```java
package ds.impl;
import java.util.Comparator;
import java.util.Iterator;
import java.util.NoSuchElementException;
public class MaxPriorityQueue<T> implements Iterable<T> {
private T[] pq;
private int size;
private Comparator<T> comparator;
public MaxPriorityQueue(int capacity, Comparator comparator) {
pq = (T[]) new Object[capacity + 1];
size = 0;
this.comparator = comparator;
}
public MaxPriorityQueue(int capacity) {
this(capacity, null);
}
public MaxPriorityQueue(Comparator comparator) {
this(1, comparator);
}
public MaxPriorityQueue() {
this(1);
}
public MaxPriorityQueue(T[] keys) {
size = keys.length;
pq = (T[]) new Object[size + 1];
System.arraycopy(keys, 0, pq, 1, size);
for (int k = size / 2; k >= 1; k--) {
sink(k);
}
}
public void insert(T key) {
if (size == pq.length - 1) {
resize(2 * pq.length);
}
pq[++size] = key;
swim(size);
}
public T max() {
notEmptyCheck();
return pq[1];
}
public T deleteMax() {
notEmptyCheck();
T result = pq[1];
swap(1, size--);
sink(1);
pq[size + 1] = null;
if ((size > 0) && (size == (pq.length - 1) / 4)) {
resize(pq.length / 2);
}
return result;
}
private void notEmptyCheck() {
if (isEmpty()) {
throw new NoSuchElementException();
}
}
@Override
public Iterator<T> iterator() {
return new HeapIterator();
}
private class HeapIterator implements Iterator<T> {
private MaxPriorityQueue<T> copy;
public HeapIterator() {
if (comparator == null) {
copy = new MaxPriorityQueue<>(size());
} else {
copy = new MaxPriorityQueue<>(size(), comparator);
}
for (int i = 1; i <= size; i++) {
copy.insert(pq[i]);
}
}
@Override
public boolean hasNext() {
return !copy.isEmpty();
}
@Override
public T next() {
if (!hasNext()) {
throw new NoSuchElementException();
}
return copy.deleteMax();
}
}
private void sink(int k) {
while (2 * k <= size) {
int j = 2 * k;
if (j < size && less(j, j + 1)) {
j++;
}
if (!less(k, j)) {
break;
}
swap(k, j);
k = j;
}
}
private boolean less(int a, int b) {
if (comparator == null) {
return ((Comparable<T>) pq[a]).compareTo(pq[b]) < 0;
} else {
return comparator.compare(pq[a], pq[b]) < 0;
}
}
private void swap(int a, int b) {
T tmp = pq[a];
pq[a] = pq[b];
pq[b] = tmp;
}
private void resize(int capacity) {
T[] tmp = (T[]) new Object[capacity];
for (int i = 1; i <= size; i++) {
tmp[i] = pq[i];
}
pq = tmp;
}
private void swim(int k) {
while (k > 1 && less(k / 2, k)) {
swap(k, k / 2);
k = k / 2;
}
}
private boolean isEmpty() {
return size() == 0;
}
private int size() {
return size;
}
}
```
- 1 设计接口
- 1.1 容器接口Container
- 1.2 背包接口Bag
- 1.3 栈接口Stack
- 1.4 队列接口Queue
- 1.5 Union-Find算法接口UF
- 2 实现接口
- 2.1 结点类Node
- 2.2 数组迭代器ArrayIterator
- 2.3 链表迭代器ListIterator
- 2.4 背包(Bag)的实现
- 2.4.1 能动态调整数组大小的Bag
- 2.4.2 链式Bag的实现
- 2.5 栈(Stack)的实现
- 2.5.1 能动态调整数组大小的Stack
- 2.5.2 链式Stack的实现
- 2.6 队列(Queue)的实现
- 2.6.1 能动态调整数组大小的Queue
- 2.6.2 链式Queue的实现
- 2.7 Union-Find算法的实现
- 2.7.1 DefaultUF
- 2.7.2 QuickFindUF
- 2.7.3 QuickUnionUF
- 2.7.4 WeightedQuickUnionUF
- 2.8 测试
- 2.8.1 测试Stack
- 2.8.2 测试Union-Find
- 3 排序算法
- 3.1 定义排序工具的类结构
- 3.2 选择排序
- 3.3 插入排序
- 3.4 希尔排序
- 3.5 归并排序
- 3.5.1 归并排序的合并方法
- 3.5.2 自顶向下的归并排序
- 3.5.3 自底向上的归并排序
- 3.6 快速排序
- 3.6.1 常规快速排序
- 3.6.2 排序前先洗牌
- 3.6.3 快速排序的改进方法-小数据量转成插入排序
- 3.6.4 快速排序的改进方法-三向切分
- 3.7 堆排序
- 3.8 最终的排序工具
- 4 搜索
- 4.1 二分搜索(binarySearch)
- 4.2 优先队列(MaxPriorityQueue)
- 4.3 二叉查找树(BST)
- 4.4 红黑二叉查找树(RedBlackBST)
- 4.5 B-树(BTree)
- 5 图
- 5.1 无向图(Graph)
- 5.2 有向图(Digraph)
- 6 贪心
- Dijkstra算法-单元最短路径
- 7 动态规划
- 7.1 最长公共子序列问题
- 7.2 0-1背包问题
- 7.3 加工顺序问题
- 8 搜索法
- 8.1 图的着色问题
- 8.2 深度优先搜索
- 8.3 回溯法
- 8.3.1 回溯法的算法框架
- 8.3.2 子集树
- 8.3.3 排列树
- 8.3.4 满m叉树(组合树)
- 8.4 广度优先搜索
- 8.5 分支限界法
- 9 随机化算法
- 9.1 数值随机化算法
- 9.2 蒙特卡罗算法
- 9.3 拉斯维加斯算法
- 9.4 舍伍德算法
- 10 数论算法
- 10.1 Stein求最大公约数
- 10.2 矩阵求斐波那切数列
- LeetCode刷题笔记