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4 Tree/8-堆/堆.md

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 特点
 
 * 堆总是一颗完全二叉树树， 使用数组作为其存储结构，因此也叫 `二叉堆`； 用链表存的就叫二叉树了
-* 任一节点小于（或大于）其所有的孩子节点；
+* 任一节点小于（或大于）其所有的孩子节点； 
+* 堆分小根堆和大根堆； 如果根节点大于所有孩子节点，这就是一颗大根堆，也就是根节点是堆上的最大值；如果节点小于所有的子节点，这就是一颗小跟堆，也即是根节点是堆上所有节点的最小值。
+* 小根堆： 每次取出来的元素都是队列中值最小的
 
 
-堆分小根堆和大根堆； 如果根节点大于所有孩子节点，这就是一颗大根堆，也就是根节点是堆上的最大值；如果节点小于所有的子节点，这就是一颗小跟堆，也即是根节点是堆上所有节点的最小值。
-
 `堆用数组来存储`，因为是一颗完全二叉树，i节点的父节点索引就是(i-1)/2, 左右子节点小标是 2i+1，2i+2。
 
-比如大根堆存储示例
 
-```
-10, 7, 6 , 3, 4, 1, 5 
-```
+比如小根堆存储示例
+
+![小根堆](./pq-1.png)
+
 
 
 ### 应用场景
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+### Java PriorityQueue 
+
+
+Java PriorityQueue 类就是 通过二叉小顶堆实现 ，也叫优先级队列实现。  有如下特点：
+
+* 实现 Queue 接口
+* 头部是基于自然排序或基于比较器的排序的最小元素
+* 不是线程安全的，PriorityBlockingQueue在并发环境中使用
+
+
+
+API 如下：
+
+* boolean add（object）：将指定的元素插入此优先级队列。
+* boolean offer（object）：将指定的元素插入此优先级队列。
+* boolean remove（object）：从此队列中删除指定元素的单个实例（如果存在）。
+* Object poll（）：检索并删除此队列的*头部*，如果此队列为空，则返回null。
+* Object element（）：检索但不删除此队列的*头部*，如果此队列为空，则返回null。
+* Object peek（）：检索但不删除此队列的*头部*，如果此队列为空，则返回null。
+* void clear（）：从此优先级队列中删除所有元素。
+
+
+```
+{
+            PriorityQueue<Employee> pq = new PriorityQueue();
+            pq.add(new Employee(1L, "AAA", LocalDate.now()));
+            pq.add(new Employee(4L, "BBB", LocalDate.now()));
+            pq.add(new Employee(3L, "DDD", LocalDate.now()));
+            pq.add(new Employee(7L, "GGG", LocalDate.now()));
+            pq.add(new Employee(2L, "CCC", LocalDate.now()));
+
+            while (true) {
+                Employee head = pq.poll();
+                System.out.println(head);
+                if (head == null) {
+                    return;
+                }
+            }
+        }
+
+```
+
+输出
+
+```
+Employee [id=1, name=AAA, dob=2021-12-22]
+Employee [id=2, name=CCC, dob=2021-12-22]
+Employee [id=3, name=DDD, dob=2021-12-22]
+Employee [id=4, name=BBB, dob=2021-12-22]
+Employee [id=7, name=GGG, dob=2021-12-22]
+```
+
+
+如下，使用 PriorityQueue实现的 top-K 大问题，实现如下：
+
+```Java 
+/** 
+     *  小根堆实现
+     */
+    public static int findMaxK(int[] nums, int k) {
+        PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(k, (a, b) -> (a-b) );
+
+        for (int i = 0; i <nums.length ; i++) {
+            //取出前k个元素放入 PQ 中
+            if (i < k) {
+                pq.add(nums[i]);
+                continue;
+            }
+
+            Integer head = pq.peek();
+            if (head < nums[i]) {//维护 priorityQueue 中元素只有k个
+                pq.poll();
+                pq.add(nums[i]);
+            }
+        }
+        return pq.poll();
+    }
+```
+
+
+
+
 # 堆存储结构
 
 
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-
-
 优先级队列的代码实现