java 优先队列 double

Java中的优先队列是一种特殊的队列，其中的元素按照优先级进行排序。在这种队列中，每次取出的元素都是优先级最高的元素。优先队列可以用来解决一些需要按照特定顺序处理元素的问题。

在给定的代码中，优先队列被用来将多个链表按照升序合并成一个链表。这个过程可以通过以下步骤完成：

1. 创建一个最大堆的优先队列，用于存放链表的节点。最大堆的排序规则是根据节点的值从小到大排序。
2. 遍历所有的链表，将链表中的每个节点依次添加到优先队列中。
3. 创建一个新的链表头节点和一个当前节点指针，分别初始化为0。
4. 当优先队列不为空时，从队列中取出优先级最高的节点，并将其作为当前节点的下一个节点。
5. 更新当前节点为其下一个节点。
6. 重复步骤4和5，直到优先队列为空。
7. 将当前节点的下一个节点置为null，表示链表的结束。
8. 返回新链表的头节点。

通过这种方式，我们可以将多个链表合并成一个升序的链表。

请注意，这只是使用优先队列合并链表的一种方法，还有其他方法可以实现相同的功能。

相关问题

java队列数据结构

Java中的队列是一种基本的数据结构，用于存储和管理元素。Queue接口是Java集合框架中定义的一个接口，它提供了一组方法来操作队列。不同的实现类可以选择不同的方式来实现队列的功能。

在Java中，我们可以使用LinkedList类实现Queue接口来创建一个队列对象。通过使用add()方法向队列中添加元素，使用peek()方法获取队列的头部元素，使用remove()方法移除队列的头部元素，使用size()方法获取队列的大小，使用isEmpty()方法判断队列是否为空。以下是一个使用Queue接口和LinkedList实现类的示例：
import java.util.Queue;
import java.util.LinkedList;

public class QueueExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个Queue对象
Queue<String> queue = new LinkedList<>();

// 添加元素到队列
queue.add("Apple");
queue.add("Banana");
queue.add("Orange");

// 获取队列头部元素
String head = queue.peek();
System.out.println("头部元素：" + head);

// 遍历队列并输出元素
System.out.println("队列元素：");
for (String element : queue) {
System.out.println(element);
}

// 移除队列头部元素
String removedElement = queue.remove();
System.out.println("移除的元素：" + removedElement);

// 队列大小
int size = queue.size();
System.out.println("队列大小：" + size);

// 判断队列是否为空
boolean isEmpty = queue.isEmpty();
System.out.println("队列是否为空：" + isEmpty);
}
}

除了Queue接口，Java中还提供了另一个接口叫做Deque（Double Ended Queue，双端队列），它提供了在队列的两端进行操作的方法。同样地，我们可以选择不同的实现类来创建一个双端队列对象。以下是一个使用Deque接口和ArrayDeque实现类的示例：

import java.util.Deque;
import java.util.ArrayDeque;

public class DequeExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个Deque对象
Deque<String> deque = new ArrayDeque<>();

// 添加元素到双端队列
deque.addFirst("Apple");
deque.addLast("Banana");
deque.addLast("Orange");

// 获取双端队列头部和尾部元素
String first = deque.getFirst();
String last = deque.getLast();
System.out.println("头部元素：" + first);
System.out.println("尾部元素：" + last);

// 遍历双端队列并输出元素
System.out.println("双端队列元素（从头到尾）：");
for (String element : deque) {
System.out.println(element);
}

// 移除双端队列头部和尾部元素
String removedFirst = deque.removeFirst();
String removedLast = deque.removeLast();
System.out.println("移除的头部元素：" + removedFirst);
System.out.println("移除的尾部元素：" + removedLast);

// 双端队列大小
int size = deque.size();
System.out.println("双端队列大小：" + size);

// 判断双端队列是否为空
boolean isEmpty = deque.isEmpty();
System.out.println("双端队列是否为空：" + isEmpty);
}
}

除了Queue接口和Deque接口，Java还提供了优先队列（PriorityQueue）的实现类。优先队列根据元素的优先级进行排序，在插入元素时会按照一定的规则来确定元素的位置。以下是一个使用优先队列的示例：

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

public class PriorityQueueExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个优先队列对象，默认采用最小堆实现
PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(10, new Comparator<Integer>() {
public int compare(Integer a, Integer b) {
return a - b; // 如果a>b则交换，所以这是一个递增序列
}
});

