数据结构java版之堆+对象的比较

 2022第一天，虎啊虎啊，祝大家虎年大吉！！！本年的第一篇博客来啦

目录

1.问题提出

2.元素的比较

2.1 元素的比较

2.2 对象的比较

3. 对象的比较

3.1 覆写基类的equal

3.2 基于Comparble接口类的比较

3.3 基于比较器比较

3.4 三种方式对比

6.上节课遗留的堆的问题

6.1TopK 问题

6.2 面试题

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1.问题提出

上篇博客我们奖励优先级队列， 优先级队列在插入元素时有个要求：插入的元素不能是 null 或者元素之间必须要能够 进行比较 ，为了简单起见，我们只是插入了 Integer 类型，那优先级队列中能否插入自定义类型对象呢？

下面让我们一起来看看

①当插入元素为null时：（无论在什么时候插入null，都会报空指针异常）

2.元素的比较 

2.1 基本类型的比较

在 Java 中，基本类型的对象可以直接比较大小。

public class TestCompare { 
public static void main(String[] args) { 
//①整型数据的比较
int a = 10; int b = 20; 
System.out.println(a > b);
 System.out.println(a < b); 
System.out.println(a == b); 
//②字符型数据的比较
char c1 = 'A'; 
char c2 = 'B'; 
System.out.println(c1 > c2); 
System.out.println(c1 < c2); 
System.out.println(c1 == c2); 
//布尔类型数据的比较
boolean b1 = true; 
boolean b2 = false; 
System.out.println(b1 == b2); 
System.out.println(b1 != b2); } }

2.2 对象的比较

class Card { 
public int rank; 
// 数值 public String suit; 
// 花色 public Card(int rank, String suit) {
 this.rank = rank;
 this.suit = suit; 
} 
}
public class TestPriorityQueue { 
public static void main(String[] args) {
Card c1 = new Card(1, "♠"); 
Card c2 = new Card(2, "♠"); 
Card c3 = c1; 
System.out.println(c1 > c2); 
// 编译报错 
System.out.println(c1 == c2); 
// 编译成功 ----> 打印false，因为c1和c2指向的是不同对象
System.out.println(c1 < c2); // 编译报错 
System.out.println(c1 == c3); // 编译成功 ----> 打印true，因为c1和c3指向的是同一个对象 
}
 }

3. 对象的比较

有些情况下，需要比较的是对象中的内容，比如：向优先级队列中插入某个对象时，需要对按照对象中内容来调整堆，那该如何处理呢？

3.1 覆写基类的equal

注意：当自定义类型要比较两个是不是相同的，内容相同，一定要重写其equals方法

修改代码为：

class Card{
    public int rank;
    public String suit;
    public Card(int rank, String suit) {
        this.rank = rank;
        this.suit = suit;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "Card{" +
                "rank=" + rank +
                ", suit='" + suit + '\'' +
                '}';
    }
    @Override
    public boolean equals(Object o) {
//如果this引用和o引用 引用的是同一个对象
        if (this == o) return true;
//getClass（）这里比较的是是不是同一个类型，不是的话返回false；当然此处可以用instanceof来判断
//if (o == null || !(o instanceof Card))可以用此语句来代替
        if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
        Card card = (Card) o;
//数字一样并且花色一样，那么逻辑上就是一样的
        return rank == card.rank && Objects.equals(suit, card.suit);
    }
    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(rank, suit);
    }
}
public class TestDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Card card1 = new Card(1, "♥");
        Card card2 = new Card(1, "♥");
        System.out.println(card1.equals(card2));

    }

注意： 一般覆写 equals 的套路就是上面演示的

1. 如果指向同一个对象，返回 true

2. 如果传入的为 null ，返回 false

3. 如果传入的对象类型不是 Card ，返回 false

4. 按照类的实现目标完成比较，例如这里只要花色和数值一样，就认为是相同的牌

5. 注意下调用其他引用类型的比较也需要 equals ，例如这里的 suit 的比较

覆写基类 equal 的方式虽然可以比较，但缺陷是： equal 只能按照相等进行比较，不能按照大于、小于的方式进行 比较 。v

3.2 基于Comparble接口类的比较

  为了具备比较的能力，在这里实现Comparable接口，自己对自己需要的指定部分进行比较（此处默认为小堆的比较）

代码如下:

import java.util.PriorityQueue;
//要具备比较的能力
class Card implements Comparable{
    public int rank;
    public String suit;
    public Card(int rank, String suit) {
        this.rank = rank;
        this.suit = suit;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "Card{" +
                "rank=" + rank +
                ", suit='" + suit + '\'' +
                '}';
    }
    @Override
    public int compareTo(Card o) {
        //自己定义比较的内容
        return o.rank-this.rank;
    }
}
public class TestDemo {
    public static void main(String[] args) {
        //默认底层为小根堆，每存入一个元素均会进行比较
        PriorityQueuepriorityQueue=new PriorityQueue<>();
        priorityQueue.offer(new Card(2,"♥"));//存取第一个元素时实际上是直接放到底层的queue数组的0下标
        priorityQueue.offer(new Card(1,"♥"));
        System.out.println(priorityQueue);

