Lindcode---折半插入排序、大小根堆

折半插入排序

折半插入排序在本质上还是算作插入排序，不同的是比较的次数减少，直接插入排序是从后往前一个个的去比较，而折半插入排序是折中的方式来进行比较，总体的比较次数会比直接插入排序少，代码如下所示：

public void zbInsert() {
    int[] A = {1, 2, 3, 4};

    int[] B = {2, 4, 5, 6};

    int[] C = new int[A.length+B.length];
    /*-------------------
        将较长的数组copy到新数组前面部分，
        类似直接插入，减少插入预判次数------------------
      */
    for (int k = 0;k=B.length){
            if (k=A.length)C[k] = B[k-A.length];
        }else {
            if (k=B.length)C[k] = A[k-B.length];
        }
    }
    int j;
    for (int i = A.length;i=left){
            int mid = (right+left)/2;
            if (C[mid]>current)
                right = mid-1;
            else
                left = mid+1;
        }
        /*------------将比current大的值往后移动一位-------------*/
        for (j = i-1;j>=left;j--)
            C[j+1] = C[j];
        /*---------------在找到的索引位置赋值---------------*/
        C[j+1] = current;
    }
    for (int k = 0;k

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小根堆的方式获取丑数

丑数就是因子只包含2,3,5的数，算法如下，PriorityQueue队列内部默认通过小根堆的方式进行排序。

    public int method(int n) {
        if (n == 1) return 1;
        Queue choushu = new PriorityQueue<>();
        choushu.offer(1);
        for (int i = 2; i <= n; i++) {
            /*---------------小根堆的方式排序，每次poll都是弹出最小值---------------*/
            int flag = choushu.poll();
            if (!choushu.contains(flag * 2)) choushu.offer(flag * 2);
            if (!choushu.contains(flag * 3)) choushu.offer(flag * 3);
            if (!choushu.contains(flag * 5)) choushu.offer(flag * 5);
        }
        return choushu.poll().intValue();
    }

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大根堆的方式获取第N个大的值

大根堆跟小根堆正好相反，不过priorityQueue还是提供了参数进行大根堆的方式排序。

    public int kthLargestElement(int n, int[] nums) {
        // write your code here
        PriorityQueue queue = new PriorityQueue<>(nums.length, Collections.reverseOrder());
        int result = 0;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            queue.offer(nums[i]);
        }
        for (int j = 0; j < n; j++)
            result = queue.poll();

        return result;
    }

Queue队列

稍微了解一下关于queue队列的知识

image.png

Queue：基本上，一个队列就是一个先入先出（FIFO）的数据结构
Queue接口与List、Set同一级别，都是继承了Collection接口。LinkedList实现了Deque接口。

Deque(双端队列)

LinkedList：实现了java.util.Queue接口和java.util.AbstractQueue接口，如上图的中Deque,LinkedList是一种双端队列的存储方式

PriorityQueue 和 ConcurrentLinkedQueue(不阻塞队列)

PriorityQueue 和 ConcurrentLinkedQueue 类在 Collection Framework 中加入两个具体集合实现PriorityQueue 类实质上维护了一个有序列表。加入到 Queue 中的元素根据它们的天然排序（通过其 java.util.Comparable 实现）或者根据传递给构造函数的 java.util.Comparator 实现来定位。
ConcurrentLinkedQueue 是基于链接节点的、线程安全的队列。并发访问不需要同步。因为它在队列的尾部添加元素并从头部删除它们,所以只要不需要知道队列的大小,ConcurrentLinkedQueue 对公共集合的共享访问就可以工作得很好。收集关于队列大小的信息会很慢，需要遍历队列。

阻塞队列

java.util.concurrent 中加入了 BlockingQueue 接口和五个阻塞队列类。它实质上就是一种带有一点扭曲的 FIFO 数据结构。不是立即从队列中添加或者删除元素，线程执行操作阻塞，直到有空间或者元素可用。
五个队列所提供的各有不同：
　　* ArrayBlockingQueue ：一个由数组支持的有界队列。
　　* LinkedBlockingQueue ：一个由链接节点支持的可选有界队列。
　　* PriorityBlockingQueue ：一个由优先级堆支持的无界优先级队列。
　　* DelayQueue ：一个由优先级堆支持的、基于时间的调度队列。
　　* SynchronousQueue ：一个利用 BlockingQueue 接口的简单聚集（rendezvous）机制。

参考链接：https://www.cnblogs.com/lemon-flm/p/7877898.html