java有界优先队列

Java中有界优先队列可以通过自定义类BoundedPriorityQueue来实现。该类继承自PriorityQueue类，并在构造函数中接收一个容量参数和一个比较器对象，用于设置队列的容量和自定义优先级规则。

举个例子，假设我们定义了一个Animal类实现了Comparable接口，并在compareTo方法中根据age字段从小到大排序。然后我们创建一个优先队列PriorityQueue来存储Animal对象。当我们添加Animal对象时，队列会根据compareTo方法的返回值进行排序，从而实现按照age从小到大的优先级。

如果我们想要创建一个有界的优先队列，我们可以使用BoundedPriorityQueue类并传递一个容量参数作为构造函数的参数。这样，当队列中的元素数量达到容量上限时，再次添加元素会触发队列中最小的元素被移除，从而保持队列的大小不超过给定的容量。

在上述例子中，我们可以使用BoundedPriorityQueue类来创建一个容量为5的有界优先队列，传递一个比较器对象来设置自定义的优先级规则。

相关问题

java ThreadPoolExecutor 队列

`ThreadPoolExecutor`是Java并发包中用于管理固定大小线程池的组件，它允许你创建一个线程池，并定义了任务的提交、执行以及资源的管理规则。队列（queue）在`ThreadPoolExecutor`中扮演着至关重要的角色，因为它存储待执行的任务，直到线程可用。

`ThreadPoolExecutor`支持多种队列策略，主要的有以下几种：

1. **ArrayBlockingQueue**：基于数组的有界阻塞队列，当队列满时，新任务会阻塞，直到其他任务完成并腾出空间。

2. **LinkedBlockingQueue**：基于链表的无界阻塞队列，任务的添加和移除操作都是O(1)时间复杂度，适合处理不确定的任务数量。

3. **PriorityBlockingQueue**：优先级队列，任务按照优先级排序，高优先级的任务优先执行。

4. **SynchronousQueue**：同步队列，没有容量，每次插入都会阻塞，直到有线程从队列移除，保证了任务的同步执行。

5. **DelayedWorkQueue**：用于延迟执行的任务队列，结合`DelayQueue`和`ThreadPoolExecutor`，适合执行延迟的任务。

6. 用户自定义`BlockingQueue`：如果你有自己的需求，还可以实现`BlockingQueue`接口并提供一个实例给`ThreadPoolExecutor`。

选择哪种队列取决于你的具体应用场景，比如任务是否需要按顺序执行、是否需要限制任务数量、是否关注任务优先级等。在配置`ThreadPoolExecutor`时，你需要指定`workQueue`参数来指定队列实现。

写出基于优先队列式分支限界法设计出解决0-1背包问题算法的Java语言代码

好的，以下是基于优先队列式分支限界法解决0-1背包问题的 Java 代码实现：

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;

public class KnapsackProblem {

    static class Node implements Comparable<Node> {
        int level;
        int profit;
        int weight;
        double bound;

        public Node(int level, int profit, int weight) {
            this.level = level;
            this.profit = profit;
            this.weight = weight;
        }

        @Override
        public int compareTo(Node o) {
            return Double.compare(o.bound, bound);
        }
    }

    private static double bound(Node u, int n, int W, int[] wt, int[] val) {
        if (u.weight >= W) {
            return 0;
        } else {
            double result = u.profit;
            int j = u.level + 1;
            int totweight = u.weight;
            while (j < n && totweight + wt[j] <= W) {
                totweight += wt[j];
                result += val[j];
                j++;
            }
            if (j < n) {
                result += (W - totweight) * ((double) val[j] / wt[j]);
            }
            return result;
        }
    }

    public static int knapsack_bfs(int n, int W, int[] wt, int[] val) {
        Queue<Node> q = new PriorityQueue<>();
        Node u = new Node(-1, 0, 0);
        Node v = new Node(0, 0, 0);
        double maxProfit = 0;
        u.bound = bound(u, n, W, wt, val);
        q.offer(u);
        while (!q.isEmpty()) {
            u = q.poll();
            if (u.bound > maxProfit) {
                v.level = u.level + 1;
                v.weight = u.weight + wt[v.level];
                v.profit = u.profit + val[v.level];
                if (v.weight <= W && v.profit > maxProfit) {
                    maxProfit = v.profit;
                }
                v.bound = bound(v, n, W, wt, val);
                if (v.bound > maxProfit) {
                    q.offer(v);
                }
                v.weight = u.weight;
                v.profit = u.profit;
                v.bound = bound(v, n, W, wt, val);
                if (v.bound > maxProfit) {
                    q.offer(v);
                }
            }
        }
        return (int) maxProfit;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] wt = {10, 20, 30};
        int[] val = {60, 100, 120};
        int W = 50;
        int n = wt.length;
        System.out.println("Maximum profit: " + knapsack_bfs(n, W, wt, val));
    }
}

在这个算法中，我们使用了 Node 类来表示每个节点，并实现了 Comparable 接口以使其可以与其他节点进行比较。我们使用 bound 函数来计算每个节点的界，并使用优先队列来选择具有最高界的节点进行扩展。同时，我们使用一个变量 maxProfit 来跟踪到目前为止找到的最大利润。最后，我们返回 maxProfit 作为解。

请注意，这只是一个实现示例，您可以根据自己的需求进行修改和调整。