从Timer中学习优先队列的实现

anquan 发布于2019-08-16 10:32 / 2451人阅读

摘要：从中学习优先队列的实现是定时器的实现，用来调度定时执行的任务和执行一次的任务，就像的和的意思，它也可以作为后台程序运行。通过和的方法可以保证整个优先队列的关系，保证的是最小的。作用是构建堆，可以从的数组构建堆，来表示优先队列。

从Timer中学习优先队列的实现

Timer是Java定时器的实现，用来调度定时执行的任务和执行一次的任务，就像JavaScript的setInterval和setTimeout的意思，它也可以作为后台程序（Daemon）运行。

Timer

Timer调度的实现是通过TimerThread辅助类来实现的，在构造Timer实例的时候TimerThread就开始运行了；TimerThread需要从队列（TaskQueue）中获得需要被执行的任务（TimerTask），这是一个优先队列，TimeTask的executionTime（TimerTask设置要执行的时间Date.getTime()形式表示的）越小的越优先执行。

TimerThread如何调度

略

TaskQueue data structure

TaskQueue实现了优先队列的数据结构，内部是一个数组，数组内容实际上是从下标1开始填充的；它其实是用balanced binary heap来表示的，设父节点是queue[n]，则它的两个字节点分别是queue[2*n]和queue[2*n+1]
这个数据结构的API方法包括：

add(T object)

getMin()

removeMin()

fixDown(int k)

fixUp(int k)

heapify()

最重要的两个是fixDown和fixUp，表示从queue[k]节点位置开始demoting或promoting。

TaskQueue.fixDown

假设要操作的节点是queue[k]，那么它的子节点分别是queue[j]和queue[j+1]，j=k*2，对queue[k]做demoting处理，

    private void fixDown(int k) {
        int j;
        while ((j = k << 1) <= size && j > 0) {
            if (j < size &&
                queue[j].nextExecutionTime > queue[j+1].nextExecutionTime)
                j++; // j indexes smallest kid
            if (queue[k].nextExecutionTime <= queue[j].nextExecutionTime)
                break;
            TimerTask tmp = queue[j];  queue[j] = queue[k]; queue[k] = tmp;
            k = j;
        }
    }

1.首先比较两个子节点选出executionTime更小的那个，
2.如果右子节点的executionTime更小，则j++自增，这样就相当于选择了右节点（下次fixDown的位置从这里开始）
3.然后父节点和选中的更小executionTime子节点比较
4.如果父节点的executionTime更小，则交换父节点和这个子节点
那么为什么要执行2呢
之前，

之后，

如果是queue[j]变成了父节点就会破坏queue[n]<=queue[2*n+1]的关系。
然后就是一直fixDown到最后一个节点queue[size]。
我们可以思考下这个方法的时间复杂度是不是O(logn)。

TaskQueue.fixUp

假设要操作的节点是queue[k]，那么它的父节点分别是queue[j]，j=k/2，对queue[k]做promoting处理，

    private void fixUp(int k) {
        while (k > 1) {
            int j = k >> 1;
            if (queue[j].nextExecutionTime <= queue[k].nextExecutionTime)
                break;
            TimerTask tmp = queue[j];  queue[j] = queue[k]; queue[k] = tmp;
            k = j;
        }
    }

promoting比demoting简单一点，只需要比较queue[k]和queue[j]两个节点，然后做交换即可。

TaskQueue other methods

通过fixUp和fixDown的方法可以保证整个优先队列的关系，保证queue[1]的executionTime是最小的。
1.heapify()作用是构建堆，可以从{0,q[1],q[2],...,q[size]}的数组构建堆，来表示优先队列。

    void heapify() {
        for (int i = size/2; i >= 1; i--)
            fixDown(i);
    }

从中间下标到1做fixDown。

2.add(T object)，往数组中添加元素，重新构建堆

    void add(TimerTask task) {
        // Grow backing store if necessary
        if (size + 1 == queue.length)
            queue = Arrays.copyOf(queue, 2*queue.length);

        queue[++size] = task;
        fixUp(size);
    }

不过需要判断数组空间是否有剩余，没有则扩展数组，并拷贝原来的数组元素，最后对queue[size]节点，也是新元素做fixUp。
3.getMin() 直接获得queue[1]元素
4.removeMin() 将queue[size]节点替换queue[1]，然后对queue[1]做fixDown。

总结

这个TaskQueue的优先队列的实现代码是比较清晰的，重要方法的时间复杂度也可以算优秀。
阅读完这部分代码后或许可以进一步阅读PriorityQueue。
附：测试代码

GPU云服务器云服务器优先队列消息队列的实现 python优先队列队列实现原理

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