// 向优先队列中添加元素
queue.offer(13);
queue.offer(9);

// 遍历优先队列并输出元素
int len = queue.size();
for (int i = 0; i < len; i++) {
System.out.println(queue.poll());
}
// 输出 9 13

// 默认采用最小堆实现的优先队列
PriorityQueue<Integer> queue2 = new PriorityQueue<>();
queue2.offer(11);
queue2.offer(9);

// 遍历优先队列并输出元素
len = queue2.size();
for (int i = 0; i < len; i++) {
System.out.println(queue2.poll());
}
// 输出 9， 11
}
}

此外，我们还可以使用Java数组来实现一个简单的队列，但这种方式需要手动实现队列的各种操作。

优先队列式分支界限法解决装载问题的java代码

以下是使用优先队列式分支界限法解决装载问题的Java代码示例：

import java.util.*;

public class Knapsack {
    private static int[] w; // 物品重量
    private static int[] v; // 物品价值
    private static int c; // 背包容量
    private static int n; // 物品数量
    private static int maxValue = 0; // 最大价值
    private static PriorityQueue<Node> queue = new PriorityQueue<>(); // 优先队列

    // 节点类
    private static class Node implements Comparable<Node> {
        int level; // 层数
        int weight; // 当前重量
        int value; // 当前价值
        double bound; // 上界

        public Node(int level, int weight, int value, double bound) {
            this.level = level;
            this.weight = weight;
            this.value = value;
            this.bound = bound;
        }

        // 按照上界从大到小排序
        public int compareTo(Node o) {
            return Double.compare(o.bound, this.bound);
        }
    }

    // 计算上界
    private static double bound(int level, int weight, int value) {
        double bound = value;
        int j = level + 1;
        int totalWeight = weight;
        while (j < n && totalWeight + w[j] <= c) {
            totalWeight += w[j];
            bound += v[j];
            j++;
        }
        if (j < n) {
            bound += (c - totalWeight) * (v[j] * 1.0 / w[j]); // 装满背包
        }
        return bound;
    }

    // 优先队列式分支界限法
    private static void knapsack() {
        Node u = new Node(-1, 0, 0, bound(-1, 0, 0)); // 根节点
        queue.offer(u);
        while (!queue.isEmpty()) {
            Node node = queue.poll();
            if (node.bound > maxValue) { // 当前上界大于最大价值才继续搜索
                if (node.level == n - 1) { // 叶子节点
                    if (node.value > maxValue) {
                        maxValue = node.value;
                    }
                } else {
                    // 左节点：选当前物品
                    int weightLeft = node.weight + w[node.level + 1];
                    int valueLeft = node.value + v[node.level + 1];
                    double boundLeft = bound(node.level + 1, weightLeft, valueLeft);
                    if (boundLeft > maxValue) { // 当前上界大于最大价值才加入优先队列
                        queue.offer(new Node(node.level + 1, weightLeft, valueLeft, boundLeft));
                    }

                    // 右节点：不选当前物品
                    int weightRight = node.weight;
                    int valueRight = node.value;
                    double boundRight = bound(node.level + 1, weightRight, valueRight);
                    if (boundRight > maxValue) { // 当前上界大于最大价值才加入优先队列
                        queue.offer(new Node(node.level + 1, weightRight, valueRight, boundRight));
                    }
                }
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        System.out.print("请输入背包容量：");
        c = in.nextInt();
        System.out.print("请输入物品数量：");
        n = in.nextInt();
        w = new int[n];
        v = new int[n];
        System.out.println("请输入每个物品的重量和价值：");
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            w[i] = in.nextInt();
            v[i] = in.nextInt();
        }
        knapsack();
        System.out.println("最大价值为：" + maxValue);
    }
}

在上面的代码中，我们使用了一个优先队列来存储节点，并按照节点的上界从大到小排序。在搜索过程中，每次取出优先队列中上界最大的节点进行扩展。当当前节点的上界小于等于最大价值时，就不再扩展该节点。每次扩展时，我们分别考虑选当前物品和不选当前物品两种情况，分别计算出左右子节点的上界，并将它们加入优先队列中。当优先队列为空时，搜索结束，最大价值就是我们要求的结果。

注意，我们在计算上界时，采用了贪心策略，即优先选择单位重量价值最大的物品装入背包，直到装满为止。如果当前物品不能完全装入背包，则将其按照比例装入背包。这样可以保证计算出的上界是一个比较准确的估计值。