
            int child = (k << 1) + 1; // assume left child is least
            Object c = queue[child];
            int right = child + 1;
            if (right < size &&
                ((Comparable<? super E>) c).compareTo((E) queue[right]) > 0)
                c = queue[child = right];
            if (key.compareTo((E) c) <= 0)
                break;
            queue[k] = c;
            k = child;
        }
        queue[k] = key;
    }

 public boolean remove(Object o) {
        int i = indexOf(o);
        //先在堆中找到o的位置
        if (i == -1)
            return false;
        //如果不存在则返回false。    
        else {
            removeAt(i);
            //否则删除数组中第i个位置的值，调整堆。
            return true;
        }
    }

 private E removeAt(int i) {
        assert i >= 0 && i < size;
        modCount++;
        int s = --size;
        if (s == i) // removed last element
            queue[i] = null;
        else {
            E moved = (E) queue[s];
            queue[s] = null;
            siftDown(i, moved);
            if (queue[i] == moved) {
                siftUp(i, moved);
                if (queue[i] != moved)
                    return moved;
            }
        }
        return null;
    }

 private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11;
PriorityQueue<Integer> maxHeap=new PriorityQueue<Integer>(DEFAULT_INITIAL_CAPACITY, new Comparator<Integer>() {
        @Override
        public int compare(Integer o1, Integer o2) {                
            return o2-o1;
        }
    });