    }

 3.3 基于比较器比较

 代码如下：

import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;
//要具备比较的能力
class Card{
    public int rank;
    public String suit;
    public Card(int rank, String suit) {
        this.rank = rank;
        this.suit = suit;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "Card{" +
                "rank=" + rank +
                ", suit='" + suit + '\'' +
                '}';
    }
}
        class RankCompartor implements Comparator{
            @Override
            public int compare(Card o1, Card o2) {
                return o1.rank-o2.rank;
            }
        }
public class TestDemo {
    public static void main(String[] args) {
        //默认底层为小根堆，每存入一个元素均会进行比较
    Card card1=new Card(1,"♥");
    Card card2=new Card(2,"♥");
    RankCompartor rankCompartor=new RankCompartor();
    int ret=rankCompartor.compare(card1,card2);
        System.out.println(ret);
    }

同样可以用以下两种方法：

方法①：匿名内部类

 PriorityQueue priorityQueue = new PriorityQueue<>(new Comparator() {
            @Override
            public int compare(Card o1, Card o2) {
                return o1.rank-o2.rank;
            }
        });

方法②：lambda表达式

        PriorityQueue priorityQueue = new PriorityQueue<>((x,y)->{return y.rank-x.rank;});

 3.4 三种方式对比

 compareTo对类的倾入性比较强

6.上节课遗留的堆的问题

6.1TopK 问题

思路①：对整体进行排序，输出前10个最大的元素 。（常规思路）

思路②：用前面刚学过的堆

思路③：a.先把前3个元素创建为小根堆
              b.因为当前堆是小根堆，那么堆顶元素一定是前k个元素中较小的元素。如果，存在元素大于堆顶元素，则其替换掉堆顶元素，同时，这个元素有可能就是topk中的一个。相反，若是大根堆，则不一定
              c.出出堆顶元素后，便将其再次调整成小根堆

代码如下：

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;

//求数组中前k个最小的元素，建大堆
public class TopK {
    public static int[] topK(int []array,int k){
        //创建一个大小为k的大根堆
        PriorityQueue maxHeap=new PriorityQueue<>(k, new Comparator() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return o2-o1;
            }
        });
        //遍历数组当中的元素，将前k个元素放入队列中
        for (int i = 0; i < array.length ; i++) {
            if(maxHeap.size()array[i]){
                    //现将大的弹出
                    maxHeap.poll();
                    //再将小的存入
                    maxHeap.offer(array[i]);
                }
            }
        }
        int[]tmp=new int[k];
        for (int i = 0; i 

堆排序问题：

解题思路：（结束条件为end为0）

①将该堆调整为大根堆

②0下标和最后一个未排序的元素进行交换即可 

③end--

④把该堆再次向下调整至大根堆

代码如下： 

  public void heapSort() {
        int end = this.usedSize - 1;
        while (end > 0) {
            int tmp = elem[0];
            elem[0] = elem[end];
            elem[end] = tmp;
            shiftDown(0, end);
            end--;
        }
    }

6.2 面试题

373. 查找和最小的 K 对数字 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com)https://leetcode-cn.com/problems/find-k-pairs-with-smallest-sums/

题目：

给定两个以 升序排列 的整数数组 nums1 和 nums2 , 以及一个整数 k 。

定义一对值 (u,v)，其中第一个元素来自 nums1，第二个元素来自 nums2 。

请找到和最小的 k 个数对 (u1,v1),  (u2,v2)  ...  (uk,vk) 。

解题思路：（实际上也是一个topK问题，不同点在于改成了前k个的和的最小的）

？？？问题在于？？？如何放一组数对

PriorityQueue>

代码如下：

  public static List> kSmallestPairs(int[] nums1, int[] nums2, int k) {

        PriorityQueue> maxHeap = new PriorityQueue<>(k, new Comparator>() {
            @Override
            public int compare(List o1, List o2) {
//获取List中的某个元素需要使用get()方法
                return (o2.get(0)+o2.get(1))-(o1.get(0)+o1.get(1));
            }
        });
//        for (int i = 0; i < Math.min(nums1.length,k); i++) {
//            for (int j = 0; j < Math.min(nums2.length,k); j++) {
        for (int i = 0; i < nums1.length; i++) {
            for (int j = 0; j < nums2.length; j++) {
//还没放满的情况下
                if(maxHeap.size() < k) {
                    List tmpList = new ArrayList<>();
                    tmpList.add(nums1[i]);
                    tmpList.add(nums2[j]);
                    maxHeap.offer(tmpList);
                }else {
//获取顶元素的值
                    int top = maxHeap.peek().get(0) + maxHeap.peek().get(1);
                    if(top > nums1[i]+nums2[j]) {
                        //记住  要弹出的
                        maxHeap.poll();
                        List tmpList = new ArrayList<>();
                        tmpList.add(nums1[i]);
                        tmpList.add(nums2[j]);
                        maxHeap.offer(tmpList);
                    }
                }
            }
        }
        List> ret = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < k && !maxHeap.isEmpty(); i++) {
            ret.add(maxHeap.poll());
        }
        return ret;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums1 = {1,7,11};
        int[] nums2 = {2,4,6};
        List> ret = kSmallestPairs(nums1,nums2,3);
        System.out.println(ret);
    }

感谢阅读~~~